`

记住这53个要点提高PHP编程效率

    博客分类:
  • PHP
 
阅读更多
转自:http://www.php100.com/html/itnews/PHPxinwen/2012/0823/10937.html

用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量,单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的“函数”(译注:PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。

1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍。

2、$row[’id’] 的速度是$row[id]的7倍。

3、echo 比 print 快,并且使用echo的多重参数(译注:指用逗号而不是句点)代替字符串连接,比如echo $str1,$str2。

4、在执行for循环之前确定最大循环数,不要每循环一次都计算最大值,最好运用foreach代替。

5、注销那些不用的变量尤其是大数组,以便释放内存。

6、尽量避免使用__get,__set,__autoload。

7、require_once()代价昂贵。

8、include文件时尽量使用绝对路径,因为它避免了PHP去include_path里查找文件的速度,解析操作系统路径所需的时间会更少。

9、如果你想知道脚本开始执行(译注:即服务器端收到客户端请求)的时刻,使用$_SERVER[‘REQUEST_TIME’]要好于time()。

10、函数代替正则表达式完成相同功能。

11、str_replace函数比preg_replace函数快,但strtr函数的效率是str_replace函数的四倍。

12、如果一个字符串替换函数,可接受数组或字符作为参数,并且参数长度不太长,那么可以考虑额外写一段替换代码,使得每次传递参数是一个字符,而不是只写一行代码接受数组作为查询和替换的参数。

13、使用选择分支语句(译注:即switch case)好于使用多个if,else if语句。

14、用@屏蔽错误消息的做法非常低效,极其低效。

15、打开apache的mod_deflate模块,可以提高网页的浏览速度。

16、数据库连接当使用完毕时应关掉,不要用长连接。

17、错误消息代价昂贵。

18、在方法中递增局部变量,速度是最快的。几乎与在函数中调用局部变量的速度相当。

19、递增一个全局变量要比递增一个局部变量慢2倍。

20、递增一个对象属性(如:$this->prop++)要比递增一个局部变量慢3倍。

21、递增一个未预定义的局部变量要比递增一个预定义的局部变量慢9至10倍。

22、仅定义一个局部变量而没在函数中调用它,同样会减慢速度(其程度相当于递增一个局部变量)。PHP大概会检查看是否存在全局变量。

23、方法调用看来与类中定义的方法的数量无关,因为我(在测试方法之前和之后都)添加了10个方法,但性能上没有变化。

24、派生类中的方法运行起来要快于在基类中定义的同样的方法。

25、调用带有一个参数的空函数,其花费的时间相当于执行7至8次的局部变量递增操作。类似的方法调用所花费的时间接近于15次的局部变量递增操作。

26、Apache解析一个PHP脚本的时间要比解析一个静态HTML页面慢2至10倍。尽量多用静态HTML页面,少用脚本。

27、除非脚本可以缓存,否则每次调用时都会重新编译一次。引入一套PHP缓存机制通常可以提升25%至100%的性能,以免除编译开销。

28、尽量做缓存,可使用memcached。memcached是一款高性能的内存对象缓存系统,可用来加速动态Web应用程序,减轻数据库负载。对运算码 (OP code)的缓存很有用,使得脚本不必为每个请求做重新编译。

29、当操作字符串并需要检验其长度是否满足某种要求时,你想当然地会使用strlen()函数。此函数执行起来相当快,因为它不做任何计算,只返回在zval 结构(C的内置数据结构,用于存储PHP变量)中存储的已知字符串长度。但是,由于strlen()是函数,多多少少会有些慢,因为函数调用会经过诸多步骤,如字母小写化(译注:指函数名小写化,PHP不区分函数名大小写)、哈希查找,会跟随被调用的函数一起执行。在某些情况下,你可以使用isset() 技巧加速执行你的代码。

(举例如下)

if (strlen($foo) < 5) { echo “Foo is too short”$$ }

(与下面的技巧做比较)

if (!isset($foo{5})) { echo “Foo is too short”$$ }

调用isset()恰巧比strlen()快,因为与后者不同的是,isset()作为一种语言结构,意味着它的执行不需要函数查找和字母小写化。也就是说,实际上在检验字符串长度的顶层代码中你没有花太多开销。

34、当执行变量$i的递增或递减时,$i++会比++$i慢一些。这种差异是PHP特有的,并不适用于其他语言,所以请不要修改你的C或Java代码并指望它们能立即变快,没用的。++$i更快是因为它只需要3条指令(opcodes),$i++则需要4条指令。后置递增实际上会产生一个临时变量,这个临时变量随后被递增。而前置递增直接在原值上递增。这是最优化处理的一种,正如Zend的PHP优化器所作的那样。牢记这个优化处理不失为一个好主意,因为并不是所有的指令优化器都会做同样的优化处理,并且存在大量没有装配指令优化器的互联网服务提供商(ISPs)和服务器。

35、并不是事必面向对象(OOP),面向对象往往开销很大,每个方法和对象调用都会消耗很多内存。

36、并非要用类实现所有的数据结构,数组也很有用。

37、不要把方法细分得过多,仔细想想你真正打算重用的是哪些代码?

