【采用】规则引擎Pyke与PyClips对比研究报告（高大上啊，第一次听说pyke和pyclips这俩词~）
1．?背景綜述
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規則引擎主要實現的功能是存儲、分類和管理規則，執行規則、推斷其它事實的應用程序。其中的規則主要是指企業或商務業務邏輯、法律條款等。在規則引擎發展的過程中，Rete算法和Prolog語言是兩個重要的理論分支，多數規則引擎都是基于以上二者擴展而來的。在工業活動鑄造中，發展時間較長、應用廣泛的兩個體系是Clips體系和Prolog體系。
Clips是美國航空航天局NASA- JOHNSON太空中心為彌補LISP 語言的不足而開發的C語言內核的專家系統。它的推理機是基于正向推理（Rete算法）的控制策略，即在事實的基礎上通過設定的規則推演新的事實。因為LISP語言編寫規則復雜、引擎不支持反向推理等原因也在一定程度限制了它的發展，但在其他語言開發（javaEE、Python等）的規則引擎仍有很多參考、引用了Clips，包括Drools、Jess、PyClips等。
Prolog語言基于謂詞邏輯的理論。最基本的寫法是定立物件與物件之間的關系，之后可以用詢問目標的方式來查詢各種物件之間的關系，進行匹配及回溯，找出所詢問的答案。因而Prolog具備作為規則引擎的充分條件，也有若干開源項目（java為主）沿用其思路設計規則引擎，如tuProlog、jena等。下文所提到的Pyke，普遍說法其前身也是Prolog。此外，有文獻提到prolog基于Markov算法。Markov算法可以作為規則引擎的基本準則，但是如果系統中存在著大量的規則，那么效率就會變低。
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針對項目開發的實際需要，依據?“Python語言驅動引擎、規則語言語義全面、時間開銷適中”的原則選取規則引擎，具體操作過程中選擇了Pyke和PyClips分別進行研究，二者分別對應上文提到的Prolog體系和Clips體系，有一定代表性。經過手冊研讀和實驗測試，目前可得到的結論是：PyClips在規則表達和性能效率方面優于Pyke，更符合應用開發的需要。具體分析見下文。
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2．PyClips與Pyke的規則表達方式比較
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2．1 Pyke的規則描述方式和特性
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Pyke的優勢、特點：
l?支持正向推理和反向推理兩種推理方式，可以針對不同問題選用不同方式定義規則；
l?可以在規則中嵌入Python代碼段補充描述；
l?專用謂詞較多，如first，notany等可以簡化表達。
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Pyke的不便、局限：
l?數據傾倒方式單一，只顯式支持將結果推送到控制臺輸出（只能間接從其內部取得數據List）；
l?不支持批量的事實導入；
l?正反向推理不能在同一個規則庫中并存。
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2．2 PyClips的規則描述方式和特性
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PyClips的優勢、特點：
l?在規則定義環節，支持聲明函數。支持OO（面向對象）：包括類的定義，模板（類似C++中的template）的定義。針對未來復雜的規則描述可能適用；
l?規則定義時，支持事件觸發；
l?支持動態地撤銷事實或規則（不可逆，需謹慎）。
l?互動性良好，方法完全“繼承”自0Clips。PyClips相當于對Clips做了Python的“客戶端”封裝。運行時，在內存中既有PyClips的存在，也有Clips的存在。因而只要Clips支持的功能，都可以由PyClips發送指令操作Clips。
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PyClips的不便、局限：
l?規則描述使用LISP語言，上手難度較高（例如數值計算式的書寫、各關鍵字的語法格式）；
l?只顯式支持正向推理。相關英文文獻也指出Clips本身不能使用反向推理，只有部分中文文獻給出了通過事件觸發來自定義反向推理的方案，但可重現性都很差，沒有一個完備的解決方案目前。所以保留意見認為，PyClips不支持反向推理；
l?不支持批量的事實或規則導入；
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3．?PyClips與Pyke的性能比較
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3月20日-3月22日，Pyke性能測試數據截取，見表1、表2：
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| 側重較多事實 |
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| 規則數 | 事實數 | 時間開銷(秒) |
| 5 | 10000 | 21 |
| 10 | 10000 | 27 |
| 5 | 20000 | 65 |
| 10 | 20000 | 96 |
|
| 側重較多規則 |
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| 規則數 | 事實數 | 時間開銷(秒) |
| 500 | 500 | 23 |
| 600 | 500 | 28 |
| 700 | 500 | 32 |
| 800 | 500 | 37 |
| 900 | 500 | 42 |
| 1000 | 500 | 46 |
| 1100 | 500 | 51 |
| 1200 | 500 | 55 |
|
| 均等 |
|
| 規則數 | 事實數 | 時間開銷(秒) |
| 500 | 500 | 23 |
| 600 | 600 | 34 |
| 700 | 700 | 46 |
| 800 | 800 | 59 |
| 900 | 900 | 73 |
| 1000 | 1000 | 88 |
表1
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| 規則數 | 事實數 （運行時加載） | 事實 加載時間（秒） | 反向推理 時間（秒） |
| 1 | 20000 | 16.656 | 1.18 |
| 5 | 20000 | 16.828 | 1.40 |
| 10 | 20000 | 18.588 | 1.678 |
| 15 | 20000 | 17.996 | 1.92 |
| 20 | 20000 | 17.987 | 2.324 |
| 25 | 20000 | 16.021 | 2.434 |
| 30 | 20000 | 15.959 | 2.699 |
表2
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3月27日，PyClips性能測試，見表3：
| 規則數 | 事實數 （運行時加載） | 事實 加載時間（秒） | 正向推理 時間（秒） |
| 1 | 20000 | 3.516 | 5.514 |
| 5 | 20000 | 3.314 | 6.024 |
| 10 | 20000 | 2.892 | 6.566 |
| 15 | 20000 | 2.934 | 7.244 |
| 20 | 20000 | 3.445 | 7.472 |
| 25 | 20000 | 2.832 | 7.918 |
| 30 | 20000 | 3.116 | 9.168 |
表3
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將3張表中紅色的數據行進行對比可以發現：
l?在事實加載環節上，兩種引擎都只能逐條加載，?PyClips的加載效率遠高于Pyke；
l?客觀環境不變，推理方式及引擎算法不同的情況下，推理效率排序應為：
Pyke反向推理時間開銷?< ?PyClips正向推理時間開銷?<< Pyke正向推理時間開銷
雖然Pyke在推理階段（2萬條事實數據）可以通過推理方式同比節約4-6秒，但它在事實加載階段比PyClips慢12-14秒。
時間開銷應是所有環節消耗時間的總和，故而在實際使用中能明顯感覺到PyClips的運行速度優于Pyke。
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78889576
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【采用】规则引擎Pyke与PyClips对比研究报告（高大上啊，第一次听说pyke和pyclips这俩词~）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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