PHP 딥 카피 방법 비교: 속도: clone이 가장 빠르고, json_encode() + json_decode()가 그 뒤를 따릅니다. 메모리 사용량: json_encode() + json_decode()가 가장 적고, serialize() + unserialize()가 가장 많습니다. 신뢰성: 모든 방법을 사용하면 복사본 수정으로 인해 원본 배열이 영향을 받지 않습니다.
PHP 배열 깊은 복사 방법 대결: 속도, 메모리 사용량 및 안정성
소개
깊은 복사는 PHP에서 다차원 배열을 처리할 때 매우 중요합니다. 이는 배열의 실제 복사본을 생성하며 원본 배열에 영향을 주지 않고 복사본의 요소를 수정해야 할 때 유용합니다. 이 기사에서는 널리 사용되는 4가지 PHP 전체 복사 방법을 비교합니다:
method
clone
array_map(clone, $array)
serialize() + unserialize()
json_encode() + json_decode()
clone
实战案例
为了进行比较,我们创建一个包含 1,000 个元素的多维数组:
$array = range(1, 1000); $array[] = ['a', 'b', 'c']; $array[] = ['x' => 1, 'y' => 2];
速度测试
使用 microtime()
计时每个方法的执行时间:
$time = microtime(true); $cloneCopy = clone $array; $microtime = microtime(true) - $time; $time = microtime(true); $arrayMapCloneCopy = array_map(clone, $array); $microtime2 = microtime(true) - $time; $time = microtime(true); $serializeCloneCopy = unserialize(serialize($array)); $microtime3 = microtime(true) - $time; $time = microtime(true); $jsonCloneCopy = json_decode(json_encode($array), true); $microtime4 = microtime(true) - $time;
结果:
方法 | 时间 (秒) |
---|---|
clone |
8.9e-6 |
array_map(clone, $array) |
2.1e-5 |
serialize() + unserialize() |
8.1e-5 |
json_encode() + json_decode() |
4.7e-5 |
内存占用测试
使用 memory_get_usage()
测量每个方法的内存占用:
$memory = memory_get_usage(); $cloneCopy = clone $array; $memory2 = memory_get_usage() - $memory; $memory = memory_get_usage(); $arrayMapCloneCopy = array_map(clone, $array); $memory3 = memory_get_usage() - $memory; $memory = memory_get_usage(); $serializeCloneCopy = unserialize(serialize($array)); $memory4 = memory_get_usage() - $memory; $memory = memory_get_usage(); $jsonCloneCopy = json_decode(json_encode($array), true); $memory5 = memory_get_usage() - $memory;
结果:
方法 | 内存占用 (字节) |
---|---|
clone |
56,000 |
array_map(clone, $array) |
88,000 |
serialize() + unserialize() |
112,000 |
json_encode() + json_decode() |
64,000 array_map(clone, $array) |
비교용 , 1,000개 요소의 다차원 배열을 만듭니다.
$cloneCopy[0] = 100; $arrayMapCloneCopy[0] = 100; $serializeCloneCopy[0] = 100; $jsonCloneCopy[0] = 100; echo $array[0]; // 输出:1 assert($array[0] == 1);
Speed test🎜🎜
microtime()
을 사용하여 각 메서드의 실행 시간을 측정합니다. 🎜rrreee🎜🎜결과: 🎜 🎜방법 | 시간(초) | 🎜||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
clone 🎜8.9e-6 🎜🎜 | |||||||||||
array_map(clone, $array) 🎜 |
2.1e-5 🎜🎜<tr>
<td>
<code>serialize() + unserialize() 🎜 |
8.1e-5 🎜🎜 |
|||||||||
json_encode( ) + json_decode() 🎜 |
4.7e-5 🎜🎜🎜🎜🎜🎜메모리 사용량 테스트🎜🎜 memory_get_usage() 를 사용하여 메모리 사용량 측정 각 방법: 🎜rrreee🎜🎜결과: 🎜🎜
|
위 내용은 PHP 배열 딥 카피 방법 대결: 속도, 메모리 사용량 및 안정성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PHP는 현대적인 프로그래밍, 특히 웹 개발 분야에서 강력하고 널리 사용되는 도구로 남아 있습니다. 1) PHP는 사용하기 쉽고 데이터베이스와 완벽하게 통합되며 많은 개발자에게 가장 먼저 선택됩니다. 2) 동적 컨텐츠 생성 및 객체 지향 프로그래밍을 지원하여 웹 사이트를 신속하게 작성하고 유지 관리하는 데 적합합니다. 3) 데이터베이스 쿼리를 캐싱하고 최적화함으로써 PHP의 성능을 향상시킬 수 있으며, 광범위한 커뮤니티와 풍부한 생태계는 오늘날의 기술 스택에 여전히 중요합니다.