38、当你需要时,你总能把代码分解成方法。

39、尽量采用大量的PHP内置函数。

40、如果在代码中存在大量耗时的函数,你可以考虑用C扩展的方式实现它们。

41、评估检验(profile)你的代码。检验器会告诉你,代码的哪些部分消耗了多少时间。Xdebug调试器包含了检验程序,评估检验总体上可以显示出代码的瓶颈。

42、mod_zip可作为Apache模块,用来即时压缩你的数据,并可让数据传输量降低80%。

43、在可以用file_get_contents替代file、fopen、feof、fgets等系列方法的情况下,尽量用file_get_contents,因为他的效率高得多!但是要注意file_get_contents在打开一个URL文件时候的PHP版本问题;

44、尽量的少进行文件操作,虽然PHP的文件操作效率也不低的;

45、优化Select SQL语句,在可能的情况下尽量少的进行Insert、Update操作(在update上,我被恶批过);

46、尽可能的使用PHP内部函数(但是我却为了找个PHP里面不存在的函数,浪费了本可以写出一个自定义函数的时间,经验问题啊!);

47、循环内部不要声明变量,尤其是大变量:对象(这好像不只是PHP里面要注意的问题吧?);

48、多维数组尽量不要循环嵌套赋值;

49、在可以用PHP内部字符串操作函数的情况下,不要用正则表达式;

50、foreach效率更高,尽量用foreach代替while和for循环;

51、用单引号替代双引号引用字符串;

52、“用i+=1代替i=i+1。符合c/c++的习惯,效率还高”;

53、对global变量,应该用完就unset()掉;
分享到:
评论

相关推荐

    PHP十大要点 让你的PHP语言更精准更省力

    为了让你的PHP技能更加精准且高效,掌握以下十大要点至...以上十大要点将助你在PHP编程中游刃有余,实现代码的高效编写。通过深入理解和实践,你将成为一名真正的PHP高手。记住,不断学习和实践是提升技能的不二法门。

    快速配置“PHP+MySql环境”软件

    在IT领域,搭建PHP+MySQL环境是开发基于Web的应用程序必不可少的步骤,特别是对于初学者或者需要本地开发环境的人来说。这个“快速配置“PHP+MySql环境”...这样的工具对于提高工作效率和降低学习曲线有着显著的帮助。

    如何学习java要点

    熟练掌握IDE(集成开发环境)如IntelliJ IDEA或Eclipse的使用方法可以大大提高工作效率。此外,版本控制系统Git也是必备技能之一,它能帮助管理项目历史记录并协同工作。 #### 14. 资源管理 在开发过程中合理管理...

    Web开发与设计师速查手册大全[汇编].pdf

    这些速查手册的特点在于它们的高度浓缩和实用性,将复杂的技术知识简化为易于查阅和记忆的形式,极大地提高了工作效率。无论是初学者还是经验丰富的专业人士,都可以从中受益,快速解决工作中遇到的问题。通过整理和...

    毕业设计选题 -未来生鲜运输车设计.pptx

    毕业设计选题 -未来生鲜运输车设计.pptx

    基于樽海鞘算法优化的极限学习机回归预测及其与BP、GRNN、ELM的性能对比研究

    内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。

    2025年中国生成式AI大会PPT(4-1)

    2025年中国生成式AI大会PPT(4-1)

