Optimiser vos jeux Python avec Numba

Introduction

L’optimisation des performances est un aspect crucial du développement de jeux, notamment lorsque l’on utilise un langage interprété comme Python. Bien que Python soit très flexible et simple à utiliser, il peut manquer d’efficacité pour les tâches computationnelles lourdes, comme les calculs physiques ou les animations complexes dans les jeux vidéo. C’est ici qu’intervient Numba, un compilateur JIT (Just-In-Time) qui permet d’accélérer considérablement certaines parties de votre code Python, en particulier pour les boucles et les calculs numériques intensifs.

Cet article vous présente Numba, explique comment l’utiliser pour optimiser les jeux créés avec Pygame, et montre des exemples concrets d’optimisation dans un projet de jeu.

1. Qu'est-ce que Numba ?

Numba est une bibliothèque Python qui compile du code Python en code machine optimisé. Cela se fait automatiquement en utilisant des décorateurs comme @jit pour transformer du code Python pur en code très performant au moment de l’exécution. Contrairement à d’autres méthodes d’optimisation comme Cython qui requièrent une étape de compilation, Numba peut fonctionner directement à partir de votre code Python existant.

Principales caractéristiques de Numba :

• Accélération JIT : Numérise automatiquement les fonctions Python pour les rendre plus rapides.
• Compatibilité avec NumPy : Accélère les fonctions qui utilisent des tableaux NumPy.
• Simplicité d'utilisation : Il suffit de quelques lignes de code pour appliquer Numba à un projet existant.

2. Pourquoi utiliser Numba dans le développement de jeux ?

Dans les jeux vidéo, certaines parties du code sont exécutées des milliers de fois par seconde, comme la gestion des collisions, le calcul des trajectoires de la balle dans un casse-brique, ou la gestion des particules pour des effets visuels. Si ces calculs sont lents, cela peut entraîner des baisses significatives de la fréquence d’images (FPS).

Numba est donc particulièrement utile pour :

• Les simulations physiques : Calculs de collisions, gravité, etc.
• Les boucles intensives : Boucles imbriquées utilisées pour gérer plusieurs entités dans un jeu.
• Les calculs mathématiques complexes : Par exemple, pour les transformations d'objets 3D.

3. Comment utiliser Numba ?

Installation de Numba

Pour installer Numba, il vous suffit d'utiliser pip :

pip install numba

Utilisation de base avec le décorateur @jit

Pour utiliser Numba, il suffit de décorer une fonction Python avec @jit, et Numba se charge du reste. Voici un exemple simple :

from numba import jit

# Fonction classique sans Numba
def somme_elements(arr):
    somme = 0
    for i in arr:
        somme += i
    return somme

# Fonction optimisée avec Numba
@jit
def somme_elements_optimise(arr):
    somme = 0
    for i in arr:
        somme += i
    return somme

Dans cet exemple, la fonction somme_elements_optimise sera exécutée beaucoup plus rapidement que la version non optimisée, surtout si le tableau contient des millions d’éléments.

4. Exemple d'optimisation dans un jeu avec Pygame

Prenons l'exemple d'un effet de particules dans un jeu Pygame. Sans Numba, la gestion des particules peut rapidement devenir lourde en calculs, surtout lorsqu’il y a des centaines ou des milliers de particules à rendre en même temps. Optimisons ce processus avec Numba.

Effet de particules sans Numba :

import pygame
import random

# Initialiser Pygame
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((800, 600))

# Classe pour gérer les particules
class Particule:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.vx = random.uniform(-1, 1)
        self.vy = random.uniform(-1, 1)
        self.lifetime = 5000

    def update(self):
        self.x += self.vx
        self.y += self.vy
        self.lifetime -= 1

# Boucle principale
particules = [Particule(400, 300) for _ in range(1000)]

running = True
while running:
    screen.fill((0, 0, 0))

    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False

    # Mettre à jour et dessiner les particules
    for particule in particules:
        particule.update()
        if particule.lifetime > 0:
            pygame.draw.circle(screen, (255, 255, 255), (int(particule.x), int(particule.y)), 2)

    pygame.display.flip()

Effet de particules optimisé avec Numba :

Pour optimiser la mise à jour des particules, nous pouvons utiliser Numba pour accélérer le calcul des positions des particules.

import pygame
import numpy as np
from numba import jit
import random

# Initialiser Pygame
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((800, 600))

# Créer les particules avec NumPy
n_particules = 10000
positions = np.random.rand(n_particules, 2) * [800, 600]  # Positions initiales aléatoires
vitesses = (np.random.rand(n_particules, 2) - 0.5) * 2  # Vitesse aléatoire
lifetimes = np.full(n_particules, 10000)  # Durée de vie des particules

# Fonction optimisée avec Numba pour mettre à jour les particules
@jit(nopython=True)
def update_particles(positions, vitesses, lifetimes):
    for i in range(positions.shape[0]):
        if lifetimes[i] > 0:
            positions[i] += vitesses[i]  # Mise à jour de la position
            lifetimes[i] -= 1  # Réduction de la durée de vie

# Boucle principale
running = True
while running:
    screen.fill((0, 0, 0))

    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False

    # Mettre à jour et dessiner les particules
    update_particles(positions, vitesses, lifetimes)

    for i in range(n_particules):
        if lifetimes[i] > 0:
            pygame.draw.circle(screen, (255, 255, 255), (int(positions[i][0]), int(positions[i][1])), 2)

    pygame.display.flip()

pygame.quit()

Résultats :

En utilisant Numba, la mise à jour des particules sera beaucoup plus rapide, ce qui permettra au jeu de maintenir une fréquence d'images plus élevée même avec un grand nombre de particules à l'écran.

5. Quand utiliser Numba ?

Numba est particulièrement utile lorsque vous avez des :

• Boucles longues ou imbriquées : Comme dans les systèmes de particules ou les calculs physiques.
• Opérations mathématiques complexes : Calculs de vecteurs, transformations géométriques, etc.
• Tableaux NumPy : Numba est compatible avec NumPy et peut grandement améliorer la performance des opérations sur des matrices et des vecteurs.

6. Conclusion

L'optimisation des jeux Python avec Numba est une excellente solution pour améliorer les performances sans changer fondamentalement la structure du code. En appliquant simplement des décorateurs @jit, vous pouvez transformer des parties critiques de votre jeu pour qu'elles s'exécutent beaucoup plus rapidement. Que ce soit pour des effets de particules, des calculs physiques, ou des boucles intensives, Numba peut rendre vos jeux beaucoup plus fluides et réactifs.