代码优化

不要在循环里面查询数据库因为查询数据库要通过url建立连接，初始化，获取连接池，再把资源放回连接池，关闭等操作，十分的消耗资源。如果在循环里面查询数据库，就会出现频繁的进行上面的那些操作，就会消耗掉大量的资源。会导致延迟，卡死，等待等诸多状况。所以尽量不要在循环里面查数据库。 在数据库的properties里面存储的是一些URL，地址等一些final static（最终的，不会改变的常量）的信息。当项目中需要某些信息，但是这些信息是固定的常量，不会改变。比如一些URL地址，请求头信息等。我们一般的想法是设置成final static放在工具类中，但其实在项目中如果这样做，一是显得代码比较散乱。二是维护起来比较麻烦，每次还要打开程序，进入到工具类中进行修改。一般都放在数据库中。需要时提前查出来这些信息就可以使用，当需要修改的时候，直接修改数据库就可以了，比较便捷，利于维护

SDK 已经具备不需要代码埋点就能 自动的、动态可配的、全面且正确 的收集用户在使用 App 时的所有事件数据。除此之外，还单独开发了与之配合的圈选SDK，能够在 App 端完成对界面元素的圈配以及 KVC 配置的上传。而界面元素圈配的工作完全可以交给用研与产品人员来做，减轻了开发人员的工作量。 SDK 已有的功能可以分为两大部分： 基本事件数据的收集：基本事件的收集是指应用冷启动事件、页面事件、用户点击事件、ScrollView滑动事件等，这部分全部都是自动完成的，实现思路会在第一节中介绍。 业务层数据的收集：业务层数据的收集是指对与业务功能相关的一些数据，例如：在用户点击提交订单按钮时，收集用户购买的物品以及订单总金额的数据。这种业务层数据的收集以往大多通过 代码埋点 的方式去做，本SDK则真正的实现了 无埋点 的去获取这些想要的业务数据。这部分的实现会在本文的第二节详细介绍。 SDK的整体实现思路 SDK 整体采用了 AOP（Aspect-Oriented-Programming）即面向切面编程的思想，就是动态的在函数调用的前后插入数据收集的代码。在 Objective-C 中的实现是基于 Runtime 特性的 Method Swizzling 黑魔法。 SDK 的数据收集功能的实现主要通过 Method Swizzling 来 hook 相应的方法

Python http://benchmarksgame.alioth.debian.org https://en.wikipedia.org/wiki/Just-in-time_compilation https://en.wikipedia.org/wiki/Ahead-of-time_compilation 那么其他Python解释器的速度又如何呢？ PyPy拥有GIL，通常比CPython快至少三倍。 Jython没有GIL，因为在Jython中Python线程是用Java线程表示的，这得益于JVM内存管理系统。 JavaScript是如何做到这一点的呢？ 首先，所有的Javascript引擎使用标记加清除的垃圾收集系统，而之前提到GIL的基本诉求是CPython的存储管理算法。 JavaScript没有GIL，但因为它是单线程的，所以也并不需要GIL。 JavaScript通过事件循环和承诺／回调模式来实现异步编程的并发。Python有与异步事件循环相似的过程。 ” 我经常听到这句话。我觉得这只是对于CPython实际运行方式的一种简单解释。如果你在终端中输入python myscript.py，那么CPython将对这段代码开始一系列的读取，词法分析，解析，编译，解释和运行。 这个过程中的重要步骤是在编译阶段创建一个.pyc 文件，这个字节码序列将被写入Python3下

关于Java代码优化的N条建议！ 就像鲸鱼吃虾米一样，也许吃一个两个虾米对于鲸鱼来说作用不大，但是吃的虾米多了，鲸鱼自然饱了。 代码优化一样，也许一个两个的优化，对于提升代码的运行效率意义不大，但是只要处处都能注意代码优化，总体来说对于提升代码的运行效率就很有用了。 这个观点，在现在看来，是要进行代码优化的一个原因，但不全对。在机械工艺发展的今天，服务器动辄8核、16核，64位CPU，代码执行效率非常高，StringBuilder替换StringBuffer、ArrayList替换Vector，对于代码运行效率的提升是微乎其微的，即使是项目中的每个点都注意到了，代码运行也看不出什么明显的变化。 我认为，代码优化的最重要的作用应该是：避免未知的错误。在代码上线运行的过程中，往往会出现很多我们意想不到的错误，因为线上环境和开发环境是非常不同的，错误定位到最后往往是一个非常小的原因。然而为了解决这个错误，我们需要先自验证、再打包出待替换的class文件、暂停业务并重启，对于一个成熟的项目而言，最后一条其实影响是非常大的，这意味着这段时间用户无法访问应用。因此，在写代码的时候，从源头开始注意各种细节，权衡并使用最优的选择，将会很大程度上避免出现未知的错误，从长远看也极大的降低了工作量。 一、代码优化的目标是： 1、减小代码的体积 2、提高代码运行的效率 本文的内容有些来自网络

本文由网上资料初步整理，仅供于学习交流，下班后再上传完整的优化笔记，如有侵权请尽快联系小编，如有不足，可发表评论，谢谢 资料下载 Howard 于 2018/6/22 10:24 修改 序号 优化点 细节 1、 try{}catch(){}使用 不要对于所有的异常捕获都使用Exception，最好是捕获对应的异常类型。异常捕获了就需要做相应的处理，而大多数人并未处理，更多的是打印一句e.printStackTrace(); 就了事了，这样做是不好的。 2、 减少使用new关键字创建对象 3、 乘除法是否可以使用移位运算 4、 注意循环的写法 for(int i=0,j=list.size();i < j; i++) Map<String, Object> map; for (int i = 0, j = 1000000; i < j; i++) {map = new HashMap<String, Object>();// 不再每次都做声明了} 5、 实现字符串拼接 string = “abc” + ‘d’; 6、 提升HashMap遍历效率 优： for (Entry<String, String[]> entry : paraMap.entrySet()) { values = entry.getValue(); //System.out.println(values[0]);

我不是个伟大的程序员；我只是个有着一些优秀习惯的好程序员而己 本人比较直接，不说虚的，直接上干货。 Ŀ¼ 　　Long Parameter List（过长参数列） 　　Divergent Change（发散式变化） 　　Shotgun Surgery（散弹式修改） 　　Feature Envy（依恋情结） 　　Data Clumps（数据泥团） 　　Primitive Obsession（基本型别偏执） 　　Switch Statements（switch惊悚现身） Long Parameter List（过长参数列） 上一节有提过，当函数的入参过多时，可以用第三招，参数对象化，把参数封装成对象，然后参数对象当成函数的入参，达到减少参数的作用。 除了参数对象化，还可以使用另一种方法来处理。 这种方法叫做：Replace Parameter with Method（以函数取代参数） 优化思路： 前提，这个参数是只被赋值一次的 1、如果有必要，将参数的计算过程提炼到一个独立函数中。 2、将函数内有使用参数的地方替换成独立函数。 3、每次替换后，测试。 4、全部替换完成后，最后把这个参数删除。 eg:未优化的代码 public double getPrice() { int basePrice = _quantity * _itemPrice; int discountLevel; if

本文要感谢我职级评定过程中的一位评委，他建议把之前所做的各种性能优化的案例和方案加以提炼、总结，以文档的形式沉淀下来，并在内部进行分享。力求达到如下效果： 1. 形成可实践、可借鉴、可参考的各种性能优化的方案以及选型考虑点，同时配合具体的真实案例，其他人遇到相似问题时，不用从零开始。 2. 有助于开阔视野，除了性能优化之外，也能提供通用的常见思路以及方案选型的考虑点，帮助大家培养在方案选型时的意识、思维以及做各种权衡的能力。 文章在内部分享后，引起强烈分享，得到了不少同事和朋友的认可和好评，觉得对日常的工作有很好的指导作用。考虑到这些经验可能对业界同行也有帮助，所以在博客公开分享给大家。 常见性能优化策略分类 代码 之所以把代码放到第一位，是因为这一点最容易引起技术人员的忽视。很多技术人员拿到一个性能优化的需求以后，言必称缓存、异步、JVM等。实际上，第一步就应该是分析相关的代码，找出相应的瓶颈，再来考虑具体的优化策略。有一些性能问题，完全是由于代码写的不合理，通过直接修改一下代码就能解决问题的，比如for循环次数过多、作了很多无谓的条件判断、相同逻辑重复多次等。 数据库 数据库的调优，总的来说分为以下三部分： SQL调优 这是最常用、每一个技术人员都应该掌握基本的SQL调优手段（包括方法、工具、辅助系统等）。这里以MySQL为例，最常见的方式是

1.不生成map文件 vue项目打包之后的js会自动生成map文件 map文件作用：项目打包后，代码是压缩加密的，如果运行时报错，输出的错误信息无法准确得知是哪里代码报错；map可以像未加密代码一样，输出是哪一行哪一列有错。 如果不需要，可以找到config/index.js文件，修改productionSourceMap：false 不生成map文件可以减少dist包的大小，加快部署时间。 来源： https://www.cnblogs.com/candy-xia/p/11760028.html

代码优化是开发程序和网站必不可少的一步，代码优化好了，可以大大增加程序的运行效率。使网站或程序加载反应更快。用户体验也就会更好。下面就为大家总结了50条PHP代码优化技巧。 　1、 用单引号代替双引号来包含字符串，这样做会更快一些。因为 PHP 会在双引号包围的 字符串中搜寻变量，单引号则不会，注意：只有 echo 能这么做，它是一种可以把多个字符 串当作参数的“函数”(译注：PHP 手册中说 echo 是语言结构，不是真正的函数，故把函数 加上了双引号)。 　　2、如果能将类的方法定义成 static，就尽量定义成 static，它的速度会提升将近 4 倍。 　　3、$row['id'] 的速度是$row[id]的 7 倍。 　　4、echo 比 print 快，并且使用 echo 的多重参数(译注：指用逗号而不是句点)代替字符串 连接，比如 echo $str1,$str2。 　　5、在执行 for 循环之前确定最大循环数，不要每循环一次都计算最大值，最好运用 foreach 代替。 　　6、注销那些不用的变量尤其是大数组，以便释放内存。 　　7、尽量避免使用__get，__set，__autoload。 　　8、require_once()代价昂贵。 　　9、include 文件时尽量使用绝对路径，因为它避免了 PHP 去 include_path 里查找文件的速 度

Deep Learning with Pytorch_002 chapter03_深入研究神经网络的构建块 在上一章中，我们使用Py Torch的低级操作来构建模块，如网络体系结构、损失函数和优化器。在本章中，我们将探讨解决现实世界问题所需的神经网络的一些重要组成部分，以及PyTorch如何通过提供大量的高级函数来抽象出大量的复杂性。 本章将讨论以下主题： 深入研究神经网络的各种构建块 探索PyTorch中的高级功能来构建深度学习体系结构 将深度学习应用在一个真实图像分类问题 任何深入的学习训练都需要获取数据，构建一个总体上是将一堆层聚集在一起的体系结构。 理解PyTorch为构建层、损失函数和优化器提供的更高层次的抽象。 层次——神经网络的基本块 最重要的层之一——线性层 对输入的数据应用线性变换： y = x A T + b y y = xA^T + by y = x A T + b y torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor 返回一个由均值为0、方差为1的正态分布（标准正态分布）中的随机数组成的张量。 o u t i ∼ N ( 0 , 1 ) out i ∼N(0,1) o u t i ∼ N ( 0 ,