    无刷直流电机双闭环调速系统的Simulink建模与参数优化

    内容概要:本文详细介绍了基于Simulink平台构建无刷直流电机(BLDC)双闭环调速系统的全过程。首先阐述了双闭环控制系统的基本架构,即外层速度环和内层电流环的工作原理及其相互关系。接着深入探讨了PWM生成模块的设计,特别是占空比计算方法的选择以及三角波频率的设定。文中还提供了详细的电机参数设置指导,如转动惯量、电感、电阻等,并强调了参数选择对系统性能的影响。此外,针对PI控制器的参数整定给出了具体的公式和经验值,同时分享了一些实用的调试技巧,如避免转速超调、处理启动抖动等问题的方法。最后,通过仿真实验展示了系统的稳定性和鲁棒性,验证了所提出方法的有效性。 适用人群:从事电机控制研究的技术人员、自动化工程领域的研究生及科研工作者。 使用场景及目标:适用于需要深入了解和掌握无刷直流电机双闭环调速系统设计与优化的人群。主要目标是帮助读者学会利用Simulink进行BLDC电机控制系统的建模、仿真和参数优化,从而提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还包括了许多实践经验和技术细节,有助于读者更好地理解和应用相关技术。

    西门子S7-1200 PLC与施耐德变频器Modbus通讯实现及调试技巧

    内容概要:本文详细介绍了西门子S7-1200 PLC与施耐德ATV310/312变频器通过Modbus RTU进行通讯的具体实现步骤和调试技巧。主要内容涵盖硬件接线、通讯参数配置、控制启停、设定频率、读取运行参数的方法以及常见的调试问题及其解决方案。文中提供了具体的代码示例,帮助读者理解和实施通讯程序。此外,还强调了注意事项,如地址偏移量、数据格式转换和超时匹配等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是那些需要将西门子PLC与施耐德变频器进行集成的工作人员。 使用场景及目标:适用于需要通过Modbus RTU协议实现PLC与变频器通讯的工程项目。目标是确保通讯稳定可靠,掌握解决常见问题的方法,提高调试效率。 其他说明:文中提到的实际案例和调试经验有助于读者避免常见错误,快速定位并解决问题。建议读者在实践中结合提供的代码示例和调试工具进行操作。

    基于FPGA的Verilog实现IIC主从机驱动及其应用

    内容概要:本文详细介绍了如何使用Verilog在FPGA上实现IIC(Inter-Integrated Circuit)主从机驱动。主要内容包括从机和主机的设计,特别是状态机的实现、寄存器读取、时钟分频策略、SDA线的三态控制等关键技术。文中还提供了详细的代码片段,展示了从机地址匹配逻辑、主机时钟生成逻辑、顶层模块的连接方法以及仿真实验的具体步骤。此外,文章讨论了一些常见的调试问题,如总线竞争、时序不匹配等,并给出了相应的解决方案。 适合人群:具备一定FPGA开发基础的技术人员,尤其是对IIC协议感兴趣的嵌入式系统开发者。 使用场景及目标:适用于需要在FPGA平台上实现高效、可靠的IIC通信的应用场景。主要目标是帮助读者掌握IIC协议的工作原理,能够独立完成IIC主从机系统的开发和调试。 其他说明:文章不仅提供了理论讲解,还包括了大量的实战经验和代码实例,有助于读者更好地理解和应用所学知识。同时,文章还提供了一个思考题,引导读者进一步探索多主设备仲裁机制的设计思路。

    C#开发的拖拽式Halcon可视化抓边抓圆控件,提升机器视觉测量效率

    内容概要:本文介绍了一款基于C#开发的拖拽式Halcon可视化抓边、抓圆控件,旨在简化机器视觉项目中的测量任务。该控件通过拖拽操作即可快速生成测量区域,自动完成边缘坐标提取,并提供实时反馈。文中详细描述了控件的工作原理和技术细节,如坐标系转换、卡尺生成、边缘检测算法封装以及动态参数调试等功能。此外,还讨论了一些常见问题及其解决方案,如坐标系差异、内存管理等。 适合人群:从事机器视觉开发的技术人员,尤其是熟悉C#和Halcon的开发者。 使用场景及目标:适用于需要频繁进行边缘和圆形特征测量的工业自动化项目,能够显著提高测量效率并减少编码工作量。主要目标是将复杂的测量任务转化为简单的拖拽操作,使非专业人员也能轻松完成测量配置。 其他说明:该控件已开源发布在GitHub上,提供了完整的源代码和详细的使用指南。未来计划扩展更多高级功能,如自动路径规划和亚像素级齿轮齿距检测等。