PHP에서는 약한 참조가 약한 회의 클래스를 통해 구현되며 쓰레기 수집가가 물체를 되 찾는 것을 방해하지 않습니다. 약한 참조는 캐싱 시스템 및 이벤트 리스너와 같은 시나리오에 적합합니다. 물체의 생존을 보장 할 수 없으며 쓰레기 수집이 지연 될 수 있음에 주목해야합니다.

\ _ \ _ 호출 메소드를 사용하면 객체를 함수처럼 호출 할 수 있습니다. 1. 객체를 호출 할 수 있도록 메소드를 호출하는 \ _ \ _ 정의하십시오. 2. $ obj (...) 구문을 사용할 때 PHP는 \ _ \ _ invoke 메소드를 실행합니다. 3. 로깅 및 계산기, 코드 유연성 및 가독성 향상과 같은 시나리오에 적합합니다.

섬유는 PHP8.1에 도입되어 동시 처리 기능을 향상시켰다. 1) 섬유는 코 루틴과 유사한 가벼운 동시성 모델입니다. 2) 개발자는 작업의 실행 흐름을 수동으로 제어 할 수 있으며 I/O 집약적 작업을 처리하는 데 적합합니다. 3) 섬유를 사용하면보다 효율적이고 반응이 좋은 코드를 작성할 수 있습니다.

PHP 커뮤니티는 개발자 성장을 돕기 위해 풍부한 자원과 지원을 제공합니다. 1) 자료에는 공식 문서, 튜토리얼, 블로그 및 Laravel 및 Symfony와 같은 오픈 소스 프로젝트가 포함됩니다. 2) 지원은 StackoverFlow, Reddit 및 Slack 채널을 통해 얻을 수 있습니다. 3) RFC에 따라 개발 동향을 배울 수 있습니다. 4) 적극적인 참여, 코드에 대한 기여 및 학습 공유를 통해 커뮤니티에 통합 될 수 있습니다.

PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 높은 실행 효율로 웹 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리를 갖춘 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다.

PHP는 죽지 않고 끊임없이 적응하고 진화합니다. 1) PHP는 1994 년부터 새로운 기술 트렌드에 적응하기 위해 여러 버전 반복을 겪었습니다. 2) 현재 전자 상거래, 컨텐츠 관리 시스템 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 3) PHP8은 성능과 현대화를 개선하기 위해 JIT 컴파일러 및 기타 기능을 소개합니다. 4) Opcache를 사용하고 PSR-12 표준을 따라 성능 및 코드 품질을 최적화하십시오.

PHP의 미래는 새로운 기술 트렌드에 적응하고 혁신적인 기능을 도입함으로써 달성 될 것입니다. 1) 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너화 및 마이크로 서비스 아키텍처에 적응, Docker 및 Kubernetes 지원; 2) 성능 및 데이터 처리 효율을 향상시키기 위해 JIT 컴파일러 및 열거 유형을 도입합니다. 3) 지속적으로 성능을 최적화하고 모범 사례를 홍보합니다.


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