开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Range addEventListner输入更新太频繁

Range addEventListener输入更新太频繁是指在使用Range对象的addEventListener方法时，输入的更新操作过于频繁。Range对象用于表示文档中的一个连续范围，可以用于操作和选择文档中的特定部分。

当我们使用Range对象的addEventListener方法时，通常是为了监听特定事件的触发，例如鼠标点击、键盘输入等。然而，如果在短时间内频繁地进行输入更新操作，就会导致事件的触发过于频繁，可能会影响页面的性能和用户体验。

为了解决这个问题，可以考虑以下几点：

优化输入更新逻辑：检查是否有必要在每次输入更新时都触发事件，可以通过设置合适的阈值或延迟来控制事件的触发频率，避免不必要的事件触发。
使用节流或防抖技术：节流和防抖是常用的优化方法，可以通过限制事件的触发频率来提高性能。节流是指在一定时间间隔内只执行一次操作，而防抖是指在一定时间内没有新的操作触发时才执行操作。
合理使用事件委托：如果可能的话，可以考虑将事件监听器绑定在父元素上，通过事件委托的方式来处理子元素的事件。这样可以减少事件监听器的数量，提高性能。
使用更高效的事件处理方式：如果Range对象的addEventListener方法确实无法满足需求，可以考虑使用其他更高效的事件处理方式，例如直接绑定事件处理函数或使用第三方库来处理事件。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云函数（云原生）：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云数据库（数据库）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器（服务器运维）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云音视频解决方案（音视频、多媒体处理）：https://cloud.tencent.com/solution/media
腾讯云人工智能（人工智能）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（物联网）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动开发）：https://cloud.tencent.com/product/mad
腾讯云对象存储（存储）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链（区块链）：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云虚拟专用网络（网络通信、网络安全）：https://cloud.tencent.com/product/vpc

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

浏览器缓存机制

/index.js']) }) ) }) // 拦截所有请求事件 // 如果缓存中已经有数据就直接用缓存，否则去请求数据 self.addEventListner('fetch',e =>{...协商缓存如果缓存过期了，就需要发起请求验证资源是否有更新。...，有更新的话就会将新的资源发送回来，否则返回304状态码。...如何设置缓存策略 ---- 频繁变动的资源首先需要使用Cache-Control: no-cache使浏览器每次都请求资源，然后配合Etag或者Last-Modified来验证资源是够有效。...频繁变动的资源这里指除了HTML外的代码文件，因为HMTL文件一般不缓存或者缓存时间很短。那么我们可以对文件名进行hash处理，只要当代码修改后才会生成新的文件名。

1.4K2 0

高级爬虫(三)：使用Scrapy爬取拉勾网数据并写入数据库

最近更新文章比较克制，因为做公众号有自己的价值观「每次更新尽量给读者提供价值而不是消费读者」公众号立足于原创，内容尽量做到系统化，结构化，立体化，旨在让读者能直接能过我的教程来循序渐进的去提升自己。...1.打开拉勾网，这里获取数据的方式有两种方式一：在首页通过输入Python可以从搜索结果中得到Python招聘信息，然后可以查看到这种获取数据的方式是发起Post请求。...labelWords=&fromSearch=true&suginput= 爬取拉钩数据的办法有人使用了post发送数据请求，结果总是提示操作太频繁，我没有采用这种方式....但这种方式比较容易被封ip,总是提示操作太频繁，从而爬取不到正确的数据。...filterOption=3'.format(i) for i in range(1, 31) ] # 这里是我们开始爬取的网站 def parse(self, response):

2K4 0

爬虫篇 | 高级爬虫(三)：使用Scrapy爬取拉勾网数据并写入数据库

最近更新文章比较克制，因为做公众号有自己的价值观「每次更新尽量给读者提供价值而不是消费读者」公众号立足于原创，内容尽量做到系统化，结构化，立体化，旨在让读者能直接能过我的教程来循序渐进的去提升自己。...1.打开拉勾网，这里获取数据的方式有两种方式一：在首页通过输入Python可以从搜索结果中得到Python招聘信息，然后可以查看到这种获取数据的方式是发起Post请求。...labelWords=&fromSearch=true&suginput= 爬取拉钩数据的办法有人使用了post发送数据请求，结果总是提示操作太频繁，我没有采用这种方式....但这种方式比较容易被封ip,总是提示操作太频繁，从而爬取不到正确的数据。...filterOption=3'.format(i) for i in range(1, 31) ] # 这里是我们开始爬取的网站 def parse(self, response):

