加速python的struct.unpack

我正在努力加快我的脚本.它基本上用Velodyne的Lidar HDL-32信息读取pcap文件,并允许我获得X,Y,Z和Intensity值.我使用 python -m cProfile ./spTestPcapToLas.py描述了我的脚本,它在我的readDataPacket()函数调用中花费了大量的时间.在小测试(80 MB文件)中,解包部分占用大约56％的执行时间.

我像这样调用readDataPacket函数(块指的是pcap文件)：

packets = []
for packet in chunk:
    memoryView = memoryview(packet.raw())
    udpDestinationPort = unpack('!h',memoryView[36:38].tobytes())[0]

    if udpDestinationPort == 2368:
        packets += readDataPacket(memoryView)

readDataPacket()函数本身定义如下：

def readDataPacket(memoryView):
    firingData = memoryView[42:]    
    firingDataStartingByte = 0    
    laserBlock = []

    for i in xrange(firingBlocks):
        rotational = unpack('<H',firingData[firingDataStartingByte+2:firingDataStartingByte+4])[0]        
        startingByte = firingDataStartingByte+4
        laser = []
        for j in xrange(lasers):   
            distanceInformation = unpack('<H',firingData[startingByte:(startingByte + 2)])[0] * 0.002
            intensity = unpack('<B',firingData[(startingByte + 2)])[0]   
            laser.append([distanceInformation,intensity])
            startingByte += 3
        firingDataStartingByte += 100
        laserBlock.append([rotational,laser])

    return laserBlock

关于如何加快这个过程的任何想法？顺便说一句,我正在使用numpy进行X,Z,Intensity计算.

解决方法

import numpy as np

def with_numpy(buffer):
    # Construct ndarray with: shape,dtype,buffer,offset,strides.
    rotational = np.ndarray((firingBlocks,),'<H',42+2,(100,))
    distance = np.ndarray((firingBlocks,lasers),42+4,3))
    intensity = np.ndarray((firingBlocks,'<B',42+6,3))
    return rotational,distance*0.002,intensity

这将返回单独的数组而不是嵌套列表,这应该更容易进一步处理.作为输入,它需要一个缓冲区对象(在Python 2中)或任何暴露缓冲区接口的东西.不幸的是,这取决于您的Python版本(2/3)您可以准确使用哪些对象.但这种方法非常快：

import numpy as np

firingBlocks = 10**4
lasers = 32
packet_raw = np.random.bytes(42 + firingBlocks*100)

%timeit readDataPacket(memoryview(packet_raw))
# 1 loop,best of 3: 807 ms per loop
%timeit with_numpy(packet_raw)
# 100 loops,best of 3: 10.8 ms per loop

（编辑：阜阳站长网）

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