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メモリに読み込むには大きすぎる.pcapファイルを読み込んで解析する必要があります。大容量ファイルの読み込みパフォーマンスを向上させる方法
customAction(packet):
global COUNT
COUNT = COUNT + 1
# do some other stuff that takes practically 0 time
は現在、これはあまりにもゆっくりとパケットを処理します。私は現在、おおよそ次のようになりますのCustomAction機能をオフラインモードで
sniff(offline=file_in, prn=customAction, store=0)
をスニフを使用しています。私はすでに、異なるコア上の複数のファイルでこのスクリプトを同時に実行するために 'ドライバ'プログラムでサブプロセスを使用していますが、実際にはシングルコアのパフォーマンスを向上させる必要があります。
私はpypyを使用しようとしましたが、python3（anaconda）を使用するよりも10％未満のpypyを使用するとパフォーマンスが落ちてしまいました。 pypyを使用して50Kパケットを実行するための
平均時間は52.54秒
あるのpython3を使用して50Kのパケットを実行するの平均時間は56.93秒
で物事をスピードアップする方法はありますか？
EDIT：以下はcProfileの結果です。プロファイリング中にコードが少し遅くなっていますが、すべての時間が無駄になります。
66054791 function calls (61851423 primitive calls) in 85.482 seconds
Ordered by: cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
957/1 0.017 0.000 85.483 85.483 {built-in method builtins.exec}
1 0.001 0.001 85.483 85.483 parser-3.py:1(<module>)
1 0.336 0.336 83.039 83.039 sendrecv.py:542(sniff)
50001 0.075 0.000 81.693 0.002 utils.py:817(recv)
50001 0.379 0.000 81.618 0.002 utils.py:794(read_packet)
795097/50003 3.937 0.000 80.140 0.002 base_classes.py:195(__call__)
397549/50003 6.467 0.000 79.543 0.002 packet.py:70(__init__)
397545/50000 1.475 0.000 76.451 0.002 packet.py:616(dissect)
397397/50000 0.817 0.000 74.002 0.001 packet.py:598(do_dissect_payload)
397545/200039 6.908 0.000 49.511 0.000 packet.py:580(do_dissect)
199083 0.806 0.000 32.319 0.000 dns.py:144(getfield)
104043 1.023 0.000 22.996 0.000 dns.py:127(decodeRR)
397548 0.343 0.000 15.059 0.000 packet.py:99(init_fields)
397549 6.043 0.000 14.716 0.000 packet.py:102(do_init_fields)
6673299/6311213 6.832 0.000 13.259 0.000 packet.py:215(__setattr__)
3099782/3095902 5.785 0.000 8.197 0.000 copy.py:137(deepcopy)
3746538/2335718 4.181 0.000 6.980 0.000 packet.py:199(setfieldval)
149866 1.885 0.000 6.678 0.000 packet.py:629(guess_payload_class)
738212 5.730 0.000 6.311 0.000 fields.py:675(getfield)
1756450 3.393 0.000 5.521 0.000 fields.py:78(getfield)
49775 0.200 0.000 5.401 0.000 dns.py:170(decodeRR)
1632614 2.275 0.000 4.591 0.000 packet.py:191(__getattr__)
985050/985037 1.720 0.000 4.229 0.000 {built-in method builtins.hasattr}
326681/194989 0.965 0.000 2.876 0.000 packet.py:122(add_payload)
...
EDIT 2：完全なコード例：
from scapy.all import *
from scapy.utils import PcapReader
import time, sys, logging
COUNT = 0
def customAction(packet):
global COUNT
COUNT = COUNT + 1
file_temp = sys.argv[1]
path = '/'.join(file_temp.split('/')[:-2])
file_in = '/'.join(file_temp.split('/')[-2:])
name = file_temp.split('/')[-1:][0].split('.')[0]
os.chdir(path)
q_output_file = 'processed/q_' + name + '.csv'
a_output_file = 'processed/a_' + name + '.csv'
log_file = 'log/' + name + '.log'
logging.basicConfig(filename=log_file, level=logging.DEBUG)
t0=time.time()
sniff(offline=file_in, prn=customAction, lfilter=lambda x:x.haslayer(DNS), store=0)
t1=time.time()
logging.info("File '{}' took {:.2f} seconds to parse {} packets.".format(name, t1-t0, COUNT))
https://gist.github.com/dpifke/2244911によると、pydyがpython3よりも遅い理由ではないはずです。排除のプロセスによって、明らかな原因はscapy + pypyと思われる。 – deltap
PyPyの具体例を教えてください。 PyPy自体の内部で最適化が不足している可能性もあります（大きなファイルの場合でも）。 –
コードを微調整した後、pypyを使って実行速度を10％向上させることができます。 – deltap