1.5K2 2

拉勾网真实数据展示Python岗位就业情况

先说下数据采集过程中遇到的问题，首先请求头是一定要伪装的，否则第一步就会给你弹出你的请求太频繁，请稍后再试，其次网站具有多重反爬策略，解决方案是每次先获取session然后更新我们的session进行抓取...可以看到返回的数据正是页面的Python招聘详情，于是我直接打开发现直接提示{"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问","clientIp":"124.77.161.207...time.sleep(5) ses = requests.session() # 获取session ses.headers.update(my_headers) # 更新...：')) # kd = input('请输入你要抓取的职位关键字：') # city = input('请输入你要抓取的城市：') info_result = [] title...', '工作地点', '学历要求', '工作类型', '发布时间', '职位名称', '薪资', '工作年限'] info_result.append(title) for x in range

7293 0

我用Python又爬虫了拉钩招聘，给你们看看2019市场行情

先说下数据采集过程中遇到的问题，首先请求头是一定要伪装的，否则第一步就会给你弹出你的请求太频繁，请稍后再试，其次网站具有多重反爬策略，解决方案是每次先获取session然后更新我们的session进行抓取...needAddtionalResult=false 可以看到返回的数据正是页面的Python招聘详情，于是我直接打开发现直接提示{"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问...time.sleep(5) ses = requests.session() # 获取session ses.headers.update(my_headers) # 更新...：')) # kd = input('请输入你要抓取的职位关键字：') # city = input('请输入你要抓取的城市：') info_result = [] title...', '工作地点', '学历要求', '工作类型', '发布时间', '职位名称', '薪资', '工作年限'] info_result.append(title) for x in range

7853 0

就业寒冬，从拉勾招聘看Python就业前景

先说下数据采集过程中遇到的问题，首先请求头是一定要伪装的，否则第一步就会给你弹出你的请求太频繁，请稍后再试，其次网站具有多重反爬策略，解决方案是每次先获取session然后更新我们的session进行抓取...可以看到返回的数据正是页面的Python招聘详情，于是我直接打开发现直接提示{"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问","clientIp":"124.77.161.207...time.sleep(5) ses = requests.session() # 获取session ses.headers.update(my_headers) # 更新...：')) # kd = input('请输入你要抓取的职位关键字：') # city = input('请输入你要抓取的城市：') info_result = [] title...', '工作地点', '学历要求', '工作类型', '发布时间', '职位名称', '薪资', '工作年限'] info_result.append(title) for x in range

1.1K2 0

就业寒冬，从拉勾招聘看Python就业前景

先说下数据采集过程中遇到的问题，首先请求头是一定要伪装的，否则第一步就会给你弹出你的请求太频繁，请稍后再试，其次网站具有多重反爬策略，解决方案是每次先获取session然后更新我们的session进行抓取...可以看到返回的数据正是页面的Python招聘详情，于是我直接打开发现直接提示{"status":false,"msg":"您操作太频繁,请稍后再访问","clientIp":"124.77.161.207...time.sleep(5) ses = requests.session() # 获取session ses.headers.update(my_headers) # 更新...：')) # kd = input('请输入你要抓取的职位关键字：') # city = input('请输入你要抓取的城市：') info_result = [] title...', '工作地点', '学历要求', '工作类型', '发布时间', '职位名称', '薪资', '工作年限'] info_result.append(title) for x in range

1.1K4 0

POSTGRESQL 好垃圾与回复

同时一个update 相当于 insert ,delete操作，那么对同一行数据进行频繁的更新，表的空间使用会相对于其他数据库使用的更多，而这还没有结束，随之带来的还要进行VACUUM，AutoVacuum...同时表在修改后，行的顺序无法在物理存储中进行存储，range方式提取数据是软肋，垃圾垃圾垃圾反击---答：说的好，数据库的设计中有一个名词，空间换时间，当年MYSQL的 purge 单线程导致...系统的演进和迭代都是需要经过时间的， POSTGRESQL 可以设计出针对频繁更新的表的附加功能，将高频度更改的数据在缓存中多驻留通过算法定期的合并结果，最后将数据已较低的频率刷入磁盘即可，而不是将所有的更改的过程都刷新到磁盘...攻击---问题 4 ：POSTGRESQL VARCHAR CHAR, TEXT 数据大小写敏感，这怎么用，MSYQL ,ORACLE ，SQL SERVER 都不敏感，就你敏感，太垃圾。...，输入小写就不能查出，其他的数据库有这个功能的设置吗？

9722 0

优化 Golang 分布式行情推送的性能瓶颈

对于订阅客户端数没有太执着量级的测试，弱网络下单机8w客户端是没问题的。当前采用的是kubenetes部署方案，可灵活地扩展扩容。...在mac下效果不是太明显，因为mac cpu频率较高，在服务器里效果明显。串行通知，拿到所有客户端的chan，然后进行send发送。...go在1.9之后把单个timerproc改成多个timerproc，减少了锁竞争，但四叉堆数据结构的时间复杂度依旧复杂，高精度引起的树和锁的操作也依然频繁。所以，这里改用时间轮解决上述的问题。...问题七：GC 问题对于频繁创建的结构体采用sync.Pool进行缓存。...有些业务的缓存先前使用list链表来存储，在不断更新新数据时，会不断的创建新对象，对 GC 造成影响，所以改用可复用的循环数组来实现热缓存。后记有坑不怕，填上就可以了。

