Heim Web-Frontend View.js Erfahrungsaustausch in der Vue-Entwicklung: Wie man mit dem Rendern und Optimieren großer Datenmengen umgeht

Erfahrungsaustausch in der Vue-Entwicklung: Wie man mit dem Rendern und Optimieren großer Datenmengen umgeht

Nov 03, 2023 pm 05:31 PM
大数据处理 Rendering-Optimierung Vue-Entwicklungserfahrung

Erfahrungsaustausch in der Vue-Entwicklung: Wie man mit dem Rendern und Optimieren großer Datenmengen umgeht

Vue-Entwicklungserfahrungsaustausch: Wie man mit der Darstellung und Optimierung großer Datenmengen umgeht

Mit der rasanten Entwicklung der Internettechnologie sind wachsende Datenmengen zu einem häufigen Problem geworden. In der Frontend-Entwicklung ist die Verwendung des Vue-Frameworks zum Erstellen von Webanwendungen eine gängige Wahl. Wenn wir jedoch mit großen Datenmengen konfrontiert werden, kann die Rendering-Leistung von Vue beeinträchtigt werden, was zu einer Verschlechterung der Anwendungsleistung führt. In diesem Artikel werden einige Erfahrungen im Umgang mit dem Rendern und Optimieren großer Datenmengen geteilt, in der Hoffnung, für Vue-Entwickler hilfreich zu sein.

  1. Virtuelle Liste verwenden

Virtuelle Liste ist eine Optimierungstechnologie, die die Rendering-Leistung erheblich verbessert, indem nur die Datenelemente im sichtbaren Bereich gerendert werden, anstatt sie alle zu rendern. Die Vue-Community verfügt bereits über einige ausgereifte Plug-Ins für virtuelle Listen, z. B. vue-virtual-scroll-list und vue-virtual-scroll. Diese Plug-ins können uns dabei helfen, große Datenlisten effizient zu rendern und die Speichernutzung und DOM-Operationen zu reduzieren.

  1. Verwenden Sie das Laden von Seiten (Paginierung)

Wenn die Datenmenge zu groß ist, kann das gleichzeitige Laden aller Daten in das Frontend dazu führen, dass die Seite zu langsam geladen wird. Um dieses Problem zu lösen, können wir eine Seitenladestrategie anwenden und jedes Mal nur die Daten der aktuellen Seite laden. Durch das Laden von Seiten können Sie nicht nur die Ladegeschwindigkeit der Seite verbessern, sondern auch die Speichernutzung reduzieren und das Benutzererlebnis optimieren.

  1. Verwenden Sie Lazy Loading

Bei großen Mengen an Bildern oder anderen Ressourcen erhöht das gleichzeitige Laden aller Bilder nicht nur die Ladezeit der Seite, sondern belegt auch viel Netzwerkbandbreite und Speicher. Daher können Sie Lazy Loading in Betracht ziehen, um Bilder nur im sichtbaren Bereich zu laden, wenn der Benutzer auf der Seite scrollt. In Vue können Sie Plug-Ins wie vue-lazyload verwenden, um Lazy Loading zu implementieren.

  1. Berechnete Eigenschaften und Abhängigkeitsverfolgung optimieren

Vues berechnete Eigenschaften sind sehr praktisch und können dynamisch reagierende Ergebnisse basierend auf Datenänderungen generieren. Bei großen Datenmengen kann es jedoch zu Leistungseinbußen bei den berechneten Eigenschaften kommen. Um die Leistung berechneter Eigenschaften zu optimieren, können wir den Einsatz von Caching oder anderen Techniken in Betracht ziehen, um unnötige Berechnungen zu vermeiden.

Darüber hinaus ist das Abhängigkeitsverfolgungssystem (Dependency Tracking System) von Vue der Kern seines Reaktionsprinzips. Beim Umgang mit großen Datenmengen müssen wir besonders auf die Leistung des Abhängigkeitsverfolgungssystems achten. Unnötiges Sammeln und Auslösen von Abhängigkeiten kann durch den richtigen Entwurf der Datenstruktur und den rationalen Einsatz berechneter Attribute und Beobachter reduziert werden.

  1. Verwenden Sie komponentenbasierte Entwicklung

Vues komponentenbasierte Entwicklung ist eine seiner hervorragenden Funktionen. Beim Umgang mit großen Datenmengen können wir die Leistung weiter optimieren, indem wir große Listen in mehrere Unterkomponenten aufteilen, um unnötiges Rendering und Aktualisierungen zu reduzieren. Unterkomponenten können ihren eigenen Datenstatus unabhängig verwalten und nur die Teile rendern, die aktualisiert werden müssen, wodurch die Leistung verbessert wird.

