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Python-Matplotlib-Xcode の組み合わせでかなりの速度のボトルネックに遭遇しています。すぐに返信が来ると、おそらく「なぜ Xcode で Python のようなことをしているのですか。ただ man up して vim を使用してください」と尋ねるでしょう --> 整理機能と組み込みのバージョン管理が気に入っています。これにより、作業の要素を扱いやすくなります。 .

最初に Python を xcode で実行することは、私が望んでいたよりも少しトリッキーでしたが、可能です。今、私は次のシナリオを持っています:

マスター ファイル 'main.py' は、すべてのインポート作業を行い、すべての図を (最終的に私の博士論文に含めるために) 適切で均一なものにするために、いくつかのユニバーサル フォーマットを設定します。その後、一連の execfile コマンドを実行して、必要なグラフィックを生成します。私がすぐに考えることができる2つのこと：

1) main.py の最初で、必要になる通常の Python のものをすべてインポートした後、特定のファイルシステムがマウントされているかどうかをチェックするシステム スクリプトを呼び出します。私のローカルハードドライブは小さすぎて一度にすべてを処理できないため、すべての気候モデルデータをそこに保存しています. Python は一時停止し、システムが処理を実行するのを待ちますが、ファイル システムが見つかると処理を続行します。通常、これは、朝の出勤時、または VPN サーバーが何らかの理由で私をオフにした場合に 1 回だけ行う必要があります。（余談ですが、接続されていないことに気付いたらすぐにVPNログインを自動化して再接続するトリックがあるかどうかを知っておくといいでしょう）

2) xcode 自体がどれだけ使用しているかはわかりません。端末から同じプログラムを実行すると、(多少) 高速になります。私は、python/xcode の組み合わせを実行している間、メモリの良心に気を配り、必要のないものをオフにしようとしました。

また、python は plt.show() を呼び出すたびに小さなウィンドウを起動します。これ自体に時間がかかります。それらをクイック png ファイルとして保存し、他のビューアーで開くことを検討しましたが、それも何らかの形で行う必要があると思います開くのに時間がかかります。モデルの実行を追加したり、データをより適切に表示する方法を考えたりすると、これらのグラフィックスが頻繁に変化することを考えると、親指をいじるのに 1 日のうち 15 ～ 30 分程度 (場合によってはそれ以上) を無駄にしない方がよいでしょう。ウィンドウがポップアップするのを待っています。

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ベンチマークしてください！

import datetime
start = datetime.datetime.now()
# your plotting code
td = datetime.datetime.now() - start
print td.total_seconds() # requires python version >= 2.7

xcode で実行し、コマンド ラインから実行して、違いを確認します。

于 2013-07-31T22:29:56.563 に答える