求一利用php快速生成柱状图的函数,现以完成一个简易函数比较慢。
求一利用php快速生成柱状图的函数,现以完成一个简易函数比较慢。
由于初学,仅会操控CSS生成个简易的柱状图,但我的函数在数据大于25000条的时候超级慢,1万多一点的时候生成图的时间是10多秒。这速度太慢了,求大侠优化。
- PHP code
<!-- Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware) http://www.CodeHighlighter.com/ --> <style type="text/css"> .chart { font-family: Tahoma; font-size: 12px; border: 1px solid #ccc; width:auto; float: left; margin: 0; padding: .4em .1em; height:auto; } .chart ul { margin:0px; height:auto; text-align: center; display:block; background-repeat: no-repeat; background-position: center bottom; background-attachment: fixed; } .chart li { list-style: none; float: left; width: 35px; height:200px; text-align: center; display:block; background-repeat: no-repeat; background-position: center bottom; background-attachment: fixed; } .b { display: block; width:15px; background-color:#000; margin-right: auto; margin-left: auto; } .a { height:12px; width:35px; background-color:#fff; padding: 0px; } </style> <?php $beg_time = microtime(true); $beg_time *= 1000 * 1000; create_chart2(); function create_chart2() {//x一维数组直接输出图表 //思路先得到一个一维数组,然后统计值的个数,最后排序输出 //echo '<table>'; $returnarray2=array(); $db1=new mysqli('localhost','admin','admin','ssq') ; $sql_query='select l1,l2,l3,l4,l5,l6 from hmk_temp_1 as bb limit 0,1000'; $res1=$db1->query($sql_query); while($row1=mysqli_fetch_array($res1,MYSQLI_NUM)) { $returnarray2=array_merge($returnarray2,$row1); } $array_values=array_count_values($returnarray2); ksort($array_values); //print_r($array_values); $rates=round(200/max($array_values),2); echo '$rates='.$rates; echo '<div class="chart"> <p>一区</p> <ul>'; foreach($array_values as $key=>$value){ echo '<li> <span class="a" style="margin-top:'.(210-$value*$rates).'px;">' .$value.'</span><span class="b" style="height:'.($value*$rates).'px;">'.'</span><span class="a">'.$key.'</span> </li>' ; } echo '</ul> </div> <p style="clear: both"></p>' ; //echo ''; } $end_time = microtime(true); $end_time *= 1000 * 1000; echo "Total time used : " . ($end_time - $beg_time) . "ms" . PHP_EOL; ?>
------解决方案--------------------
先找出瓶颈是在什么地方
有没考虑过使用 pChart?
------解决方案--------------------
Google有一个库提供。楼主可以查一下。
------解决方案--------------------
输出的 Total time used 看似巨大,但由于计量单位有误,就不足信了
microtime(true) 返回的是秒, * 1000 * 1000 后为微秒,你把它当做毫秒,就放大了 1000 倍
代码简单并不代表运行效率就高,看一下这个测试就知道了
- PHP code
$s_time = microtime(true); $d = range(1, 33); $r = array(); for($i=0; $i<font color="#e78608">------解决方案--------------------</font><br>建议楼主看看:ChartDirector软件,现在有破解的,很好用 <div class="clear"> </div>

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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