重构地理信息软件老代码：实践记载之1

性能调优时，调试bug、学习新概念时的真实经历

公司的这个系统原本只是用来计算两个地点之间的直线距离，但随着用户量的增加，简单的距离计算已经无法满足需求------用户开始需要路径规划、地形分析等复杂功能。系统响应时间从原来的毫秒级飙升到秒级，不得不重构升级。

原理：从传统GIS到AI增强的空间分析

传统GIS系统在处理空间数据时，主要依赖几何算法。比如计算两点距离，就是用经典的Haversine公式：

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import math

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    # 将角度转换为弧度
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(math.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    # Haversine公式
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
    c = 2 * math.asin(math.sqrt(a)) 
    r = 6371  # 地球平均半径，单位公里
    return c * r

但这种方法在处理复杂地形时存在明显局限。比如在山区，直线距离和实际通行距离可能相差数倍。这就是我们需要引入AI的原因------机器学习模型可以学习地形特征、道路网络等复杂模式。

实践：用机器学习重构空间分析模块

我决定用梯度提升树（GBDT）来重构路径规划模块。首先需要准备训练数据：

go 复制代码

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# 准备训练数据：地形高程、坡度、道路类型等特征
training_data = {
    'elevation_diff': [300, 150, 50],  # 高程差
    'slope_degree': [15, 8, 3],       # 平均坡度
    'road_type': [1, 2, 3],           # 道路类型（1=土路, 2=县道, 3=高速）
    'actual_distance': [25.3, 18.7, 12.1]  # 实际距离
}

df = pd.DataFrame(training_data)
X = df[['elevation_diff', 'slope_degree', 'road_type']]
y = df['actual_distance']

# 训练模型
model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1)
model.fit(X, y)

训练完成后，我们可以用这个模型来预测更准确的实际距离：

go 复制代码

def ai_enhanced_distance(lon1, lat1, lon2, lat2, terrain_data):
    # 获取地形特征
    features = extract_terrain_features(lon1, lat1, lon2, lat2, terrain_data)

    # 使用AI模型预测
    predicted_distance = model.predict([features])[0]
    return predicted_distance

优化：性能调优的实践技巧

在重构过程中，遇到了几个典型的性能问题：

1. 内存泄漏问题

老代码中频繁创建临时GeoJSON对象，导致内存占用持续增长：

go 复制代码

# 问题代码
def old_method(coordinates):
    for i in range(len(coordinates)):
        geo_json = create_geo_json(coordinates[i])  # 每次循环都创建新对象
        process(geo_json)

# 优化后
def optimized_method(coordinates):
    geo_json = create_geo_json_template()  # 复用模板
    for i in range(len(coordinates)):
        update_geo_json(geo_json, coordinates[i])  # 更新而非重建
        process(geo_json)

2. 空间索引优化

对于海量地理数据查询，必须使用空间索引：

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from rtree import index

# 创建空间索引
idx = index.Index()
for i, geometry in enumerate(geometries):
    idx.insert(i, geometry.bounds)

# 快速查询
def spatial_query(point, radius):
    # 使用索引快速筛选候选集
    candidates = list(idx.intersection(get_bounds(point, radius)))
    # 再进行精确计算
    return [geometries[i] for i in candidates if geometries[i].distance(point) <= radius]

3. 模型推理优化

AI模型的推理速度直接影响用户体验：

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# 使用模型批处理提高效率
def batch_predict(coordinates_batch):
    # 批量提取特征
    features_batch = [extract_terrain_features(*coords) for coords in coordinates_batch]
    # 批量预测
    return model.predict(features_batch)

# 缓存常用查询结果
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_distance(lon1, lat1, lon2, lat2):
    return ai_enhanced_distance(lon1, lat1, lon2, lat2, terrain_data)

总结与收获

这次重构让我深刻体会到，GIS与AI的结合不是简单的技术堆砌，而是需要深入理解业务场景。通过引入机器学习，我们不仅解决了性能问题，还为用户提供了更智能的地理信息服务。

关键收获： 1. 传统GIS算法在处理复杂地形时有局限 2. AI模型需要充足且高质量的训练数据 3. 性能优化要考虑内存、计算、I/O等多方面因素 4. 渐进式重构比推倒重来更稳妥

在实际项目中，我建议采用小步快跑的方式：先选择核心功能进行AI化改造，验证效果后再逐步推广到整个系统。