1度のみeVal()を使う場合での処理高速化

Question

実現したいこと

どうしても、ユーザーが入力したテキストファイルに記述してある式を実行する必要があります。
eVal()関数で実行はできたのですが、同じ式を10000回繰り返す必要があり
もともとのPythonプログラムに記述した場合と比べて、かなり遅い結果となることがわかりました。

プログラム実行中にテキストファイルに記述する式が変化するのであれば
eVal()で文字列を都度、式に評価する以上、遅くなるのは仕方ないと思いますが
プログラム起動時のみテキストファイルに記述している文字列を1度だけ読み込むので
高速化できるのであればしたいと考えています。

発生している問題・分からないこと

高速化する方法がわからない

該当のソースコード

import math
import time


def read_expressions(filename):
    try:
        with open(filename, 'r') as file:
            return [line.strip() for line in file if line.strip()]
    except FileNotFoundError:
        print(f"ファイル '{filename}' が見つかりません。")
        return []
    except Exception as e:
        print(f"ファイル読み込み中にエラーが発生しました: {str(e)}")
        return []


def evaluate_expression(expression, variables):
    # 文字列をeVal関数で評価して実行する
    # セキュリティのため四則演算と三角関数、ルート、pi、e、最大、最小、絶対値以外の関数は使わせない
    # main関数で定義している変数は使用OK
    safe_dict = {
        'abs': abs, 'max': max, 'min': min,
        'sin': math.sin, 'cos': math.cos, 'tan': math.tan,
        'sqrt': math.sqrt,
        'pi': math.pi, 'e': math.e
    }
    safe_dict.update(variables)

    try:
        result = eval(expression, {"__builtins__": None}, safe_dict)
        return result
    except Exception as e:
        return f"エラー: {str(e)}"


def main():

    # ユーザーがテキストファイルに書いた式（文字列）をロードする
    filename = "expressions.txt"
    expressions = read_expressions(filename)

    kakudo_Value = 30
    Force_Value = 10.55

    variables = {
        'kakudo_Value': kakudo_Value,
        'Force_Value': Force_Value
    }

    for expression in expressions:

        # ユーザーが設定したテキストファイルの式を10000回繰り返す
        start_time = time.time()
        for i in range(10000):
            result = evaluate_expression(expression, variables)
        print(time.time() - start_time)
        print(f"式: {expression}")
        print(f"結果: {result}")

        # 【比較用】ユーザーが設定したテキストファイルの式と同じ式を10000回繰り返す
        start_time = time.time()
        for i in range(10000):
            kekka = math.sin(kakudo_Value * math.pi / 180) * Force_Value
        print(time.time() - start_time)
        print(f"結果: {kekka}")


if __name__ == "__main__":
    main()

sin(kakudo_Value * pi / 180) * Force_Value

特になし

試したこと・調べたこと

• teratailやGoogle等で検索した
• ソースコードを自分なりに変更した
• 知人に聞いた
• その他

上記の詳細・結果

functools.cacheを使えばいいかもと思いましたが、ソースコード上では定数として設定している変数のkakudo_ValueとForce_Valueは、実際には変化しますので、あまり高速化できないのでは無いかと考えました。

補足

特になし

Answer 1

文字列をコードオブジェクトにコンパイルしてやると少しは早くなると思います。
https://docs.python.org/ja/3/library/functions.html#compile

for expression in expressions:
    start_time = time.time()
    compiled = compile(expression, '<string>', 'eval')
    for i in range(10000):
        result = evaluate_expression(compiled, variables)
    print(time.time() - start_time)
    print(f"結果: {result}")

機械語へのコンパイルではないので、そんなに高速化できないですが、毎回構文解析しなくてよくなる分、早くなると思います。

Comments

[infra_se_124]

回答ありがとうございます。
コンパイルしないときに比べて10倍ほど速度改善致しました！

Answer 2

式(文字列)から lambda 関数を作成して実行します。

def main():
    # ユーザーがテキストファイルに書いた式（文字列）をロードする
    filename = "expressions.txt"
    expressions = read_expressions(filename)

    kakudo_Value = 30
    Force_Value = 10.55

    variables = {
        'kakudo_Value': kakudo_Value,
        'Force_Value': Force_Value
    }

    safe_dict = {
        'abs': abs, 'max': max, 'min': min,
        'sin': math.sin, 'cos': math.cos, 'tan': math.tan,
        'sqrt': math.sqrt,
        'pi': math.pi, 'e': math.e
    }

    for expression in expressions:
        # ユーザーが設定したテキストファイルの式を10000回繰り返す
        start_time = time.time()
        f = eval('lambda: ' + expression, safe_dict|variables)
        for i in range(10000):
            result = f()
        print(time.time() - start_time)
        print(f"式: {expression}")
        print(f"結果: {result}")

        # 【比較用】ユーザーが設定したテキストファイルの式と同じ式を10000回繰り返す
        start_time = time.time()
        for i in range(10000):
            kekka = math.sin(kakudo_Value * math.pi / 180) * Force_Value
        print(time.time() - start_time)
        print(f"結果: {kekka}")

# 0.0017275810241699219
# 式: sin(kakudo_Value * pi / 180) * Force_Value
# 結果: 5.2749999999999995
# 0.0015337467193603516
# 結果: 5.2749999999999995

ソースコード上では定数として設定している変数のkakudo_ValueとForce_Valueは、実際には変化しますので、あまり高速化できないのでは無いかと考えました。

kakudo_ValueとForce_Valueが変化する場合は、variables(dict)の内容を変更して f = eval('lambda: ' + expression, safe_dict|variables) の実行を繰り返すことになりますので、言われる通りに高速化は見込めないかもしれません。

Comments

[infra_se_124]

回答ありがとうございます。
ベストアンサーは別の方を選ばせていただきましたが、こちらの回答も非常に参考になりました。

Answer 3

exec(‘def f(kakudo_value,force_value): return ‘+expression)
とかを実行して、pythonの関数にしたfを呼べぶのはどうでしょう。
変数は全部引数として渡す必要はありますけど。

Comments

[infra_se_124]

回答ありがとうございます。
ただ、残念ながら返って処理は遅くなってしまいました。。
ですが、このような使い方は知らなかったので
ご教示いただけたのは大変ありがたかったです。