专业的JavaScript代码压缩,绝不仅仅是去除回车使代码挤到一行,而是用真正的技术减小代码体积、提升代码性能。
今天,逛松果博客的时候,看到了他分享的《wordpress 通过代码压缩网页》一文,让我想起了其实张戈博客之前也用过这个功能,当时是在 WP 迷博客看到的纯代码版本,用了之后发现和知更鸟主题会产生冲突
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及Java SE相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
在 dotnet 可以使用 LZ4 这个无损的压缩算法,这个压缩算法的压缩率不高但是速度很快。这个库支持在 .NET Standard 1.6 .NET Core .NET Framework Mono Xamarin 和 UWP 运行
作者 | Sapan Bhatia 译者 | 张健欣 策划 | 褚杏娟 在 Facebook 上管理应用程序的大小是一个独特的挑战:开发者每天都要检查大量的代码,每行代码最终都会转化为人们下载到手机上的应用程序中的附加位。如果不加检查,这些添加的代码会使应用程序越来越大,直到下载应用程序所需的时间变得不可接受。 压缩是我们用来保持应用程序大小最小化的方法之一。这些压缩过的文件占用更少的空间,这意味着更小的应用程序下载地更快,全球数十亿用户使用更少的带宽。在移动宽带有限的地区,这样的节省尤其重要,
摘要:本文将探讨Linux系统中常用的压缩算法,如gzip、bzip2、xz等,并提供相关的代码示例和使用场景。
对于很大的文本文件,通常会压缩之后再进行存储和传输,比如二代测序的fastsq文件,通常都是gzip压缩之后的格式。对于压缩文件的读写,通过python的内置模块也可以快速搞定。根据压缩格式的不同,提供了以下3个模块
实际开发中,在项目上线之前,我们编写的js代码是需要进行压缩的,我们可以采取压缩软件或者在线进行压缩,这不是我们的重点,在webpack中实现JS代码的压缩才是本节的核心。
通过 AST 分析,根据一些策略,来生成一颗更小体积的 AST 并生成代码。现代前端工程中,一般使用 terser 进行压缩混淆 JS。
随着 Javascript 等前端技术的发展,越来越多网站使用 AJAX 技术来实现用户交互,所以对 Javascript 代码进行压缩节省带宽,加速网站载入,提供用户体验已经成为了网站维护的日常工作之一,而 JS Beauty 就是这方面的最好的工具之一。
在Go中,可以使用静态编译来将Go程序编译为一个独立的可执行文件,其中包含了所有的依赖库和运行时环境,不需要依赖外部的共享库。这样就可以在没有Go语言环境的机器上直接运行编译后的可执行文件。
上周在一篇共享的开源的方案中我们介绍了理论的研究部分,处于好奇,本人决定亲自测试一下该开源的方案,虽然了解PCL的同学应该都知道,该开源库中也有关于点云的压缩和解压的研究,效果也很好。在之前的博客中,我们有过介绍,将来如果有机会更加可以继续深入解析其中的理论以及代码部分,这里我们首先来学习一下这一优秀的开源代码。首先介绍一下这篇文章《Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression》
原创不易,未经作者允许禁止转载!! 前段时间和天诚学长(21届上岸TX的大佬)交流了一下他在Webpack CSS压缩遇到的坑,一时兴起总结了这篇Webpack体积压缩相关的知识,希望你读完能有所收获
在做的web项目上线时,我们需要对js文件进行压缩,以减小文件的体积,加快加载速度,提高响应时间。下面我来介绍一个js压缩工具:uglifyjs。
在 Vue 应用程序的开发中,代码压缩、加密和混淆是优化应用程序性能和提高安全性的重要步骤。 Vue CLI 是一个功能强大的开发工具,它提供了方便的配置选项来实现这些功能。本文将介绍如何使用 Vue CLI 配置代码压缩、加密和混淆功能,以提高应用程序的性能和安全性。
随着项目越来越复杂,可能你们会有同样的感触,上了趟厕所回来,项目还没构建完成。然而测试还一直在催命。或许这时候你就应该去考虑下,如何去优化我们的构建速度。
简介在 Vue 应用程序的开发中,代码压缩、加密和混淆是优化应用程序性能和提高安全性的重要步骤。 Vue CLI 是一个功能强大的开发工具,它提供了方便的配置选项来实现这些功能。本文将介绍如何使用 Vue CLI 配置代码压缩、加密和混淆功能,以提高应用程序的性能和安全性。
现在越来越多的网站在使用nginx,所以nginx的优化就显得越来越重要,尤其是nginx的gzip压缩优化。
上一篇中,描述了一些关于生产环境的配置:环境变量的使用、配置文件描述、开启生产模式、环境变量自定义配置等,从这几个方面入手都可以对生产环境产生一些有利影响。
壳的存在会让我们找不到程序的真实入口点,从而不能正确的分析反汇编程序,也就对程序起到了一定的保护作用。
Java是一种跨平台的编程语言,可以用于许多应用程序的开发,在进行文件处理时也有多种方法可以用来实现。其中包括文件压缩和解压缩,这在许多场合下都是非常有用的。
