Optimización y técnicas de depuración de código
2024-10-14 18:47:45 0 Informe
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El mapa mental titulado 'Optimización y técnicas de depuración de código' ofrece un enfoque integral para mejorar el rendimiento y la calidad del código. Aborda desde el análisis de rendimiento utilizando herramientas como Visual Studio Profiler hasta la identificación de cuellos de botella. La refactorización del código, la optimización de algoritmos y estructuras de datos, y la depuración mediante puntos de interrupción y registros son elementos clave. Además, se destacan las pruebas unitarias y la revisión de código para asegurar consistencia y precisión. Finalmente, se exploran estrategias para la optimización de aplicaciones web, móviles y el procesamiento de grandes datos.
Otras obras del autor
Esquema/Contenido
Código de optimización básico
Análisis de rendimiento
Usar herramientas de análisis de rendimiento
Visual Studio Profiler
Herramientas de desarrollo de Chrome
Identificación de cuellos de botella de rendimiento
Optimización de tareas intensivas en CPU
Detección de pérdidas de memoria
Refactorización de código
Eliminar código redundante
Utilizar la encapsulación de funciones
Aplicar patrones de diseño
Optimizar la estructura de datos
Elegir la estructura de datos adecuada
reducir la copia de datos innecesaria
Optimización de algoritmos
reducción del tiempo de ejecución
Aplicación del método divide y vencerás
Optimización de programación dinámica
Optimización de la complejidad espacial
Diseño de algoritmos in situ
Estrategia de asignación de memoria
Estrategias y técnicas de depuración
Depuración con puntos de interrupción
Establecer punto de interrupción válido
Punto de interrupción condicional
punto de interrupción anómalo
Ejecución paso a paso y observación de variables
entrar en una función
Paso por función
Depuración de registros
Clasificación de niveles de registro
DEPURAR/INFORMACIÓN/ADVERTENCIA/ERROR
Diseño del contenido del registro
Registro de variables clave
Rastreo de pila de excepciones
Manejo de errores y excepciones
Mecanismo de códigos de error
Código de error personalizado
Manejo unificado de códigos de error
Captura y manejo de excepciones
bloques try-catch se utilizan
Propagación de excepciones
Pruebas unitarias
Diseño de casos de prueba
Pruebas de condiciones de borde
Prueba de ruta de excepción
Selección de marco de pruebas
JUnit
pytest
Revisión de código
Consistencia en el estilo de código
Convención de nomenclatura
Código de formato
Validación de la correctitud lógica
Revisión lógica del código
Chequeo de condiciones de frontera
Optimización de rendimiento práctica
Optimización de aplicaciones web
Optimización de front-end
Compresión de imágenes y carga diferida
Código dividido y carga por demanda
Optimización de la parte posterior
Optimización de consultas en la base de datos
Mecanismo de caché de aplicación
Optimización de aplicaciones móviles
Optimización de la velocidad de inicio
reducir código de inicialización
Carga asíncrona de recursos no críticos
Optimización de la gestión de memoria
Detección y reparación de fugas de memoria
Estrategias de reutilización y reciclaje de objetos
Optimización del procesamiento de grandes datos
Procesamiento en paralelo
Multithreading/Multiproceso
Cálculo distribuido
Compresión y codificación de datos
Algoritmo de compresión de datos
Selección de formato de codificación eficiente
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