Maison > Article > interface Web > Comparaison des méthodes d'itération et des performances des objets JavaScript
Object.entries
renvoie toutes les 可枚举
paires clé-valeur de l'objet et ne suivra pas le key
let obj = { key1: 'value1', key2: 'value2', key3: 'value3', } Object.entries(obj).forEach(entry => { let key = entry[0] let value = entry[1] // entry 会是这样 ["key1", "value1"] })
Object.keys
let obj = { key1: 'value1', key2: 'value2', key3: 'value3', } Object.keys(obj).forEach(key => { let value = obj[key] })
Object.values
let obj = { key1: 'value1', key2: 'value2', key3: 'value3', } Object.values(obj).forEach(value => { // 只能使用 value })
for…en boucle
let obj = { key1: 'value1', key2: 'value2', key3: 'value3', } for (const key in obj) { let value = obj[key] if (obj.hasOwnProperty(key)) { // 本身的 } else { // 来自原型链的 } }
Object.getOwnPropertyNames
let obj = { key1: 'value1', key2: 'value2', key3: 'value3', } Object.getOwnPropertyNames(obj).forEach(key => { let value = obj[key] })
Comparaison des performances
const { PerformanceObserver, performance } = require('perf_hooks') let objectSize = 1000000 let iterations = 10 console.log( 'Starting performance test with %d object size and %d iterations', objectSize, iterations ) let values = { ENTRIES: 0, KEYS: 0, VALUES: 0, FORIN: 0, GETOWP: 0, } const obs = new PerformanceObserver(items => { let entry = items.getEntries()[0] console.log(entry.name, entry.duration) values[entry.name] += entry.duration performance.clearMarks() }) obs.observe({ entryTypes: ['measure'] }) function generateObject() { let obj = {} for (let i = 0; i < objectSize; i++) { obj['key' + Math.random()] = 'val' + Math.random() } return obj } for (let i = 0; i < iterations; i++) { let obj = generateObject() //Object.entries performance.mark('A') Object.entries(obj).forEach(entry => { let key = entry[0] let value = entry[1] }) performance.mark('B') performance.measure('ENTRIES', 'A', 'B') //Object.Keys performance.mark('A') Object.keys(obj).forEach(key => { let value = obj[key] }) performance.mark('B') performance.measure('KEYS', 'A', 'B') //Object.Values performance.mark('A') Object.values(obj).forEach(value => {}) performance.mark('B') performance.measure('VALUES', 'A', 'B') //For In performance.mark('A') for (const key in obj) { let value = obj[key] } performance.mark('B') performance.measure('FORIN', 'A', 'B') //Object.getOwnPropertyNames performance.mark('A') Object.getOwnPropertyNames(obj).forEach(key => { let value = obj[key] }) performance.mark('B') performance.measure('GETOWP', 'A', 'B') } console.log( Object.entries(values).sort((a, b) => { return a[1] - b[1] }) )Les résultats suivants sont ceux que j'ai exécutés moi-même. Séquentiel signifie utiliser l'index directement lors de l'attribution de valeurs. Random signifie insérer des nombres aléatoires dans des paires clé-valeur. Le classement des performances obtenu est le même que celui de l'auteur. V8, cela devrait être Cela représente également le classement des performances sur le navigateur.
// 顺序 ;[ ['FORIN', 4677.321499], ['KEYS', 4812.776572], ['GETOWP', 8610.906197], ['VALUES', 9914.674390999999], ['ENTRIES', 19338.083694], ] // 随机 ;[ ['KEYS', 4502.579589], ['FORIN', 4678.013548000001], ['GETOWP', 8880.325031999999], ['VALUES', 10104.106962], ['ENTRIES', 17089.637588999998], ]J'ai déjà entendu dire que le moteur devinerait la valeur suivante pour le faire fonctionner plus rapidement. En regardant les données, cela ne semble pas avoir beaucoup d'impact. C'est aussi un peu d'informations utiles, venez nombreux au texte original applaudir l'auteurTutoriel recommandé : "
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