提高Flex程序性能的10个秘诀

本文详细阐述了在代码开发过程中如何保持代码整洁,避免内存泄露、CPU超载等问题,包括管理事件监听器、卸载加载器、清除不必要的对象、合理使用语言特性等最佳实践。此外,文章还强调了避免不必要的操作,以及如何有效地使用对象重用和对象实例化延迟策略,以提高程序性能。

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规则 # 1: 打扫代码

一般来说,保持代码清洁是一个很好的习惯。这可并不仅是写出的代码很整齐并具有良好可读性的,而且还得不留任何累赘,比如:内存泄露,cpu超载等,这些必须要避免。我们需要的是可以被GC(垃圾回收)回收的 对象


1) 管理你的事件监听 器 -包含两部分。首先,你必须养成随时删除无用的事件监听器的良好习惯,因为这些监听器带来的对象引用会阻止垃圾回收器从而造成内存泄露,而且它们还很难跟踪并且影响程序的性能。当然,你可以使用弱引用事件监听器以降低内存泄露的危险,但是你最好还是在它们没用的时候把它们删掉。其次,删除事件监听器失败会引发性能问题,因为,尽管你有十个不愿意,但是相应的事件处理器可能已经开始工作了。比如,你在子 组件 里分发了一个事件,父对象中存在处理这个事件的处理器,然后处理永远不会到来的事件(监听器被删除)。如果你不希望这种事发生,就得及时清理事件处理器;让它们只处理特定的事件类型,当你不用时就删除它们。


2) 卸载加载   - 每次你使用加载器(图像,SWFLoader等等)加载对象后,最好 调用 unloadAndStop()方法来卸载加载的内容,并让GC来回收这些垃圾。这样会大大节省系统资源和cpu的使用。我甚至每次加载静态 图片 文件 时也会这么做,以便防止内存占用过大。

3) 清除东西   -我发现在自定义组件,数据管理和视图中使用“dispose()”方法非常有效,它可以用来清除对象资源。虽然在你使用完一个对象时,你必须明确的调用dispose()方法,但是这个方法却可以处理所有需要清除的对象以便释放资源。比如,停止计时器,移除事件监听器,卸载加载器对象,设置变量为空等等。简单点说,它可以去掉任何可能导致内存泄露或cpu超载的东西。当然,dispose()本身也需要消耗cpu,但是请相信我,这和耗费时间,占用计算机资源,跟踪内存泄露和影响性能相比,简直微乎其微。

Rule #2:   I如果你不必要做某些事,那就别做
另一个规则就是:如果你不必要做某些事,那就别做。当然这并不代表着你“不用上班”,“不用刷牙”,你当然得干这些事。我的意思是如果没必要的话,就不要做一些影响计算机性能和增加资源开销的事。


4) 处理 Collection -我总是看到一些东西,我一看到这些东西就有一种想立刻改变它们的冲动。Collection(ArrayCollection, XML ListCollection,等等)是一种包装了原始集合类(比如array或xml list )的帮助类,它们使 开发 人员操作原始集合更加方便和简单,但是同时它们也会消耗大量cpu资源。绑定collection的原因是因为每次你添加,移除,更新时,事件就会被分发出去。每次你刷新collection时,它们也会分发事件。
秘诀1,你必须考虑collection产生的事件。如果你遍历一个集合,然后更新了10000项数据,那么10000个事件就会被分发出去。这会大大影响性能,还有可能搞死程序的UI。如果集合里的某些事件不必要分发出去,你可以使用disableAutoUpdate()方法来终止事件的分发,需要时再用enableAutoUpdate()方法来还原。
秘诀2,如果你没必要使用collection,那就别用。如果你只是简单的遍历10000项数据,那么用array就可以了。
在第3个秘诀是关于使用过滤方法过滤collection。如果在collection中使用过滤方法,那么你就不需要在每次添加新数据时都调用refresh()方法了。当然这也会在你最不希望的地方产生性能问题。举个例子,你把一个datagrid和一个collection绑定,然后更新这个集合。如果集合中有过滤器,当你调用additem方法时会被自动过滤,如果你在添加数据后调用refresh()方法,则会导致datagrid中的数据无效,因为整个datagrid都被重新拿出来校验了一遍。这会在一定程度上影响程序的性能。

5) 使用延时实例化   - 默认情况下,Flex的所有导航容器(tab nav, accordion, viewstack等等)只会在需要时才创建子容器。这会使程序减少很多冗余的容器,从而提升程序的性能。如果你不小心的话,改变生成规则会带来很多问题。
当创建自定义组件时,你要拥有一种延时实例化的意识。不要在构造函数中创建子对象,而是要覆盖createChildren()方法,然后在这个方法里创建它们。这样,你的组建就会遵循延时实例化规则,从而较少性能的降低。

6) 对象重用和新对象   - 我 以前写过这个话题 ,但是我在这里还是要重申一遍,重用已经存在的对象比创建新对象要减少很多的开销。你可以参考这个 数据虚拟化

7) 如果没有任何改变 就不要/删除/重新校验对象

如果你创建了一个自定义组件,然后有人改变了一个属性(通过getter/setter),如果传入的值没有改变的化,就不要校验组件属性了。因为这可能导致组件重新走一遍校验流程。有改变时再校验。这有个例子:

public function set myProperty( value : Number ) : void
{
   if ( _myProperty != value )
   {
_myProperty = value;
propertiesChanged = true;
invalidateProperties();
dispatchEvent( new Event( "change" ) );
   }  
}

Rule #3: 合理地利用语言

AS语言包含很多有关性能的特性,请使用。


8) 动态/泛型 vs 类型对象 - 动态和泛型对象都有自己的位置。它们很灵活,可以被修改成任何属性,能在很多情况下使用。话虽如此,但是如果你不需要使用泛型的特性,那么最好还是定义成强类型对象。因为使用强类型正是AS速度很快的原因。用强类型定义的对象显然比泛型要快。

9) 在适当的情况下使用常量  - 如果你有一个不变的值,但是却需要随时引用,那就用常量吧。常量的速度很快,而且开销很小。

10) 使用静态成员   - 静态属性和函数不需要实例化就能访问和调用,因此能够通过类来直接访问它们,而且不需要占用内存空间来实例化对象。工具函数,或者不需要实例化属性的函数都可以被定义为静态函数。
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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