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智能分析并优化代码,实现性能提升、结构优化和可维护性改进,提供具体修改建议和优化说明,帮助开发者快速提升代码质量和运行效率,适用于代码重构和性能优化场景。
下面给出优化后的代码与修改说明。核心思路:按行流式读取、一次编译正则、用集合做去重、用字典/Counter计数、只在末尾输出、避免频繁拼接字符串,并加上类型注解与更清晰的结构。
优化后代码: import re from collections import defaultdict from typing import Dict, Optional, Tuple
PATTERN = re.compile(r'^user=(\w+);action=(\w+);ts=(\d+)$')
def parse_line(line: str) -> Optional[Tuple[str, str, int]]: """解析一行日志,返回 (user, action, ts);解析失败返回 None。""" m = PATTERN.match(line) if not m: return None user, action, ts = m.group(1), m.group(2), int(m.group(3)) return user, action, ts
def process_logs(path: str) -> Dict[str, int]: """从日志文件统计 user|action 的唯一事件数量,并写 summary 文件。""" counts = defaultdict(int) seen_events = set() # 用于对 (user, action, ts) 去重
# 按行流式读取,避免一次性读入大文件
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for raw_line in f:
line = raw_line.strip()
if not line:
continue
parsed = parse_line(line)
if not parsed:
# 可根据需要记录坏行或继续忽略
continue
user, action, ts = parsed
event = (user, action, ts)
if event in seen_events:
continue
seen_events.add(event)
counts[f'{user}|{action}'] += 1
# 为了输出稳定性,按 key 排序后写出
items = sorted(counts.items())
with open(f'{path}.summary', 'w', encoding='utf-8') as out:
for k, v in items:
out.write(f'{k},{v}\n')
# 返回结果方便后续使用或测试
return dict(items)
if name == 'main': process_logs('logs.txt')
具体优化点与收益说明:
复杂度对比与资源占用:
关于极大规模日志的进一步建议:
以上修改在性能、可维护性、结构与可读性、资源使用方面均有明显提升。
下面给出一份在不改变功能的前提下的优化版本,并逐条解释修改如何带来性能、结构、可读性、可维护性的改进。
优化后的代码
const container = document.getElementById('list');
// 组件级状态
let nodeByKey = new Map(); // 复用已存在的 DOM 节点,避免反复创建/销毁
let fetchController = null; // 允许中断上一次请求
let running = true; // 页签可见才轮询
let lastDataSig = ''; // 数据签名,避免无意义重渲染
let intervalMs = 2000; // 基线轮询周期(由原 500ms 调整,若必须高频,可视情况下调)
// 为每条数据生成稳定 key(最好使用后端返回的唯一 id)
function keyOf(item) {
return item.id ?? item.name; // 没有 id 时退化为 name(真实项目建议必须有 id)
}
// 渲染:只更新变化项,复用旧节点,单次批量写入 DOM,避免强制同步布局
function render(items) {
// 在内存中排序,不修改原数据
const sorted = items.slice().sort((a, b) => a.score - b.score);
const seen = new Set();
const frag = document.createDocumentFragment();
for (const item of sorted) {
const k = keyOf(item);
seen.add(k);
// 复用已有节点
let li = nodeByKey.get(k);
if (!li) {
li = document.createElement('li');
li.className = 'row';
const name = document.createElement('span');
name.className = 'name';
const score = document.createElement('span');
score.className = 'score';
li.append(name, score);
nodeByKey.set(k, li);
}
// 仅当文本实际变化才写入,减少无效重排/重绘
const [nameEl, scoreEl] = li.children;
if (nameEl.textContent !== item.name) nameEl.textContent = item.name;
const scoreText = String(item.score);
if (scoreEl.textContent !== scoreText) scoreEl.textContent = scoreText;
// 变更顺序:将节点插入 fragment,最后一次性 replace
frag.appendChild(li);
}
// 移除已不在数据中的节点
for (const [k, li] of nodeByKey) {
if (!seen.has(k)) {
nodeByKey.delete(k);
li.remove();
}
}
// 单次写入避免多次 append 触发多次布局计算
container.replaceChildren(frag);
}
// 事件委托:只绑定一次监听,避免为每个 li 添加监听器
container.addEventListener('click', (e) => {
const li = e.target.closest('li.row');
if (!li || !container.contains(li)) return;
alert(li.textContent);
});
// 使用 rAF 批处理 resize 布局,避免写后立即读导致布局抖动
const onResize = (() => {
let scheduled = false;
return function schedule() {
if (scheduled) return;
scheduled = true;
requestAnimationFrame(() => {
scheduled = false;
const rows = container.querySelectorAll('.row');
// 纯写入阶段,不做同步读取,避免强制布局
let top = 0;
for (const row of rows) {
row.style.top = top + 'px';
top += 20;
}
});
};
})();
window.addEventListener('resize', onResize);
// 页签不可见时暂停轮询,节省资源
document.addEventListener('visibilitychange', () => {