作者:V8开发团队:Lgor Sheludko & Santiago Aboy Solanes
说到异步,必然要了解的是async和await这两个关键字(异步详情点击基于任务的异步编程(Task,async,await)这篇文章进行了解),此段讲解对于初学者可以简单涉猎,接下来进入正题,在操作大文件的时候,必然要消耗大量的时间,同步情况下,必然会阻塞程序执行,所以.NET 4.5以后,对FileStream和StreamReader/Writer的读写文件方法加入了异步版本,从而在操作大文件时解放对主线程的阻塞,我们可以通过Async后缀来区分哪是异步的,如FileStream的ReadAsync()是Read()的异步版本。
上一篇博客 【Android 内存优化】Android 工程中使用 libjpeg-turbo 压缩图片 ( JNI 传递 Bitmap | 获取位图信息 | 获取图像数据 | 图像数据过滤 | 释放资源 ) 介绍了从 Java 层传入 Bitmap 对象到 JNI 层 , JNI 层获取到了图像对应的 RGB 像素数据 , 本篇博客中将获取的图像数据进行压缩 , 存储到 JPEG 格式图片中 ;
但我们上班的心情,还是不能被这炎热的夏天所影响的,所以今天咋们来讲讲如何给前端访问加加速吧!!!
打包压缩js与css 由于webpack本身集成了UglifyJS插件(webpack.optimize.UglifyJsPlugin)来完成对JS与CSS的压缩混淆,无需引用额外的插件, 其命令webpack -p即表示调用UglifyJS来压缩代码,还有不少webpack插件如html-webpack-plugin也会默认使用UglifyJS。 uglify-js的发行版本只支持ES5,如果你要压缩ES6+代码请使用兼容开发分支。 UglifyJS可用的选项有: parse 解释 compr
5G 来了,5G 是未来的一个驱动力。比 5G 更重要的一个是 AI,我们赢了 5G,并不代表我们赢了未来。
需求场景 摄影网站发过来很多 1920*2880 的高清图片,基本每个图片都是 1MB 以上,由于网页浏览时图片过大,加载太慢,主要进行图片批量压缩处理,同时对图片进行有规律的命名! 需求分析 批量图片压缩; 有规律的命名! 解决方案 使用 cv2 进行压缩;【OpenCV 文档】 使用 PIL 进行压缩;【PIL 中文文档】 本文采用 PIL 进行图片压缩处理! 导入包和创建公共变量 filePath 源文件所在文件夹路径 fileNewPath 压缩后新文件保存的文件夹路径 scale 缩放
本文主要是告诉大家一个省内存的方法,将整个文件夹的内容作为一个压缩包输出,但是实际上没有申请那么多的内存,也不需要升级创建一个压缩包文件。原理是通过逐个读文件然后按照压缩包格式输出
在实际应用中,例如在爬取网页的过程中,我们检查网页源代码的head头部信息发现,是结果gzip压缩处理的,所以在显示过程中显示不完全,例如:
压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型:有损压缩和无损压缩。 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量,在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据,例如JPEG和MP3等格式。 无损压缩算法则能够完全还原原始数据,不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景,如文档、代码等,例如ZIP和GZIP等格式。 常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding(RLE)等。这些算法通过不同的方式对数据进行编码和解码,以实现数据压缩和解压缩的目的。
网页开启 gzip 压缩以后,其体积可以减小 60%~90%,可以节省下大量的带宽与用户等待时间,下图就是我爱水煮鱼首页经过 gzip 压缩之后的比例。由于网站的 CSS/JS/图片 等静态资源我们已经使用阿里云进行 CDN 加速,而阿里云已经实现了 gzip 压缩,所以如果网站的 PHP 生成的内容也可以实现 gzip 压缩,则整站即可实现 gzip 压缩。
想一想如果没有这个工具,我们需要手动新建一个压缩代码后的文件夹,每次修改原始文件,都要手动压缩一下,再保存到压缩后的文件夹,想想都要疯掉。所以,grunt前端必不可少。
Python zipfile模块用来做zip格式编码的压缩和解压缩的,zipfile里有两个非常重要的class, 分别是ZipFile和ZipInfo, 在绝大多数的情况下,我们只需要使用这两个class就可以了。ZipFile是主要的类,用来创建和读取zip文件而ZipInfo是存储的zip文件的每个文件的信息的。
terser 是 js 中专业的代码压缩工具,在 webpack 中可使用 terser-webpack-plugin 进行代码压缩。