8585 0

实地研究降本增效的杀伤力，LSTM算法实现全国失业率分析预测

增不增效暂且不清楚，但是这段时间大厂的产品频繁出现服务器宕机和产品BUG确实是十分增笑。...更新输入数据：将预测值添加到输入数据中，用于下一步的预测。重复预测过程：重复步骤2和3，直到预测了所需的未来时间点的数据。...input_data_tensor) predictions_normalized.append(pred.numpy().flatten()[0]) # 存储预测结果 # 更新输入数据...每次预测后，我们都会更新这个输入数据，将最新的预测值添加进去，同时移除最旧的数据点，以便于下一次预测。...预测的这个值大家看个乐呵就行不要太较真~点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢以上就是本期全部内容。我是fanstuck ，有问题大家随时留言讨论，我们下期见。

4234 3

算法细节系列（28）：线段树

Range Sum Query - Mutable Leetcode 307....Range Sum Query - Mutable 解法1 这题的特色在于不断更新的nums[i]，所以我们在用累加和进行求解时，每当update一次，都需要更新sums一次，虽然sumRange的复杂度为...如果没有频繁的update操作，这种累加和区间统计效率是最高的，update更新导致sums结构的连锁反应如下图： ?...再看方法2，区间之间的关系太独立了，每个元素代表一个点，以至于我们在sumRange时，需要把所有在范围(i,j)的区间加进来。...这样一来，更新变得独立了，更新点1时，只会影响它的父结点，而周围的兄弟结点不会受到任何影响，更新相比较于方法1要独立的多。

3023 0

JS防抖与节流

介绍防抖和节流是两个JS中的概念，它们被广泛应用于被频繁触发的事件中，如搜索框在输入时会弹出候选列表：如果每次输入都发送一个AJAX请求来获取数据，那么后台就要被刷爆了。...应用可以给按钮的onclick事件进行节流，用于防止用户频繁点击按钮。可以给窗口的resize事件进行防抖，当最终重新调整大小后，再重新渲染页面。...可以给输入框的keyup，keydown等事件进行防抖，当用户停止输入一段时间后弹出提示。其实输入框的事件进行节流也可以，用于实时但不要太频繁地根据用户的输入弹出提示。...当NodeJS需要频繁更新文件到硬盘里的时候，进行防抖处理，这样只有在操作停止的一段时间后才会更新到硬盘里，有效减少IO操作。

9211 0

500W数据，20Wqps分词检索，架构如何设计？

有水友提问： == 沈哥，我们有个业务，类似于“标题分词检索”，并发量非常大，大概20W次每秒，数据量不是很大，大概500W级别，而且数据不会频繁更新，平均每天更新一次，请问有什么好的方案么？...但是，杀鸡焉用牛刀，本例有一些业务特性：文本短，更新不频繁，如果利用好这两个特点，能有更巧妙的方案。画外音：任何脱离业务的架构设计，都是耍流氓。...针对“更新不频繁”的特性，可以使用“分词+DAT”方案。画外音：分词就不多说了。什么是DAT？...trie树，又称单词查找树，经常用于搜索引擎词频统计，短文本检索，输入法输入提示等。画外音：什么数据结构适合什么业务场景，一定要烂熟于胸。...针对“短文本”“500W数据”“不频繁更新”这些特性，还能使用“分词+内存hash”方案。

7921 0

Apriori算法的python实现

原始链接：基于Python的机器学习实战：Apriori 原始链接里的代码是在python2下写的，有的地方我看的不是太明白，在这里，我把它修改成能在python3下运行了，还加入了一些方便自己理解的注释...Lk生成新的生成候选项集， k表示生成的新项集中所含有的元素个数 ''' retList = [] lenLk = len( Lk ) for i in range...( lenLk ): for j in range( i + 1, lenLk ): L1 = list( Lk[ i ] )[ : k - 2 ];...freqSet(frozenset):频繁项集 H(frozenset):频繁项集中所有的元素 supportData(dic):频繁项集中所有元素的支持度...bigRuleList = [] for i in range( 1, len( L ) ): for freqSet in L[ i ]:

1.2K1 0

不愧是京东，面试超开心。。。

选择合适的Mini-Batch大小：小Batch（比如1）：优点：更频繁的更新参数，有助于快速收敛。缺点：噪声较大，更新过于频繁可能导致不稳定的收敛。...) 其中， \theta 是模型参数， \alpha 是学习率， X_{t} 和 Y_{t} 是mini-batch的输入和标签， \nabla J(\theta; X_{t}, Y_{t}) 是对应于这个...theta, learning_rate=0.01, epochs=100, batch_size=32): m = len(Y) losses = [] for epoch in range...np.random.permutation(m) X_shuffled = X[permutation] Y_shuffled = Y[permutation] for i in range...小batch有助于更频繁的参数更新，大batch有助于更准确的梯度估计。中等大小的batch通常是一种折中的选择。通过调整学习率、batch大小等超参数，可以在实际问题中找到最佳的组合。

1501 0

LeetCode刷题实战62：不同路径

样例示例 1: 输入: m = 3, n = 2 输出: 3 解释: 从左上角开始，总共有 3 条路径可以到达右下角。 1. 向右 -> 向右 -> 向下 2....向下 -> 向右 -> 向右示例 2: 输入: m = 7, n = 3 输出: 28 解题 https://www.cnblogs.com/techflow/p/12872847.html 解法...)] for _ in range(m+2)] dp[0][1] = 1 for i in range(1, m+1):...+ dp[i][j-1] return dp[m][n] one more solution 如果只有上面这一种解法，那么这道题完全没有说的必要，也太简单了...但是每个数的阶乘和组合数都是可以预处理的，在频繁求解的场景下，显然要比动态规划算法更快。好了，今天的文章就到这里，如果觉得有所收获，请顺手点个在看或者转发吧，你们的支持是我最大的动力。

3021 0

送给所有粉丝的新年礼物--粉丝画像

我更新的频率没有那么准时，也没有很频繁。同时，这也使我对自己产生怀疑。我的写作是否有意义，我是否能帮助到大家。我的方向是什么？然后就在这种不断的自我内耗中，感觉整个人越来越坏。...一次翻看短视频的机会，我被点醒了，那句话让我印象深刻：成功，不成功，失败，不失败，你总是患得患失，太在意昨天，又太担心将来，昨天已经成为历史，将来是一个谜团，今天，是上天赐给我们的礼物，像珍惜礼物那样珍惜今天...expr = numexpr.evaluate("expr*0.3")#加快运算速度 for i in range(line_num): for j in range(col_num):

3691 0

Python3获取拉勾网招聘信息

像拉勾这种网站他们的信息一般都是通过ajax加载的，而且在输入“python数据分析”敲击回车之后跳转的页面，招聘信息不是一开始就显示出来的，通过点击页码也只是招聘信息在变化甚至连network都没多大变化...也带上，用requests库直接requests.post(url, headers=headers, data=formdata)，然后就开始报错了：{"status":false,"msg":"您操作太频繁...解决这个问题的关键在于，了解拉勾的反爬机制：在进入python数据分析招聘页之前，我们要在主页，不妨叫它start_url输入关键字跳转。...= content.xpath('//*[@id="job_detail"]/dd[2]/div/p/text()') print(detail) for i in range...(1, len(detail)): if '要求' in detail[i-1]: for j in range(i, len(detail))

7403 0

Fedora 31配置和桌面美化笔记

所以如果你那种比较喜欢更新软件的人，但是又感觉Arch/Manjaro这类滚动发行版更新的太频繁，那么Fedora会是一个很好的选择。...sudo dnf update 具体可以参考清华镜像源的帮助信息： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/fedora/ sudo无需密码如果你觉得每次输入...sudo的时候输入密码太麻烦了，其实也可以修改配置，无需密码即可执行sudo命令。...因为需要频繁从Github下载东西，所以最好确保你有代理之类的可以流畅访问。首先安装zsh。 sudo dnf install zsh 然后下载Meslo NF字体。...dotfiles/master/zsh/.zshrc wget https://raw.githubusercontent.com/techstay/dotfiles/master/zsh/.p10k.zsh 然后输入

3.5K1 0

如何使用Google XML Sitemaps插件生成网站Sitemap网站地图？

然后在搜索框中输入“Google XML Sitemaps”。当搜索结果中显示“Google XML Sitemaps”时，请单击“现在安装”。 ?...设置更新频率对于Change Frequencies，个人的设置与插件默认的设置稍微有点不一样： ? 每日：首页。首页是整个网站更新最频繁的。每月：日志。...注意如果你的博客的日志会频繁更新内容，建议可以根据自身情况改为每日或者每周。从不：独立页面。独立页面一般是博客诸如联系我们、隐私条例、友情链接等等不太重要的内容，权重自然不需要了。每天：类别。...如果你的博客每个分类每天都有新的内容必须设置为每天，当然如果你的博客更新并不是很频繁，设置为每周或者每月吧。每天：这个月的存档。插件要求与首页保持一致。每月：较早的存档。...标签页更新不会太频繁，选择每周甚至每月即可。每周：作者页。根据自己的博客的情况选择即可，作者每天都有更新的话可以选择每天，否则选每周或者每月即可。

2.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