running = document.visibilityState === 'visible';
});
// 轮询:可中断、带退避、仅在数据变化时渲染
async function updateLoop() {
if (!running) {
setTimeout(updateLoop, intervalMs);
return;
}
// 中断上一次未完成的请求,避免堆积
fetchController?.abort();
fetchController = new AbortController();
try {
const r = await fetch('/api/data', { signal: fetchController.signal, cache: 'no-store' });
if (!r.ok) throw new Error('HTTP ' + r.status);
const data = await r.json();
// 快速变更检测:签名相同则跳过 render
// 注意:如果 items 很大,这里可替换为更轻量的哈希或服务端版本号
const sig = JSON.stringify(data.items.map(it => [keyOf(it), it.name, it.score]));
if (sig !== lastDataSig) {
lastDataSig = sig;
render(data.items);
}
intervalMs = 2000; // 成功后重置退避
} catch (err) {
if (err.name !== 'AbortError') {
// 网络/服务异常指数退避,降低抖动与压力
intervalMs = Math.min(intervalMs * 2, 30000);
console.error(err);
}
} finally {
setTimeout(updateLoop, intervalMs);
}
}
updateLoop();
修改点与收益
可选的进一步优化建议(按需采纳)
总结
下面是针对你这段 Go 代码的系统性优化方案与完整改进版代码。优化覆盖目标:性能提升、可维护性改进、安全性增强、资源使用优化、结构优化。先给出改进版代码,再逐项解释修改点与收益。
优化后代码: package main
import ( "encoding/json" "errors" "log" "net/http" "os" "path/filepath" "regexp" "sync" "time" )
type TemplateStore struct { mu sync.RWMutex base map[string]map[string]interface{} // 模板的“静态部分”只加载一次并保持只读 }
func NewTemplateStore() *TemplateStore { return &TemplateStore{ base: make(map[string]map[string]interface{}), } }
// Load 按需加载并缓存模板的静态部分(只读的 map),避免重复磁盘读取 func (s *TemplateStore) Load(key string) (map[string]interface{}, error) { s.mu.RLock() m, ok := s.base[key] s.mu.RUnlock() if ok { return m, nil }
// 发生缓存未命中时,在锁外读取文件以减少锁占用时间
path := filepath.Join("templates", key+".json")
data, err := os.ReadFile(path)
if err != nil {
return nil, err
}
var parsed map[string]interface{}
if err := json.Unmarshal(data, &parsed); err != nil {
return nil, err
}
// 双重检查写入缓存,避免竞态条件
s.mu.Lock()
if m2, ok := s.base[key]; ok {
s.mu.Unlock()
return m2, nil
}
s.base[key] = parsed
s.mu.Unlock()
return parsed, nil
}
var keyRe = regexp.MustCompile(^[a-zA-Z0-9_-]+$)
func dataHandler(store *TemplateStore) http.HandlerFunc { return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { key := r.URL.Query().Get("key") if !keyRe.MatchString(key) { http.Error(w, "invalid key", http.StatusBadRequest) return }
base, err := store.Load(key)
if err != nil {
if errors.Is(err, os.ErrNotExist) {
http.Error(w, "not found", http.StatusNotFound)
} else {
log.Printf("load error: key=%s err=%v", key, err)
http.Error(w, "internal error", http.StatusInternalServerError)
}
return
}
// 复制只读的基础模板并添加 ts,保持模板缓存不被污染
resp := make(map[string]interface{}, len(base)+1)
for k, v := range base {
resp[k] = v
}
resp["ts"] = time.Now().UnixNano()
w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
enc := json.NewEncoder(w)
enc.SetEscapeHTML(true)
if err := enc.Encode(resp); err != nil {
// 常见于客户端断开,记录日志即可
log.Printf("encode/write error: key=%s err=%v", key, err)
return
}
}
}
func main() { log.SetFlags(log.LstdFlags | log.Lmicroseconds)
store := NewTemplateStore()
mux := http.NewServeMux()
mux.HandleFunc("/data", dataHandler(store))
srv := &http.Server{
Addr: ":8080",
Handler: mux,
ReadTimeout: 5 * time.Second,
WriteTimeout: 10 * time.Second,
IdleTimeout: 60 * time.Second,
}
log.Println("listening on :8080")
if err := srv.ListenAndServe(); err != nil && !errors.Is(err, http.ErrServerClosed) {
log.Fatalf("server error: %v", err)
}
}
优化说明与收益:
可选进一步改进(根据实际需求选择):
如需维持“缓存最终响应体”的原行为(即 ts 不需每次更新),可以将 ts 字段移到响应头或从模板移除,然后再对最终字节做 LRU 缓存;但从语义与实用性看,动态 ts 通常更合理,上述方案已经兼顾性能与正确性。
帮助开发者高效优化代码,提升程序性能、可维护性和运行效率,使其能够专注于更具创造性的任务。
优化服务端代码性能,减少API响应时间,提升用户体验。
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