首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何加快google应用程序脚本的执行速度

要加快Google应用程序脚本的执行速度,可以采取以下几个方法:

  1. 优化代码:确保代码逻辑简洁高效,避免冗余和重复的操作。使用合适的数据结构和算法,减少不必要的循环和条件判断,以提高代码执行效率。
  2. 减少API调用:尽量减少对Google应用程序脚本提供的API的调用次数。每次API调用都会引入额外的延迟,因此合理地组织代码,尽量减少API调用次数可以提高执行速度。
  3. 批量操作:对于需要对大量数据进行操作的场景,可以考虑使用批量操作来减少API调用次数。例如,可以使用Google Sheets的批量更新功能一次性更新多行数据,而不是逐行更新。
  4. 使用缓存:对于一些需要频繁读取的数据,可以将其缓存起来,避免重复的读取操作。可以使用Google Apps Script提供的缓存服务(如CacheService)来实现数据的缓存。
  5. 并行处理:对于一些独立的任务,可以考虑使用并行处理来提高执行速度。可以使用Google Apps Script提供的多线程处理功能(如使用JavaScript的Promise对象)来实现并行处理。
  6. 避免不必要的网络请求:减少对外部资源的依赖,尽量避免频繁的网络请求。如果需要获取外部数据,可以考虑使用缓存来减少网络请求次数。
  7. 使用高性能的服务:如果需要处理大量数据或复杂计算,可以考虑使用Google Cloud Platform(GCP)提供的高性能服务,如Google Cloud Functions、Google Cloud Dataflow等,以提高执行速度。

总结起来,加快Google应用程序脚本的执行速度需要优化代码、减少API调用、批量操作、使用缓存、并行处理、避免不必要的网络请求,并可以考虑使用Google Cloud Platform提供的高性能服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Yahoo!网站性能最佳体验的34条黄金守则(转载)

终端用户响应的时间中,有80%用于下载各项内容。这部分时间包括下载页面中的图像、样式表、脚本、Flash等。通过减少页面中的元素可以减少HTTP请求的次数。这是提高网页速度的关键步骤。       减少页面组件的方法其实就是简化页面设计。那么有没有一种方法既能保持页面内容的丰富性又能达到加快响应时间的目的呢?这里有几条减少HTTP请求次数同时又可能保持页面内容丰富的技术。 合并文件是通过把所有的脚本放到一个文件中来减少HTTP请求的方法,如可以简单地把所有的CSS文件都放入一个样式表中。当脚本或者样式表在不同页面中使用时需要做不同的修改,这可能会相对麻烦点,但即便如此也要把这个方法作为改善页面性能的重要一步。 CSS Sprites是减少图像请求的有效方法。把所有的背景图像都放到一个图片文件中,然后通过CSS的background-image和background-position属性来显示图片的不同部分; 图片地图是把多张图片整合到一张图片中。虽然文件的总体大小不会改变,但是可以减少HTTP请求次数。图片地图只有在图片的所有组成部分在页面中是紧挨在一起的时候才能使用,如导航栏。确定图片的坐标和可能会比较繁琐且容易出错,同时使用图片地图导航也不具有可读性,因此不推荐这种方法; 内联图像是使用data:URL scheme的方法把图像数据加载页面中。这可能会增加页面的大小。把内联图像放到样式表(可缓存)中可以减少HTTP请求同时又避免增加页面文件的大小。但是内联图像现在还没有得到主流浏览器的支持。      减少页面的HTTP请求次数是你首先要做的一步。这是改进首次访问用户等待时间的最重要的方法。如同Tenni Theurer的他的博客Browser Cahe Usage - Exposed!中所说,HTTP请求在无缓存情况下占去了40%到60%的响应时间。让那些初次访问你网站的人获得更加快速的体验吧!

01

《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。

02
领券