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Dans l'optimisation des performances de la fonction Golang, les compétences en prétraitement des données sont cruciales, notamment : mettre en cache les données couramment utilisées et éviter les opérations et calculs d'E/S. Précalculez les valeurs dérivées pour enregistrer les calculs répétés. Utilisez des tranches pour étendre la longueur et éviter les allocations et copies multiples.
Compétences en prétraitement des données pour l'optimisation des performances des fonctions Golang
Pour optimiser les performances des fonctions dans Golang, les compétences en prétraitement des données sont cruciales. Grâce au prétraitement des données, la surcharge inutile lors de l'exécution de la fonction peut être réduite, améliorant ainsi l'efficacité de l'exécution.
1. Mettre en cache les données fréquemment utilisées
Pour les données fréquemment consultées (telles que les valeurs de configuration, les constantes), la mise en cache en mémoire peut éviter les opérations et calculs d'E/S fréquents. Par exemple :
var cachedConfig *Config func GetConfig() *Config { if cachedConfig == nil { cachedConfig, err := LoadConfigFromFile("config.json") if err != nil { // 处理错误 } } return cachedConfig }
2. Précalculer les valeurs dérivées
En précalculant les valeurs dérivées (telles que les hachages, les valeurs converties), vous pouvez enregistrer les calculs répétés dans les fonctions. Par exemple :
var hashedPassword string func CheckPassword(password string, hashedPassword string) bool { if hashedPassword == "" { hashedPassword = Hash(password) } return hashedPassword == Hash(password) }
3. Utilisez des tranches pour étendre la longueur
Lorsqu'il est prévu que la tranche continuera à s'étendre, utiliser append(切片, ...) = nil
pour étendre la longueur de la tranche peut éviter plusieurs allocations et copies. Par exemple :
func AppendToSlice(slice []int, values ...int) { slice = append(slice, values...) // 扩展切片长度 _ = slice[:cap(slice)] // 清除未分配的元素 }
Cas réel
Ce qui suit est un exemple d'optimisation réel d'un appel de fonction :
// 不优化 func ProcessData(data [][]int) { for _, row := range data { for _, col := range row { // 对 col 进行计算 } } } // 优化 func ProcessData(data [][]int) { // 将 data 转换为 map,以列为键 cols := make(map[int][]int) for _, row := range data { for i, col := range row { cols[i] = append(cols[i], col) } } // 遍历列并进行计算 for col, values := range cols { // 对 values 进行计算 } }
Après l'optimisation, la fonction réduit le nombre de parcours des données d'origine en extrayant les colonnes vers le mappage à l'avance, donc des performances améliorées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!