本篇文章给大家带来的内容是关于PHP代码优化的方法介绍(图文),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
PHP中数组插入数据通常有这么几种:
定义的时候直接赋值
$arr = array(‘apple’, ’banana’);
使用数组变量操作
$arr = array(); $arr[] = ‘apple’; $arr[] = ‘banana’;
使用array_push()插入
$arr = array(‘apple’); array_push($arr, ‘banana’, ‘orange’);
在项目中,我们大部分情况都是先从数据库中获取数据,然后转成数组形式,而对于第一种情况,在定义数组的时候直接赋值往往只适合数据量很小,而且是已知的情况,所以就不存在什么代码优化了,我们主要讲第二种和第三种。
关于array_push的使用,就不多介绍,自己看官方文档(https://secure.php.net/manual/en/function.array-push.php)。
性能比较
我们使用php 7.2来测试,并且没有做任何配置上的优化。测试方法:定义一个数组,分别用第二种和第三种方式插入10万条记录,代码大致如下:
convert函数用来查看内存占用情况,运行结果如下:
通过多次运行上述代码,可以发现直接使用数组变量赋值耗时在0.0045左右,而使用array_push的方式耗时在0.006左右,消耗的内存都是一样的,因为都是10万条记录。
对比两种方法,发现方法二确实比调用array_push快,因为在每次循环时函数调用需要消耗一些时间,但仅仅看上面的测试,并不觉得第二种方法比第三种方法快多少,完全可以忽略不计的。
的确,这种优化在绝大多数应用中和没优化没啥区别,但是当应用达到瓶颈的时候,每一处不起眼的优化可能都会使性能提高不少,况且我们的测试中数组的结构很简单,真实项目中数据类型不是这么单一,可能还是嵌套的数组,数组的大小可能也不止10万。
我们再来看看两者的差异,array_push()是函数调用,另一个不是,这就是说了,从代码量上看两者也是一样的,从数组结构上看,测试中我们都没有使用索引,默认都是从0开始,如果要使用key => value形式插入数据时,array_push()就不是很好处理了,这时使用法二就很方便:$array1[$key] => $x。
前面都是说array_push()怎么不好,但有时候array_push还是很好用的。比如我们要一次插入多个元素时,就可以这样使用:
$arr = array(‘a’, ’b’); array_push($arr, ‘c’, ‘d’); // $arr = array(‘a’, ’b’, ‘c’, ‘d’);
通过上面对比可见,PHP中数组插值的方法有很多,虽然每种方法差不多,但了解每一种方法何时使用还是很有必要的。
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以上是PHP代码优化的方法介绍(图文)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

PHP仍然流行的原因是其易用性、灵活性和强大的生态系统。1)易用性和简单语法使其成为初学者的首选。2)与web开发紧密结合,处理HTTP请求和数据库交互出色。3)庞大的生态系统提供了丰富的工具和库。4)活跃的社区和开源性质使其适应新需求和技术趋势。

PHP和Python都是高层次的编程语言,广泛应用于Web开发、数据处理和自动化任务。1.PHP常用于构建动态网站和内容管理系统,而Python常用于构建Web框架和数据科学。2.PHP使用echo输出内容,Python使用print。3.两者都支持面向对象编程,但语法和关键字不同。4.PHP支持弱类型转换,Python则更严格。5.PHP性能优化包括使用OPcache和异步编程,Python则使用cProfile和异步编程。

PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

PHP在现代化进程中仍然重要,因为它支持大量网站和应用,并通过框架适应开发需求。1.PHP7提升了性能并引入了新功能。2.现代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter简化开发,提高代码质量。3.性能优化和最佳实践进一步提升应用效率。

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