Art-Netの受信送信処理を書き直しました。
multiprocessing.Processで単独のプロセスにしていますが、一つの関数で受信から送信まで一貫処理です。
処理単位で関数化しないのはPythonらしくない書き方ですが、細かく分けるとデータの受け渡しの時間が勿体ないので、ソースの美しさや読みやすさよりも動作速度に余裕を持たせたいところです。とはいうものの、関数に分けることも可能な書き方をしています。関数化しても他から読み出すことがない処理ばかりですからひとまとめの平文でもいいでしょう。
処理負荷をtopで見ると26%くらい。今までよりも15～20%くらい軽くなっています。今後パッチ、ディレイ、プロファイルカーブの処理もこの関数・プロセスに追加していきますが、現段階では余裕があるように思います。
もちろん複数の卓を繋げた時のオーバーフローによる遅延は解消しています。受信の入口に近いところにIPアドレスによるフィルタを入れて余計な処理を減らしたためです。現在８ユニバースですが、気になる遅れはありません。受信している卓のIPアドレスはすべてキャッシュしていますから、将来的に現在受信中のIPアドレスを表示することは可能です。
本丸のパッチ処理をなかなか書き始められませんが、結果的にソースがすっきりして軽くなったのでヨシとしましょう。
#Python #[Art-Net]
multiprocessing.Processで単独のプロセスにしていますが、一つの関数で受信から送信まで一貫処理です。
処理単位で関数化しないのはPythonらしくない書き方ですが、細かく分けるとデータの受け渡しの時間が勿体ないので、ソースの美しさや読みやすさよりも動作速度に余裕を持たせたいところです。とはいうものの、関数に分けることも可能な書き方をしています。関数化しても他から読み出すことがない処理ばかりですからひとまとめの平文でもいいでしょう。
処理負荷をtopで見ると26%くらい。今までよりも15～20%くらい軽くなっています。今後パッチ、ディレイ、プロファイルカーブの処理もこの関数・プロセスに追加していきますが、現段階では余裕があるように思います。
もちろん複数の卓を繋げた時のオーバーフローによる遅延は解消しています。受信の入口に近いところにIPアドレスによるフィルタを入れて余計な処理を減らしたためです。現在８ユニバースですが、気になる遅れはありません。受信している卓のIPアドレスはすべてキャッシュしていますから、将来的に現在受信中のIPアドレスを表示することは可能です。
本丸のパッチ処理をなかなか書き始められませんが、結果的にソースがすっきりして軽くなったのでヨシとしましょう。
#Python #[Art-Net]