    西门子200Smart与维纶触摸屏在疫苗车间控制系统的应用:配液、发酵、纯化及CIP清洗工艺详解

    内容概要:本文详细介绍了西门子200Smart PLC与维纶触摸屏在某疫苗车间控制系统的具体应用,涵盖配液、发酵、纯化及CIP清洗四个主要工艺环节。文中不仅展示了具体的编程代码和技术细节,还分享了许多实战经验和调试技巧。例如,在配液罐中,通过模拟量处理确保温度和液位的精确控制;发酵罐部分,着重讨论了PID参数整定和USS通讯控制变频器的方法;纯化过程中,强调了双PID串级控制的应用;CIP清洗环节,则涉及复杂的定时器逻辑和阀门联锁机制。此外,文章还提到了一些常见的陷阱及其解决方案,如通讯干扰、状态机切换等问题。 适合人群:具有一定PLC编程基础的技术人员,尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PLC与触摸屏集成控制系统的工程师,帮助他们在实际项目中更好地理解和应用相关技术和方法,提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明:文章提供了大量实战经验和代码片段,有助于读者快速掌握关键技术点,并避免常见错误。同时,文中提到的一些优化措施和调试技巧对提升系统性能非常有帮助。

    计算机网络结课设计:通过思科Cisco进行中小型校园网搭建

    计算机网络课程的结课设计是使用思科模拟器搭建一个中小型校园网,当时花了几天时间查阅相关博客总算是做出来了,现在免费上传CSDN,希望小伙伴们能给博客一套三连支持

    芋道(yudao)开发技术文档

    《芋道开发指南文档-2023-10-27更新》是针对软件开发者和IT专业人士的一份详尽的资源集合,旨在提供最新的开发实践、范例代码和最佳策略。这份2023年10月27日更新的文档集,包含了丰富的模板和素材,帮助开发者在日常工作中提高效率,保证项目的顺利进行。 让我们深入探讨这份文档的可能内容。"芋道"可能是一个开源项目或一个专业的技术社区,其开发指南涵盖了多个方面,例如: 1. **编程语言指南**:可能包括Java、Python、JavaScript、C++等主流语言的编码规范、最佳实践以及常见问题的解决方案。 2. **框架与库的应用**:可能会讲解React、Vue、Angular等前端框架,以及Django、Spring Boot等后端框架的使用技巧和常见应用场景。 3. **数据库管理**:涵盖了SQL语言的基本操作,数据库设计原则,以及如何高效使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统。 4. **版本控制**:详细介绍了Git的工作流程,分支管理策略,以及与其他开发工具(如Visual Studio Code、IntelliJ IDEA)的集成。 5. **持续集成与持续部署(CI/CD)**:包括Jenkins、Travis CI、GitHub Actions等工具的配置和使用,以实现自动化测试和部署。 6. **云服务与容器化**:可能涉及AWS、Azure、Google Cloud Platform等云计算平台的使用,以及Docker和Kubernetes的容器化部署实践。 7. **API设计与测试**:讲解RESTful API的设计原则,Swagger的使用,以及Postman等工具进行API测试的方法。 8. **安全性与隐私保护**:涵盖OAuth、JWT认证机制,HTTPS安全通信,以及防止SQL注入、

    基于信息间隙决策的综合能源系统优化调度模型及其应用

    内容概要:本文介绍了一种先进的综合能源系统优化调度模型,该模型将风电、光伏、光热发电等新能源与燃气轮机、燃气锅炉等传统能源设备相结合,利用信息间隙决策(IGDT)处理不确定性。模型中引入了P2G(电转气)装置和碳捕集技术,实现了碳经济闭环。通过多能转换和储能系统的协同调度,提高了系统的灵活性和鲁棒性。文中详细介绍了模型的关键组件和技术实现,包括IGDT的鲁棒性参数设置、P2G与碳捕集的协同控制、储能系统的三维协同调度等。此外,模型展示了在极端天气和负荷波动下的优异表现,显著降低了碳排放成本并提高了能源利用效率。 适合人群:从事能源系统优化、电力调度、碳交易等相关领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标:适用于需要处理多种能源形式和不确定性的综合能源系统调度场景。主要目标是提高系统的灵活性、鲁棒性和经济效益,减少碳排放。 其他说明:模型具有良好的扩展性,可以通过修改配置文件轻松集成新的能源设备。代码中包含了详细的注释和公式推导,便于理解和进一步改进。

