Публикации по теме 'performance'
Побитовые флаги перечисления для генерации HTML из массива
Дело
Однажды на проекте у меня была интересная задача. Для создания анимированных точек на карте. Объекты точек поступали в массив JSON со смешанными типами свойств. Таким образом, обработка этих точек была довольно громоздкой и очень сложной в обслуживании из-за стадии MVP. Производительность имела решающее значение, потому что таких точек одновременно на экране могло быть до тысячи. Итак, сцена была готова.
Идея
Потому что у меня была возможность изменить оба мира. Я..
Вы обязательно должны включить нового лидера производительности рендеринга.
Вы обязательно должны включить нового лидера производительности рендеринга. LightningChart JS ( https://www.arction.com/lightningchart-js/) Это уникальный продукт, когда важны объем данных, интерактивность и возможности масштабирования. Он был построен с ускорением WebGL с нуля. Результаты производительности здесь: https://www.arction.com/js-performance-tester-results/ , а сайт для измерения производительности вашего устройства здесь:..
Перечисление в .NET
Это часть серии статей:
Перечисление в .NET Перечисление в .NET II - Count() Перечисление в .NET III - Enumerable.Empty<T>() Перечисление в .NET IV - Поиск элемента Перечисление в .NET V - ToList() или нет ToList()
Перечисление в .NET
Все разработчики .NET знают и используют IEnumerable , но, просматривая код, я обнаружил, что многие попадают в одни и те же ловушки, что приводит к приложениям, в которых легко избежать проблем с производительностью...
Выполняйте эффективные операции со сложными списками в Python
Существует несколько способов выполнения эффективных операций со сложными списками в Python. Вот несколько советов:
Используйте генераторы списков: генераторы списков — это краткий способ создания нового списка из существующего путем применения преобразования или фильтра. Они могут быть более эффективными, чем использование цикла for, потому что они используют меньше кода и могут быть оптимизированы интерпретатором Python.
# Using a for loop
filtered_list = []
for i in..
В этом примере вы можете просто предоставить замыкание, которое полностью уменьшит это…
В этом примере вы можете просто предоставить замыкание, которое полностью уменьшит эту необходимость.
const getLoggerWithMemoizedID = id => () => ({
log: () => console.log(id)
});
const makeLoggerThatLogsJibberish =
getLoggerWithMemoizedID(
'aksljhflkajshdflkajshfkjhsfslkjhlkjshd'.repeat(9999));
const instances = Array.from({ length: 1000 },
makeLoggerThatLogsJibberish);
// Memory Used: 119320
Взгляните на это, 9-кратное уменьшение размера, просто делая то, что вы..
Оптимизация производительности приложений React
TL; DR;
Основная проблема производительности в приложениях React - это избыточная обработка и различия в компонентах DOM. Во избежание этого возврата false из shouldComponentUpdate как можно выше в вашем приложении.
Чтобы облегчить это:
Сделайте проверку shouldComponentUpdate быстрой Сделайте проверку shouldComponentUpdate простой
видео
Вы можете посмотреть видеозапись моего разговора на эту тему на YouTube .
Отказ от ответственности!
Примеры в этом блоге..
Сбой JavaScript: вызывая производственные кошмары и решения
Это основной принцип. Это все равно, что пытаться наполнить ведро водой, ни разу его не опорожнив. Ведро будет продолжать наполняться по мере добавления воды, в конечном итоге оно переполнится и прольется. Точно так же любое приложение без циклов обновления будет продолжать потреблять память, и в конечном итоге оно переполнится и испытает проблемы с производительностью или сбои.
в 2014 году я особенно хорошо помню один проект, в котором я не учёл управление памятью, что привело к..
