SciPy优化模块性能回归分析：从1.14到1.15版本的linprog性能下降问题

在科学计算领域，SciPy作为Python生态中最重要的数值计算库之一，其优化模块scipy.optimize被广泛应用于各类数学规划问题。近期用户反馈从1.14.x升级到1.15.x版本后，使用HiGHS线性规划求解器的linprog函数出现了显著的性能下降现象。

问题现象

通过对比测试可以清晰地观察到性能差异：

• 在SciPy 1.14.1版本下，测试用例运行时间为0.083秒
• 升级到1.15.0版本后，相同测试用例运行时间延长至1.881秒 性能降幅达到约20倍，这对生产环境中的大规模优化问题会产生显著影响。

技术背景

线性规划是运筹学中的基础方法，SciPy通过集成多种求解器为开发者提供便利。HiGHS作为其中高性能的开源求解器，通常被用于解决中大规模线性规划问题。性能下降可能源于以下几个方面：

1. 接口层的数据转换开销增加
2. 求解器参数传递机制变更
3. 预处理阶段的计算逻辑调整

解决方案

经社区确认，该问题已在最新开发分支中得到修复。对于遇到类似问题的开发者，建议采取以下措施：

1. 暂时回退到1.14.x稳定版本
2. 关注官方更新，及时升级到包含修复的版本
3. 对于关键业务系统，建议建立性能基准测试套件

最佳实践建议

为避免类似升级问题，建议开发者：

• 在升级关键依赖前进行充分的性能测试
• 保持对项目issue跟踪的关注
• 考虑使用虚拟环境隔离不同项目的依赖版本
• 对于生产系统，采用分阶段滚动升级策略

性能优化是持续的过程，科学计算库的开发者与使用者需要保持良好沟通，共同提升工具链的稳定性和效率。