JAVA開(kāi)發(fā)常用的性能優(yōu)化有哪些？如果你還沒(méi)有 t沒(méi)有系統(tǒng)整理，只是說(shuō)一些共性的東西，說(shuō)說(shuō)自己的想法，有一些關(guān)于代碼的細(xì)節(jié)，有的可能是一些方法和習(xí)慣。避免創(chuàng)建過(guò)多的Java對(duì)象:例如，在循環(huán)中創(chuàng)建對(duì)象

JAVA開(kāi)發(fā)常用的性能優(yōu)化有哪些？

如果你還沒(méi)有 t沒(méi)有系統(tǒng)整理，只是說(shuō)一些共性的東西，說(shuō)說(shuō)自己的想法，有一些關(guān)于代碼的細(xì)節(jié)，有的可能是一些方法和習(xí)慣。

避免創(chuàng)建過(guò)多的Java對(duì)象:例如，在循環(huán)中創(chuàng)建對(duì)象需要時(shí)間來(lái)創(chuàng)建和回收；

盡量使用局部變量，或者換句話說(shuō)，根據(jù)變量的作用域在適當(dāng)?shù)牡胤蕉x變量；

最小化計(jì)算/運(yùn)算:這里其實(shí)有很多需要注意的點(diǎn)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，如果給定10個(gè)id查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，是執(zhí)行where id 10次還是執(zhí)行where id in(list) 1次；

使用StringBuffer和Collection時(shí)，如果可以確認(rèn)元素的長(zhǎng)度/個(gè)數(shù)，盡量指定元素的長(zhǎng)度/個(gè)數(shù)；因?yàn)槟J(rèn)值比較小，所以它們?cè)跀U(kuò)展的時(shí)候會(huì)有一些性能損失；

基本數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換為字符串，使用toString()而不是；

關(guān)閉finally塊中的流，養(yǎng)成好習(xí)慣；

盡量少用正則表達(dá)式；如果非要用，盡量緩存模式；

如果要多線程，請(qǐng)使用線程池；

如果沒(méi)有必要，用HashMap和ArrayList代替HashTable和Vector；根據(jù)需要選擇是使用ArrayList還是Link

數(shù)據(jù)分析需要用什么技術(shù)？java還python好一點(diǎn)？

讓 讓我們從結(jié)論開(kāi)始，

問(wèn)題1答案:數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以分為兩類(lèi):統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化。

問(wèn)題2答案:目前使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，效率更高，也更方便。

希望我做數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)驗(yàn)?zāi)軒偷侥恪?/p>

1、數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)數(shù)據(jù)分析是指運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法收集大量的。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息并形成結(jié)論，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的研究和總結(jié)，最后將結(jié)論應(yīng)用于行業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析就是——處理數(shù)據(jù)，然后推動(dòng)現(xiàn)實(shí)的優(yōu)化。

數(shù)據(jù)分析在各行各業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、咨詢行業(yè)等的應(yīng)用。，有一個(gè)共同點(diǎn)。數(shù)據(jù)分析是為業(yè)務(wù)服務(wù)的，是用來(lái)解決實(shí)際運(yùn)營(yíng)中的問(wèn)題或者探索業(yè)務(wù)優(yōu)化的空間。

明白了這一點(diǎn)，我們就知道數(shù)據(jù)分析不是目的，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果才是改善和優(yōu)化業(yè)務(wù)的目的。數(shù)據(jù)分析只是一個(gè)解決方案。既然是方法，就要考慮它的效果和成本(學(xué)習(xí)成本和使用成本)。

2.數(shù)據(jù)分析的技能要求就目前最熱門(mén)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析而言，從招聘網(wǎng)站上隨機(jī)截取一些新鮮的數(shù)據(jù)分析師來(lái)招聘JD，選擇的是應(yīng)屆生，因?yàn)橄鄬?duì)要求較低，對(duì)于學(xué)科入門(mén)應(yīng)該更有價(jià)值。

不同的公司有不同的業(yè)務(wù)，所以我們不 不必太在意 "工作職責(zé) "第一次。我們主要看 "工作資格 "。關(guān)于技能，我們可以看到有SQL，Python/R，Spark，hive，BI工具等等。

看來(lái)有很多東西要掌握，所以讓我們 s通過(guò)大數(shù)據(jù)的方法看一下，獲取招聘網(wǎng)站上的招聘需求，根據(jù)工具關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率，繪制出數(shù)據(jù)分析所需的工具詞云圖:

可以看到Excel，sql，python，PPT，hive，spss等。擁有最高的評(píng)價(jià)率。同時(shí)我們可以看到還有很多其他的工具技能需求，但是這些出現(xiàn)頻率最高的工具肯定是基礎(chǔ)需求。那么我們需要掌握所有這些工具嗎？這個(gè)要看兩個(gè)方面，一個(gè)是你的工作階段，一個(gè)是作為數(shù)據(jù)分析師的方向不同。

從數(shù)據(jù)分析方法的角度，我把數(shù)據(jù)分析方向分為三個(gè):商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘分析、大數(shù)據(jù)分析。把每個(gè)方向?qū)?yīng)的工具和方法做成思維導(dǎo)圖如下:

可以看出，每個(gè)方向?qū)?yīng)的主要工具要求是不一樣的。一般來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘分析的技能門(mén)檻是逐漸提高的，技能要求也是疊加的，也就是說(shuō)，比如數(shù)據(jù)挖掘分析師，也需要掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的工具和方法。

但這不是數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展路徑，只是數(shù)據(jù)分析的不同方向。如果你對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析非常感興趣，并且有非常有效的工作和良好的數(shù)據(jù)分析思維，那么你可以向商業(yè)方向發(fā)展。只要熟練掌握SQL、Excel、PPT，成為業(yè)務(wù)分析師、集團(tuán)戰(zhàn)略分析師是沒(méi)有問(wèn)題的。所以，根據(jù)你自己的情況，你不要 不要過(guò)分追求技術(shù)。唐 不要忘記數(shù)據(jù)分析是為業(yè)務(wù)服務(wù)的！。

根據(jù)以上部分，我們可以總結(jié)和回答本題的第一個(gè)問(wèn)題(數(shù)據(jù)分析需求重要技術(shù))，結(jié)合上圖，可以概括為描述性統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析)、探索性統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)(數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析)、數(shù)據(jù)可視化(將數(shù)據(jù)分析結(jié)果制成圖表，撰寫(xiě)報(bào)告或報(bào)表)。

VS Java，更高效便捷。既然作者提出了Python和Java的對(duì)比，說(shuō)明他對(duì)編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)分析還是有一定了解的。結(jié)合以上兩部分的分析，筆者其實(shí)可能想知道探索性數(shù)據(jù)分析(數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析)哪一個(gè)更適合，用SPSS和R語(yǔ)言做簡(jiǎn)單的探索性分析其實(shí)一樣可行。

然而，探索性數(shù)據(jù)分析中最重要和最流行的方法之一是機(jī)器學(xué)習(xí)。目前機(jī)器學(xué)習(xí)的主要框架，如Tensorflow，sklearn，都是基于Python語(yǔ)言的。因?yàn)樗鼈儽粡V泛使用并被證明是高效可行的，所以目前使用成本相對(duì)較低。另外，考慮到公司內(nèi)部的團(tuán)隊(duì)合作，使用相同的編程語(yǔ)言會(huì)讓團(tuán)隊(duì)溝通合作更有效率。

此外，還涉及到學(xué)習(xí)成本。Python 著名的靈活性和方便性使其成為數(shù)據(jù)分析的首選。使用Python做數(shù)據(jù)分析，掌握基本語(yǔ)法后，就可以開(kāi)始數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)同樣的數(shù)據(jù)分析功能，比Java和Python用更少的代碼就可以實(shí)現(xiàn)。此外，很多與Python數(shù)據(jù)分析相關(guān)的開(kāi)源庫(kù)也提供了很好的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

Java在數(shù)據(jù)領(lǐng)域并不是很少使用，相反它是大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)，比如Hadoop等大數(shù)據(jù)平臺(tái)都是基于Java的，但是這部分更多的是數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)開(kāi)發(fā)，和數(shù)據(jù)分析有很大的區(qū)別。即使是大數(shù)據(jù)分析師，在使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)，通過(guò)掌握Hive sql也可以完成數(shù)據(jù)檢索需求，不需要掌握J(rèn)ava。

綜上所述，數(shù)據(jù)分析技術(shù)由于數(shù)據(jù)分析方向和階段的不同，主要是統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化。現(xiàn)階段Python比Java更適合數(shù)據(jù)分析。謝謝你