팀플) 별자리 데이터 수정.

행성 데이터를 좀 잘 만들었으니까 별자리 데이터도 좀 더 수정하고 싶었다.

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결과부터 보면 이렇게 표기되게끔 바꿨다.

대충 뭘 했냐면 관측자가 바라보는 곳을 애매하게 지정해서 계산중이였는데 constellation_service에서 가져온 별자리 이름과 적경과 적위를 사용해서 계산하게끔 하고 관측자의 시선도 해당 별자리로 고정시켜서 계산하게끔 바꾸었다.

방위에 대한 설정도 해주었다.

근데 계산 로직이 좀 많아져서 그런가 데이터를 반환하는데 시간이 조금 오래 걸렸다.

이것도 DB에...? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 일단은 시간을 줄일 방법을 찾아보자.

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multiprocessing.Pool

찾아보니까 이런게 있네. 계산을 병렬처리 한다고 한다.

원래는 별자리를 찾는 로직과, 해당 데이터로 계산하는 로직 두개였는데, 계산쪽에서 너무 많은걸 계산해서 늦어진다. 또 별자리를 화면에 띄워줄걸 생각하면 한달씩 요청하게 될 것 같은데, 날짜가 많아질수록 오래걸렸다.

그래서 지금 병렬처리가 아주 좋은 선택이 될 것 같아서 적용해봤다.

수정후 별자리 로직은 메서드가 총 세개로 작동하고 있는데,

별차리를 찾는 메서드(get_constellations_for_date_range) 특정 날짜와 위치에서 가장 잘 보이는 시간대를 계산하는 개별 처리 메서드(process_day_data) 여러 날짜에 대한 별자리 가시성 정보를 병렬로 계산하는 메서드 (calculate_visibility_for_constellations_parallel) 이렇게 해서 multiprocessing.Pool을 적용을 했다.

음.. 드라마틱한 효과는 없는 것 같다.

그래도 제대로 작동은 한다.

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생각해보니까 어차피 잘보일 별자리를 미리 뽑아서 보여주는건데 visibility_judgment가 필요할까? 조건문빡빡하게 해놨는데, 어차피 보일 데이터를 계산하는데 좀 과한 욕심이 있었던 것 같다.

삭제 완료.

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좀 고민을 오래하다가 이런 것들이 있어서 죄다 적용했다..

• Skyfield의 벡터화: 여러 시점의 천체 위치 계산을 한 번에 수행하여 성능을 개선.
• Lazy Evaluation: 고도가 모두 음수인 경우 빠르게 결과를 반환해 불필요한 계산을 줄이기.
• 데이터 필터링: 최고 고도가 낮아 관측이 어려운 경우 미리 판단하여 결과를 반환.
• 프록시 값 캐싱 (lru_cache): 동일한 별자리 가시성 요청에 대해 중복 계산을 피하도록 캐싱을 적용.
  • 프록시 값은 실 사용할 때 효과가 있음.

이렇게 하니까 미약하게나마 빨라졌다.

결과는

더이상 빨라지게는 못할 것 같으니까 여기까지.