  1. Verwenden Sie v-show anstelle von v-if

Die v-if-Anweisung in Vue kann die Anzeige und das Ausblenden von DOM-Elementen basierend auf dem wahren oder falschen Wert des Ausdrucks, der die Bedingung erfüllt, umschalten. Die v-show-Anweisung steuert lediglich das Anzeigen und Ausblenden von DOM-Elementen und führt nicht zu häufigen Zerstörungen und Erstellungen. Bei der Verarbeitung großer Datenmengen führt die häufige Verwendung von v-if zur Steuerung der Anzeige und Ausblendung von Listenelementen zu Leistungseinbußen. Daher können Sie die Verwendung von v-show in Betracht ziehen, um die Rendering-Leistung zu verbessern.

Zusammenfassung:

Bei der Darstellung und Optimierung großer Datenmengen können wir die oben genannten Erfahrungen und Techniken umfassend anwenden. Wählen Sie entsprechend spezifischer Szenarien und Anforderungen flexibel die geeignete Methode aus und kombinieren Sie sie mit den hervorragenden Funktionen von Vue, um die Anwendungsleistung zu verbessern und ein gutes Benutzererlebnis zu bieten.

Referenzen:

  1. vue-virtual-scroll-list: https://github.com/tangbc/vue-virtual-scroll-list
  2. vue-virtual-scroll: https://github.com/Akryum / vue-virtual-scroll
  3. vue-lazyload: https://github.com/hilongjw/vue-lazyload

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErfahrungsaustausch in der Vue-Entwicklung: Wie man mit dem Rendern und Optimieren großer Datenmengen umgeht. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

So implementieren Sie statistische Diagramme großer Datenmengen im Vue-Framework So implementieren Sie statistische Diagramme großer Datenmengen im Vue-Framework Aug 25, 2023 pm 04:20 PM

So implementieren Sie statistische Diagramme großer Datenmengen im Vue-Framework. Einführung: In den letzten Jahren haben Datenanalyse und -visualisierung in allen Lebensbereichen eine immer wichtigere Rolle gespielt. In der Frontend-Entwicklung sind Diagramme eine der gebräuchlichsten und intuitivsten Möglichkeiten, Daten anzuzeigen. Das Vue-Framework ist ein fortschrittliches JavaScript-Framework zum Erstellen von Benutzeroberflächen. Es bietet viele leistungsstarke Tools und Bibliotheken, mit denen wir schnell Diagramme erstellen und umfangreiche Daten anzeigen können. In diesem Artikel wird erläutert, wie statistische Diagramme mit umfangreichen Daten im Vue-Framework implementiert und angehängt werden

So verwenden Sie Spring Boot zum Erstellen von Big-Data-Verarbeitungsanwendungen So verwenden Sie Spring Boot zum Erstellen von Big-Data-Verarbeitungsanwendungen Jun 23, 2023 am 09:07 AM

Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters beginnen immer mehr Unternehmen, den Wert von Big Data zu verstehen, zu erkennen und ihn auf das Geschäft anzuwenden. Das damit verbundene Problem besteht darin, mit diesem großen Datenfluss umzugehen. In diesem Fall sind Big-Data-Verarbeitungsanwendungen zu etwas geworden, das jedes Unternehmen in Betracht ziehen muss. Für Entwickler ist auch die Verwendung von SpringBoot zum Erstellen einer effizienten Big-Data-Verarbeitungsanwendung ein sehr wichtiges Thema. SpringBoot ist ein sehr beliebtes Java-Framework, das dies ermöglicht

So verwenden Sie den PHP-Crawler zum Crawlen großer Datenmengen So verwenden Sie den PHP-Crawler zum Crawlen großer Datenmengen Jun 14, 2023 pm 12:52 PM

Mit dem Beginn des Datenzeitalters und der Diversifizierung von Datenvolumen und Datentypen müssen immer mehr Unternehmen und Einzelpersonen riesige Datenmengen beschaffen und verarbeiten. Zu diesem Zeitpunkt wird die Crawler-Technologie zu einer sehr effektiven Methode. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit dem PHP-Crawler große Datenmengen crawlen. 1. Einführung in Crawler Crawler sind eine Technologie, die automatisch Internetinformationen abruft. Das Prinzip besteht darin, Website-Inhalte im Internet durch das Schreiben von Programmen automatisch abzurufen und zu analysieren und die erforderlichen Daten zur Verarbeitung oder Speicherung zu erfassen. In der Entwicklung von Crawler-Programmen werden viele ausgereift

Big-Data-Verarbeitung in C++-Technologie: Wie nutzt man Graphdatenbanken zum Speichern und Abfragen großer Graphdaten? Big-Data-Verarbeitung in C++-Technologie: Wie nutzt man Graphdatenbanken zum Speichern und Abfragen großer Graphdaten? Jun 03, 2024 pm 12:47 PM

Die C++-Technologie kann umfangreiche Diagrammdaten verarbeiten, indem sie Diagrammdatenbanken nutzt. Zu den spezifischen Schritten gehören: Erstellen einer TinkerGraph-Instanz, Hinzufügen von Scheitelpunkten und Kanten, Formulieren einer Abfrage, Abrufen des Ergebniswerts und Konvertieren des Ergebnisses in eine Liste.

Umgang mit Big-Data-Verarbeitungs- und Parallelrechnerproblemen in der C#-Entwicklung Umgang mit Big-Data-Verarbeitungs- und Parallelrechnerproblemen in der C#-Entwicklung Oct 09, 2023 pm 07:17 PM

Für den Umgang mit Big-Data-Verarbeitung und Parallel-Computing-Problemen in der C#-Entwicklung sind spezifische Codebeispiele erforderlich. Im aktuellen Informationszeitalter wächst die Datenmenge exponentiell. Für Entwickler ist der Umgang mit Big Data und Parallel Computing zu einer wichtigen Aufgabe geworden. In der C#-Entwicklung können wir einige Technologien und Tools verwenden, um diese Probleme zu lösen. In diesem Artikel werden einige gängige Problemumgehungen und spezifische Codebeispiele vorgestellt. 1. Verwenden Sie die Parallelbibliothek. C# bietet eine Parallelbibliothek (Parallel), die die Verwendung der parallelen Programmierung vereinfachen soll.

Big-Data-Verarbeitung in der C++-Technologie: Wie nutzt man die Stream-Processing-Technologie, um Big-Data-Streams zu verarbeiten? Big-Data-Verarbeitung in der C++-Technologie: Wie nutzt man die Stream-Processing-Technologie, um Big-Data-Streams zu verarbeiten? Jun 01, 2024 pm 10:34 PM

Die Stream-Verarbeitungstechnologie wird für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet. Stream-Verarbeitung ist eine Technologie, die Datenströme in Echtzeit verarbeitet. In C++ kann Apache Kafka für die Stream-Verarbeitung verwendet werden. Die Stream-Verarbeitung bietet Echtzeit-Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. In diesem Beispiel wird ApacheKafka verwendet, um Daten aus einem Kafka-Thema zu lesen und den Durchschnitt zu berechnen.

Wie man PHP und Hadoop für die Big-Data-Verarbeitung verwendet Wie man PHP und Hadoop für die Big-Data-Verarbeitung verwendet Jun 19, 2023 pm 02:24 PM

Da die Datenmenge weiter zunimmt, sind herkömmliche Datenverarbeitungsmethoden den Herausforderungen des Big-Data-Zeitalters nicht mehr gewachsen. Hadoop ist ein Open-Source-Framework für verteiltes Computing, das das Leistungsengpassproblem löst, das durch Einzelknotenserver bei der Verarbeitung großer Datenmengen verursacht wird, indem große Datenmengen verteilt gespeichert und verarbeitet werden. PHP ist eine Skriptsprache, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist und die Vorteile einer schnellen Entwicklung und einfachen Wartung bietet. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP und Hadoop für die Verarbeitung großer Datenmengen vorgestellt. Was ist HadoopHadoop ist

Verwendung der Go-Sprache für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen Verwendung der Go-Sprache für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen Aug 08, 2023 pm 05:43 PM

Verwendung der Go-Sprache für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen Mit der rasanten Entwicklung der Internettechnologie ist Big Data in allen Lebensbereichen zu einem unvermeidlichen Thema geworden. Angesichts der riesigen Datenmengen ist die effiziente Verarbeitung und Analyse dieser Daten eine sehr wichtige Frage. Als leistungsstarke gleichzeitige Programmiersprache kann die Go-Sprache eine hohe Leistung und hohe Zuverlässigkeit bieten, was sie zu einer guten Wahl für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen macht. In diesem Artikel wird erläutert, wie die Go-Sprache für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen verwendet wird, einschließlich Datenlesen, Datenbereinigung, Datenverarbeitung und Datenanalyse

See all articles