    毕业设计的论文撰写、终期答辩相关的资源.m

    毕业设计的论文撰写、终期答辩相关的资源

    机器学习(预测模型):专注于 2024 年出现的漏洞(CVE)信息数据集

    该是一个在 Kaggle 上发布的数据集,专注于 2024 年出现的漏洞(CVE)信息。以下是关于该数据集的详细介绍:该数据集收集了 2024 年记录在案的各类漏洞信息,涵盖了漏洞的利用方式(Exploits)、通用漏洞评分系统(CVSS)评分以及受影响的操作系统(OS)。通过整合这些信息,研究人员和安全专家可以全面了解每个漏洞的潜在威胁、影响范围以及可能的攻击途径。数据主要来源于权威的漏洞信息平台,如美国国家漏洞数据库(NVD)等。这些数据经过整理和筛选后被纳入数据集,确保了信息的准确性和可靠性。数据集特点:全面性:涵盖了多种操作系统(如 Windows、Linux、Android 等)的漏洞信息,反映了不同平台的安全状况。实用性:CVSS 评分提供了漏洞严重程度的量化指标,帮助用户快速评估漏洞的优先级。同时,漏洞利用信息(Exploits)为安全研究人员提供了攻击者可能的攻击手段,有助于提前制定防御策略。时效性:专注于 2024 年的漏洞数据,反映了当前网络安全领域面临的新挑战和新趋势。该数据集可用于多种研究和实践场景: 安全研究:研究人员可以利用该数据集分析漏洞的分布规律、攻击趋势以及不同操作系统之间的安全差异,为网络安全防护提供理论支持。 机器学习与数据分析:数据集中的结构化信息适合用于机器学习模型的训练,例如预测漏洞的 CVSS 评分、识别潜在的高危漏洞等。 企业安全评估:企业安全团队可以参考该数据集中的漏洞信息,结合自身系统的实际情况,进行安全评估和漏洞修复计划的制定。

    建模大赛入门指南:从零基础到实战应用.pdf

    内容概要:本文档作为建模大赛的入门指南,详细介绍了建模大赛的概念、类型、竞赛流程、核心步骤与技巧,并提供实战案例解析。文档首先概述了建模大赛,指出其以数学、计算机技术为核心,主要分为数学建模、3D建模和AI大模型竞赛三类。接着深入解析了数学建模竞赛,涵盖组队策略(如三人分别负责建模、编程、论文写作)、时间安排(72小时内完成全流程)以及问题分析、模型建立、编程实现和论文撰写的要点。文中还提供了物流路径优化的实战案例,展示了如何将实际问题转化为图论问题并采用Dijkstra或蚁群算法求解。最后,文档推荐了不同类型建模的学习资源与工具,并给出了新手避坑建议,如避免过度复杂化模型、重视可视化呈现等。; 适合人群:对建模大赛感兴趣的初学者,特别是高校学生及希望参与数学建模竞赛的新手。; 使用场景及目标:①了解建模大赛的基本概念和分类;②掌握数学建模竞赛的具体流程与分工;③学习如何将实际问题转化为数学模型并求解;④获取实战经验和常见错误规避方法。; 其他说明:文档不仅提供了理论知识,还结合具体实例和代码片段帮助读者更好地理解和实践建模过程。建议新手从中小型赛事开始积累经验,逐步提升技能水平。

    protobuf-6.30.1-cp310-abi3-win32.whl

    该资源为protobuf-6.30.1-cp310-abi3-win32.whl,欢迎下载使用哦!

    大数据环境构建:从虚拟机创建到Ambari集群部署的技术指南

    内容概要:本文档详细介绍了基于Linux系统的大数据环境搭建流程,涵盖从虚拟机创建到集群建立的全过程。首先,通过一系列步骤创建并配置虚拟机,包括设置IP地址、安装MySQL数据库等操作。接着,重点讲解了Ambari的安装与配置,涉及关闭防火墙、设置免密登录、安装时间同步服务(ntp)、HTTP服务以及配置YUM源等关键环节。最后,完成了Ambari数据库的创建、JDK的安装、Ambari server和agent的部署,并指导用户创建集群。整个过程中还提供了针对可能出现的问题及其解决方案,确保各组件顺利安装与配置。 适合人群:具有Linux基础操作技能的数据工程师或运维人员,尤其是那些需要构建和管理大数据平台的专业人士。 使用场景及目标:适用于希望快速搭建稳定可靠的大数据平台的企业或个人开发者。通过本指南可以掌握如何利用Ambari工具自动化部署Hadoop生态系统中的各个组件,从而提高工作效率,降低维护成本。 其他说明:文档中包含了大量具体的命令行指令和配置细节,建议读者按照顺序逐步操作,并注意记录下重要的参数值以便后续参考。此外,在遇到问题时可参照提供的解决方案进行排查,必要时查阅官方文档获取更多信息。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics