JavaScript日付処理関数、性能最適化バッチ処理_基礎知識
其实网上写javascript日期格式化的博文很多,大体都看了看,都还不错。唯一遗憾的是只顾着实现了功能,没对函数进行性能优化。
俗话说:不要重复造轮子。google上找了一个比较不错的日期格式化函数,来开始我的优化之旅吧!
google上找的这个日期函数化函数,估计大家都很眼熟,以前我也一直在用。先看看优化后和优化前的效率对比吧!
1、优化之前的toDate函数(字符串转换成Date对象),重复执行1万次,耗时660毫秒
2、优化之前的dateFormat函数(Date对象格式化成字符串),重复执行1万次,耗时676毫秒
3、优化过后的toDate函数,重复执行1万次,耗时122毫秒
4、优化后的dateFormat函数,重复执行1万次,耗时160毫秒
为什么前后差别这么大,其实我也没做多少处理,只是为批处理做了一些缓存而已,认真观察所有网上那些日期格式函数,其实都是用正则进行匹配和替换。其实正则是很耗性能的,于是我在正则匹配的地方做了缓存,把匹配值建立索引。以后就不用每次都去做正则匹配了。
无代码无真相,接下来看看真相吧!
(function(window) { var sinojh = { Version : "1.2", Copyright : "Copyright© sino-jh 2012", Author : "Jeff Lan", Email : "jefflan@live.cn" }; /** * 方便于添加和重写类的属性 * @param {Object} attributes 添加的属性 */ Function.prototype.prototypes = function(attributes) { for ( var a in attributes) { this.prototype[a] = attributes[a]; } }; /** * 获取Url参数 * @param {String} parameter 参数名 * @return {String} 参数值 */ sinojh.getUrlParameter = function(parameter) { if (!sinojh.getUrlParameter.cache) { var url = window.location.href; var paraString = url.substring(url.indexOf("?") + 1, url.length).split("&"); var cache = {}; for ( var i in paraString) { var j = paraString[i]; cache[j.substring(0, j.indexOf("="))] = j.substring(j.indexOf("=") + 1, j.length); } sinojh.getUrlParameter.cache = cache; } return sinojh.getUrlParameter.cache[parameter]; }; /** * 日期格式化 * @param {Date} date 日期对象 * @param {String} formatStyle 格式化样式 * @return {String} 日期型字符串 */ sinojh.dateFormat = function(date, formatStyle) { formatStyle = formatStyle ? formatStyle : sinojh.dateFormat.settings.formatStyle; var time = { "M+" : date.getMonth() + 1, "d+" : date.getDate(), "h+" : date.getHours(), "m+" : date.getMinutes(), "s+" : date.getSeconds(), "S" : date.getMilliseconds() }; if (formatStyle == sinojh.dateFormat.formatStyleCache) { var replaceCache = sinojh.dateFormat.replaceCache; if (replaceCache["y+"]) { formatStyle = formatStyle.replace(replaceCache["y+"].replace, (date.getFullYear() + "").substring(replaceCache["y+"].index)); } for ( var k in time) { if (replaceCache[k]) { formatStyle = formatStyle.replace(replaceCache[k].replace, replaceCache[k].replace.length == 1 ? time[k] : ("00" + time[k]).substring(("" + time[k]).length)); } } } else { sinojh.dateFormat.formatStyleCache = formatStyle; var replaceCache = {}; if (new RegExp("(y+)").test(formatStyle)) { var index = 4 - RegExp.$1.length; replaceCache["y+"] = { replace : RegExp.$1, index : index }; formatStyle = formatStyle.replace(RegExp.$1, (date.getFullYear() + "").substring(index)); } for ( var k in time) { if (new RegExp("(" + k + ")").test(formatStyle)) { replaceCache[k] = { replace : RegExp.$1 }; formatStyle = formatStyle.replace(RegExp.$1, RegExp.$1.length == 1 ? time[k] : ("00" + time[k]).substring(("" + time[k]).length)); } } sinojh.dateFormat.replaceCache = replaceCache; } return formatStyle; }; sinojh.dateFormat.settings = { formatStyle : "yyyy-MM-dd hh:mm:ss" }; /** * 将日期格式的字符串转换成Date对象 * @param {String} dateStr 日期格式字符串 * @param {String} dateStyle 日期格式 * @return {Date} 日期对象 */ sinojh.toDate = function(dateStr, dateStyle) { dateStyle = dateStyle ? dateStyle : sinojh.toDate.settings.dateStyle; var compare = sinojh.toDate.compare; var result = new sinojh.toDate.result(); if (dateStyle == sinojh.toDate.settings.dateStyleCache) { var indexCache = sinojh.toDate.indexCache; for ( var k in compare) { if (indexCache[k]) { result[compare[k]] = dateStr.substring(indexCache[k].index, indexCache[k].index + indexCache[k].length); } } } else { var indexCache = {}; for ( var k in compare) { if (new RegExp("(" + k + ")").test(dateStyle)) { var index = dateStyle.indexOf(RegExp.$1); var length = RegExp.$1.length; indexCache[k] = { index : index, length : length }; result[compare[k]] = dateStr.substring(index, index + length); } } sinojh.toDate.indexCache = indexCache; sinojh.toDate.settings.dateStyleCache = dateStyle; } return new Date(result["y"], result["M"] - 1, result["d"], result["h"], result["m"], result["s"], result["S"]); }; sinojh.toDate.compare = { "y+" : "y", "M+" : "M", "d+" : "d", "h+" : "h", "m+" : "m", "s+" : "s", "S" : "S" }; sinojh.toDate.result = function() { }; sinojh.toDate.result.prototypes( { "y" : "", "M" : "", "d" : "", "h" : "00", "m" : "00", "s" : "00", "S" : "000" }); sinojh.toDate.settings = { dateStyle : "yyyy-MM-dd hh:mm:ss" }; delete Function.prototype.prototypes; window.jh = sinojh; }(this);

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Go アプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、次の最適化手段を講じることができます。 キャッシュ: キャッシュを使用して、基盤となるストレージへのアクセス数を減らし、パフォーマンスを向上させます。同時実行性: ゴルーチンとチャネルを使用して、長いタスクを並行して実行します。メモリ管理: メモリを手動で管理し (安全でないパッケージを使用)、パフォーマンスをさらに最適化します。アプリケーションをスケールアウトするには、次の手法を実装できます。 水平スケーリング (水平スケーリング): アプリケーション インスタンスを複数のサーバーまたはノードにデプロイします。負荷分散: ロード バランサーを使用して、リクエストを複数のアプリケーション インスタンスに分散します。データ シャーディング: 大規模なデータ セットを複数のデータベースまたはストレージ ノードに分散して、クエリのパフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。

C++ は、数学的モデルを構築し、シミュレーションを実行し、パラメーターを最適化することにより、ロケット エンジンのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。ロケット エンジンの数学的モデルを構築し、その動作を記述します。エンジンのパフォーマンスをシミュレートし、推力や比推力などの主要なパラメーターを計算します。主要なパラメータを特定し、遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを使用して最適な値を検索します。エンジンのパフォーマンスは最適化されたパラメータに基づいて再計算され、全体的な効率が向上します。

C++ のパフォーマンスの最適化には、1. 動的割り当ての回避、2. コンパイラ最適化フラグの使用、4. アプリケーションのキャッシュ、5. 並列プログラミングなどのさまざまな手法が含まれます。最適化の実際のケースでは、整数配列内の最長の昇順サブシーケンスを見つけるときにこれらの手法を適用して、アルゴリズムの効率を O(n^2) から O(nlogn) に改善する方法を示します。

Java フレームワークのパフォーマンスは、キャッシュ メカニズム、並列処理、データベースの最適化を実装し、メモリ消費を削減することによって向上できます。キャッシュ メカニズム: データベースまたは API リクエストの数を減らし、パフォーマンスを向上させます。並列処理: マルチコア CPU を利用してタスクを同時に実行し、スループットを向上させます。データベースの最適化: クエリの最適化、インデックスの使用、接続プールの構成、およびデータベースのパフォーマンスの向上。メモリ消費量を削減する: 軽量フレームワークを使用し、リークを回避し、分析ツールを使用してメモリ消費量を削減します。

C++ のパフォーマンス最適化手法には次のものが含まれます。 ボトルネックを特定し、配列レイアウトのパフォーマンスを向上させるためのプロファイリング。メモリ管理では、スマート ポインタとメモリ プールを使用して、割り当てと解放の効率を向上させます。同時実行では、マルチスレッドとアトミック操作を活用して、大規模なアプリケーションのスループットを向上させます。データの局所性により、ストレージのレイアウトとアクセス パターンが最適化され、データ キャッシュのアクセス速度が向上します。コード生成とコンパイラの最適化では、インライン化やループ展開などのコンパイラ最適化手法を適用して、特定のプラットフォームとアルゴリズムに最適化されたコードを生成します。

Java でのプロファイリングは、アプリケーション実行の時間とリソース消費を決定するために使用されます。 JavaVisualVM を使用してプロファイリングを実装する: JVM に接続してプロファイリングを有効にし、サンプリング間隔を設定し、アプリケーションを実行してプロファイリングを停止すると、分析結果に実行時間のツリー ビューが表示されます。パフォーマンスを最適化する方法には、ホットスポット削減方法の特定と最適化アルゴリズムの呼び出しが含まれます。

Java マイクロサービス アーキテクチャのパフォーマンスの最適化には、次の手法が含まれます。 JVM チューニング ツールを使用してパフォーマンスのボトルネックを特定し、調整します。ガベージ コレクターを最適化し、アプリケーションのニーズに合った GC 戦略を選択して構成します。 Memcached や Redis などのキャッシュ サービスを使用して、応答時間を短縮し、データベースの負荷を軽減します。非同期プログラミングを採用して同時実行性と応答性を向上させます。マイクロサービスを分割し、大規模なモノリシック アプリケーションをより小さなサービスに分割して、スケーラビリティとパフォーマンスを向上させます。

プログラムのパフォーマンスの最適化方法には、次のようなものがあります。 アルゴリズムの最適化: 時間の複雑さが低いアルゴリズムを選択し、ループと条件文を減らします。データ構造の選択: ルックアップ ツリーやハッシュ テーブルなどのデータ アクセス パターンに基づいて、適切なデータ構造を選択します。メモリの最適化: 不要なオブジェクトの作成を回避し、使用されなくなったメモリを解放し、メモリ プール テクノロジを使用します。スレッドの最適化: 並列化できるタスクを特定し、スレッド同期メカニズムを最適化します。データベースの最適化: インデックスを作成してデータの取得を高速化し、クエリ ステートメントを最適化し、キャッシュまたは NoSQL データベースを使用してパフォーマンスを向上させます。
