博客
关于我
怎么用 Performance 工具查看任务
阅读量:625 次
发布时间:2019-03-09

本文共 250 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

CSDN性能分析工具使用步骤详解

安装完最新版本的浏览器后开发者工具搭建已经成为每个开发者必备技能

1. 开启开发者工具

在开发者工具中依次选择 Performance 标签

2. 新窗口配置

点击右上角的 start porfiling and load page 开始对页面进行捕捉

3. 实时分析

在 Main 线程选项中观察 HTML 累加时间

4. 查看具体任务

点击该任务进入查看 Parse HTML 依次了解各个加载环节是否流畅

通过这些步骤可以节省开发测试时间更好地解决加载缓慢问题

转载地址:http://qjhiz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV 中的图像转换
查看>>
opencv&Python——多种边缘检测
查看>>
OpenCV-Python接口、cv和cv2的性能比较
查看>>
opencv26-模板匹配
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
查看>>