作者|joeyguo 原文|https://github.com/joeyguo/blog/issues/14 在上篇《脚本错误量极致优化-监控上报与Script error》 中,主要提到了js脚本错误上报的方式,并讲解了如何使用 crossorigin 来解决 Script error 报错信息的方案,于是我们就可以查看到脚本报错信息了。而此时可能会遇到另一个问题:”JS 代码压缩后,定位具体出错代码困难!“。本篇《脚本错误量极致优化-让脚本错误一目了然》 将结合示例,通过多种解决方案逐一分析,让脚本错
纹理是指物体表面的纹路样式和细腻程度等外观效果。在计算机图形学中,常用于描述三维模型表面图案的二维图形。
存在Hadoop集群上的文件,大部分都会经过压缩,如果是压缩后的文件,我们直接在应用程序中如何读取里面的数据?答案是肯定的,但是比普通的文本读取要稍微复杂一点,需要使用到Hadoop的压缩工具类支持,比如处理gz,snappy,lzo,bz压缩的,前提是首先我们的Hadoop集群得支持上面提到的各种压缩文件。 本次就给出一个读取gz压缩文件的例子核心代码: 压缩和解压模块用的工具包是apache-commons下面的类: import org.apache.commons.io.IOUtils impor
压缩文件是我们在使用电脑时经常会遇到的。压缩文件并不只有一种压缩模式。平常我们都是通过安装一些解压缩软件来打开这些不同的压缩文件。今天我们来谈一谈,如何用Python解压几种常见类型的压缩文件。
在使用 webpack 的时候,很常见的一个构建优化手段就是缩小构建目标。比如在构建阶段只构建 src 里面的模块代码,对于 node_modules 里面所引入的三方包不进行构建操作。
Webpack构建速度优化基本优化完毕,接下来考虑的就是:线上代码质量的优化,即如何使用webpack构建出高质量的代码 Webpack构建流程:初始化配置参数 -> 绑定事件钩子回调 -> 确定Entry逐一遍历 -> 使用loader编译文件 -> 输出文件 提纲 本次优化构建代码质量基本技术: reactRouter按需加载; 公共代码提取,以及代码压缩; CDN接入; 开启gzip压缩; 接入treeShaking,剔除无用代码 开启Scope Hoisting (生产环境代码构建)为实时查看
缩减、混淆处理和优化应用 ( 官方文档 ) : https://developer.android.google.cn/studio/build/shrink-code
在Java开发中,经常会遇到需要对文件和文件夹进行压缩和解压缩的需求。Java提供了Zip压缩库,使我们能够轻松地进行文件和文件夹的压缩操作。本文将详细介绍Java中的Zip压缩功能,并提供示例代码来演示其用法。
背景 在数据库的备份过程中有很多参数,前几日发现公司的备份数据库job运行的很慢,就去研究了一下,发现在备份程序中都没有启用压缩,加上压缩以后有发现效率提高了不少,本篇就几个压缩相关的参数来看一下备份数据库的过程中如何提高备份的效率。 代码实现 为了更好地了解数据库备份,我们首先要知道代码以及参数的含义。 普通代码: BACKUP DATABASE ‘备份数据库名称’ TO DISK = '地址+bak文件名称' ; 加快备份进度的几个关键参数: 1.BUFFERCOUNT--指定用于备份
在粉丝群里面,我多次强调爬虫不要把网页源代码存入数据库,但还是有很多同学这样做。源代码动辄几十 KB 甚至几 MB,存放到数据库里面会严重拖慢性能。
Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法,通过构建Huffman树,将出现频率高的字符用短编码表示,出现频率低的字符用长编码表示,从而实现对数据的压缩。以下是Huffman压缩算法的详细流程: 统计字符频率:遍历待压缩的数据,统计每个字符出现的频率。 构建优先队列:将每个字符及其频率作为一个结点放入优先队列(或最小堆)中,根据字符频率构建一个按频率大小排序的优先队列。 构建Huffman树:不断地从优先队列中取出频率最小的两个结点,合并为一个新结点,并将新结点重新插入到优先队列中,直到队列只剩下一个结点,即Huffman树的根结点。 生成Huffman编码:通过遍历Huffman树,从根结点到每个叶子结点的路径上的左右分支分别对应编码0和1,根据路径生成每个字符的Huffman编码。 压缩数据:根据生成的Huffman编码,将待压缩数据中的每个字符替换为对应的Huffman编码,得到压缩后的数据。 存储压缩表:将字符与对应的Huffman编码关系存储为压缩表,以便解压缩时使用。 存储压缩数据:将压缩后的数据以二进制形式存储。 在解压缩时,需要根据存储的Huffman编码表和压缩数据,使用相同的Huffman树结构进行解码,将压缩数据解压缩成原始数据,并输出原始数据。 Huffman压缩算法的优势在于可以根据数据的特征自适应地确定编码,使得出现频率高的字符拥有更短的编码,从而实现高效的数据压缩。然而,Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳,适用于处理较大规模的数据压缩。
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