VPython 在 Jupyter 中明显变慢

Question

我正在尝试在 jupyter 笔记本中重写一些 vpython 脚本。到目前为止，我还没有运行遇到很多问题，但我尝试重写的最后一个问题变得非常慢。它运行在 VIDLE 中非常快。我将 sierraOS 与 Python 3.5.0 和 Jupyter 4.1.0 一起使用。

代码创建了一些对象，然后在 while 循环中更改它们的位置。最初循环有 visual.rate(5000)，但我尝试将其减少到 50 但无济于事。我还尝试将对象的数量减少到两个，但速度仍然很慢。这是我最简单的代码版本：

from vpython import scene, sphere, color, curve, arrow, mag, vector, rate,canvas
scene = canvas(width=800, height=600)
obj0 = sphere(pos=vector(0,0,0), radius=5e11)
obj1 = sphere(pos=vector(5e12,0,0), radius=5e11)
trail1= curve()

#some initial value
G = 6.7E-11
obj0.mass = 2.0E30
obj0.momentum = vector(0,0,0)
obj1.mass = 1.0E26
obj1.momentum = vector(0,0,0)

dt=200000.          
CrashFlag=0         

while(CrashFlag==0):
    rate(1000)
    obj1.force= -G*(obj0.mass*obj1.mass*obj1.pos)/(mag(obj1.pos)**3)
    obj1.momentum = obj1.momentum+ dt*(obj1.force)
    obj1.pos = obj1.pos + dt*obj1.momentum/obj1.mass
    trail1.append(pos=obj1.pos)
    if (mag(obj1.pos)<2.e11) :
        CrashFlag=1

您能找出任何会导致 Jupyter notebook 中速度特别慢的因素吗，或者提出任何解决方法？否则，是否可以在 VIDLE 中输出模拟而不是在 Jupyter notebook 中内联（而 Jupyter notebook 中的代码仍然运行）

Answer 1

Jupyter 中的一些 VPython 操作比 Classic 慢，因为 Classic 的大部分内容是用 C++ 编写的，而 Jupyter VPython 是在 Python 中实现的（尽管向量 class 已被 Cythonized）。然而，一个单独的问题是从 Python 程序向笔记本发送大量数据的成本很高，所以我建议去掉 trail1 和 trail1.append，因为你在每个循环迭代中发送数据.相反，说 obj1 = sphere(pos=vector(5e12,0,0), radius=5e11, make_trail=True)。然后点将被添加到笔记本端的轨迹中，而无需向笔记本发送任何内容。您还可以考虑在 obj1 构造函数中将间隔设置为默认值 1 以外的值。

在每次循环迭代中更新 obj1.pos 都存在类似的问题。您每秒通过从服务器到浏览器的相对较窄的管道发送 1000 obj1.pos 次更新。考虑在每次迭代中更新变量 "pos"，但每 50 次迭代仅更新 obj1.pos，例如。

Answer 2

现在可以从 IDLE 运行 vpython 模块。 VPython 7 检测到您不在 Jupyter notebook 中运行ning 并与浏览器建立自己的通信，在某些情况下，这种通信似乎比 Jupyter 的通信更快。但是，我不知道这是否会对您的情况产生影响。 VIDLE（或IDLE）无法输出3D动画。

我会宣传 VPython 论坛是提出 VPython 问题的更好地方

https://groups.google.com/forum/?fromgroups&hl=en#!forum/vpython-users

VPython 在 Jupyter 中明显变慢

VPython significantly slower in Jupyter

python

performance

ipython

vpython

jupyter-notebook