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VIM加速

dabai / 2863人阅读

摘要:使用内置命令查看加载时间参考启动速度优化的一些经验然后就能看到各个环节加载时间,以毫秒为单位,即小数点前面是毫秒数。生成的命令行结果生成的命令行结果根据系统判断使用哪些插件注意的属于系统级查询,效率极低,拖慢速度。尽可能减少使用。

使用VIM内置命令查看加载时间

参考:vim 启动速度优化的一些经验

$ vim --startuptime /tmp/vim.log ~/.vimrc +qall && cat /tmp/vim.log |sort -nrk 2

然后就能看到各个环节加载时间,以ms毫秒为单位,即小数点前面是毫秒数。
其中第一列是时间点,第二列是时长,我们主要关注第二列。
一般标准: ”200ms 以下感觉是很好的,超过 500ms 会觉的有点卡,如果超过 1s 就会觉得非常难受了“

一般影响速度的元素:

语法高亮插件

系统函数调用: has()和system()都属于系统级查询,效率极低,尽量减少使用。

Nerdtree等文件浏览插件相比于tagbar、fzf等都要多用10倍时间,出乎意料

使用第三方脚本分析VIM加载 startuptime.vim

参考:tweekmonster/startuptime.vim

安装好后直接用:StartupTime显示分析结果,非常快。

vim-plugins-profile

参考:hyiltiz/vim-plugins-profile

git clone https://github.com/hyiltiz/vim-plugins-profile.git
cd vim-plugins-profile

# 用Ruby生成分析结果 (较少依赖)
ruby ./vim-plugins-profile.rb   #命令行显示结果 无需依赖

# 用Ruby生成NeoVim的分析结果
ruby ./vim-plugins-profile.rb nvim

# 用Python生成分析结果(图片)
python vim-plugins-profile.py    #命令行显示结果
python vim-plugins-profile.py -p # 生成条形图,需要matplotlib和SciPy的Pylab依赖

# 命令行中查看分析结果
bash ./vim-plugins-profile.sh  #需要R语言和其插件依赖,较慢

如果是Bash执行,则会自动安装R语言等依赖R:ggplot2
如果是Python执行,则会安装matplotlibpylab等绘图包依赖。
如果是Ruby执行,暂时不需要依赖。

推荐使用Ruby。

Ruby生成的命令行结果:

Python生成的命令行结果:

根据系统判断使用哪些插件
注意:VIM的has()属于系统级查询,效率极低,拖慢速度。尽可能减少使用。

完整OS列表:win32, win64, mac, macunix, unix

如果是Mac,则加载这个插件:

if has("mac")
    Plug "xxxxxx"
endif

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