【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． 背景综述
规则引擎主要实现的功能是存储、分类和管理规则，执行规则、推断其它事实的应用程序。其中的规则主要是指企业或商务业务逻辑、法律条款等。在规则引擎发展的过程中，Rete算法和Prolog语言是两个重要的理论分支，多数规则引擎都是基于以上二者扩展而来的。在工业活动铸造中，发展时间较长、应用广泛的两个体系是Clips体系和Prolog体系。
Clips是美国航空航天局NASA- JOHNSON太空中心为弥补LISP 语言的不足而开发的C语言内核的专家系统。它的推理机是基于正向推理（Rete算法）的控制策略，即在事实的基础上通过设定的规则推演新的事实。因为LISP语言编写规则复杂、引擎不支持反向推理等原因也在一定程度限制了它的发展，但在其他语言开发（javaEE、Python等）的规则引擎仍有很多参考、引用了Clips，包括Drools、Jess、PyClips等。
Prolog语言基于谓词逻辑的理论。最基本的写法是定立物件与物件之间的关系，之后可以用询问目标的方式来查询各种物件之间的关系，进行匹配及回溯，找出所询问的答案。因而Prolog具备作为规则引擎的充分条件，也有若干开源项目（java为主）沿用其思路设计规则引擎，如tuProlog、jena等。下文所提到的Pyke，普遍说法其前身也是Prolog。此外，有文献提到prolog基于Markov算法。Markov算法可以作为规则引擎的基本准则，但是如果系统中存在着大量的规则，那么效率就会变低。
针对项目开发的实际需要，依据 “Python语言驱动引擎、规则语言语义全面、时间开销适中”的原则选取规则引擎，具体操作过程中选择了Pyke和PyClips分别进行研究，二者分别对应上文提到的Prolog体系和Clips体系，有一定代表性。经过手册研读和实验测试，目前可得到的结论是：PyClips在规则表达和性能效率方面优于Pyke，更符合应用开发的需要。具体分析见下文。
2．PyClips与Pyke的规则表达方式比较
2．1 Pyke的规则描述方式和特性
Pyke的优势、特点：
l 支持正向推理和反向推理两种推理方式，可以针对不同问题选用不同方式定义规则；
l 可以在规则中嵌入Python代码段补充描述；
l 专用谓词较多，如first，notany等可以简化表达。
Pyke的不便、局限：
l 数据倾倒方式单一，只显式支持将结果推送到控制台输出（只能间接从其内部取得数据List）；
l 不支持批量的事实导入；
l 正反向推理不能在同一个规则库中并存。
2．2 PyClips的规则描述方式和特性
PyClips的优势、特点：
l 在规则定义环节，支持声明函数。支持OO（面向对象）：包括类的定义，模板（类似C++中的template）的定义。针对未来复杂的规则描述可能适用；
l 规则定义时，支持事件触发；
l 支持动态地撤销事实或规则（不可逆，需谨慎）。
l 互动性良好，方法完全“继承”自0Clips。PyClips相当于对Clips做了Python的“客户端”封装。运行时，在内存中既有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发送指令操作Clips。
PyClips的不便、局限：
l 规则描述使用LISP语言，上手难度较高（例如数值计算式的书写、各关键字的语法格式）；
l 只显式支持正向推理。相关英文文献也指出Clips本身不能使用反向推理，只有部分中文文献给出了通过事件触发来自定义反向推理的方案，但可重现性都很差，没有一个完备的解决方案目前。所以保留意见认为，PyClips不支持反向推理；
l 不支持批量的事实或规则导入；
3． PyClips与Pyke的性能比较
3月20日-3月22日，Pyke性能测试数据截取，见表1、表2：
|
|
侧重较多事实 |
|
|
规则数 |
事实数 |
时间开销(秒) |
|
5 |
10000 |
21 |
|
10 |
10000 |
27 |
|
5 |
20000 |
65 |
|
10 |
20000 |
96 |
|
|
侧重较多规则 |
|
|
规则数 |
事实数 |
时间开销(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 |
|
|
规则数 |
事实数 |
时间开销(秒) |
|
500 |
500 |
23 |
|
600 |
600 |
34 |
|
700 |
700 |
46 |
|
800 |
800 |
59 |
|
900 |
900 |
73 |
|
1000 |
1000 |
88 |
表1
|
规则数 |
事实数 （运行时加载） |
事实 加载时间（秒） |
反向推理 时间（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
3月27日，PyClips性能测试，见表3：
|
规则数 |
事实数 （运行时加载） |
事实 加载时间（秒） |
正向推理 时间（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
将3张表中红色的数据行进行对比可以发现：
l 在事实加载环节上，两种引擎都只能逐条加载， PyClips的加载效率远高于Pyke；
l 客观环境不变，推理方式及引擎算法不同的情况下，推理效率排序应为：
Pyke反向推理时间开销 < PyClips正向推理时间开销 << Pyke正向推理时间开销
虽然Pyke在推理阶段（2万条事实数据）可以通过推理方式同比节约4-6秒，但它在事实加载阶段比PyClips慢12-14秒。
时间开销应是所有环节消耗时间的总和，故而在实际使用中能明显感觉到PyClips的运行速度优于Pyke。
原文链接：https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/78889576
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