


Optimumkan kejuruteraan bahagian hadapan: tingkatkan prestasi halaman dan kepuasan pengguna, serta selesaikan isu lukisan semula dan aliran semula halaman dengan berkesan
Pengoptimuman kejuruteraan bahagian hadapan: Untuk mengatasi lukisan semula halaman dan aliran semula, meningkatkan prestasi halaman dan kepuasan pengguna, contoh kod khusus diperlukan
Dengan perkembangan pesat teknologi Internet, semakin banyak syarikat dan individu mula menyedari kepentingan prestasi laman web. Mengoptimumkan kejuruteraan bahagian hadapan bukan sahaja boleh meningkatkan kelajuan pemuatan tapak web, tetapi juga meningkatkan kepuasan pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna. Dalam pengoptimuman kejuruteraan bahagian hadapan, pengendalian lukisan semula halaman dan aliran semula adalah isu yang sangat kritikal.
Lukisan semula halaman dan aliran semula merujuk kepada proses penyemak imbas memaparkan semula halaman web. Apabila pengguna melakukan operasi atau elemen halaman web berubah, penyemak imbas perlu mengira semula reka letak halaman web dan melukis semula bahagian yang diubah pada skrin. Proses ini sangat intensif prestasi dan boleh menyebabkan halaman membeku dan kelajuan pemuatan perlahan. Oleh itu, kami perlu mengguna pakai beberapa strategi pengoptimuman untuk mengurangkan lukisan semula dan pengaliran semula halaman, serta meningkatkan prestasi halaman dan kepuasan pengguna.
1. Elakkan manipulasi gaya yang kerap
Apabila menulis kod bahagian hadapan, kita harus cuba mengelakkan manipulasi gaya yang kerap. Kerana setiap perubahan dalam gaya akan mencetuskan lukisan semula dan aliran semula halaman. Jika anda perlu mengubah suai berbilang gaya, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan kelas CSS untuk mengubah suai gaya berbilang elemen sekaligus. Ini boleh mengurangkan bilangan lukisan semula dan aliran semula serta meningkatkan prestasi halaman.
<!-- 不推荐 --> <div style="color:red;font-size:16px;">Hello World!</div> <!-- 推荐 --> <style> .red-text { color: red; font-size: 16px; } </style> <div class="red-text">Hello World!</div>
2. Gunakan serpihan dokumen
serpihan dokumen (DocumentFragment) ialah nod DOM khas yang boleh digunakan untuk memasukkan berbilang sub-elemen ke dalam struktur DOM pada satu masa. Menggunakan serpihan dokumen boleh mengurangkan bilangan operasi DOM, dengan itu mengurangkan lukisan semula halaman dan aliran semula.
// 创建文档片段 var fragment = document.createDocumentFragment(); // 循环创建多个元素节点,并添加到文档片段中 for (var i = 0; i < 1000; i++) { var element = document.createElement('div'); element.textContent = 'Hello World!'; fragment.appendChild(element); } // 将文档片段一次性插入到 DOM 结构中 document.body.appendChild(fragment);
3 Gunakan bit bendera untuk mengendalikan DOM
Kadangkala kita perlu mengubah suai DOM beberapa kali, tetapi ini akan membawa kepada lukisan semula dan aliran semula berbilang halaman. Untuk mengurangkan berlakunya situasi ini, kami boleh menggunakan bendera untuk menyimpan pengubahsuaian, dan akhirnya mengemas kini DOM secara seragam. Ini boleh mengurangkan bilangan lukisan semula halaman dan pengaliran semula serta meningkatkan prestasi halaman.
// 设置标志位,表示样式需要更新 var needUpdate = false; // 修改样式时,仅设置标志位,不进行实际操作 function updateStyle() { needUpdate = true; } // 在合适的时机,检查标志位,并更新 DOM function render() { if (needUpdate) { document.getElementById('element').style.color = 'red'; // ... 其他修改样式的操作 needUpdate = false; } }
Melalui kod contoh di atas, kita dapat melihat bahawa pengoptimuman lukisan semula dan aliran semula halaman boleh dicapai dengan mengurangkan bilangan operasi gaya, menggunakan serpihan dokumen dan bit bendera untuk mengendalikan DOM, dsb. Pengoptimuman yang munasabah bagi aspek ini boleh meningkatkan prestasi halaman dengan ketara, meningkatkan kepuasan pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna. Bagi jurutera hadapan, adalah sangat penting untuk menguasai kemahiran pengoptimuman ini. Saya percaya bahawa melalui pembelajaran dan amalan berterusan, kita boleh mencipta aplikasi web yang lebih cekap dan lebih pantas.
Atas ialah kandungan terperinci Optimumkan kejuruteraan bahagian hadapan: tingkatkan prestasi halaman dan kepuasan pengguna, serta selesaikan isu lukisan semula dan aliran semula halaman dengan berkesan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Runtuh Kereta Api Kubah Bintang Ke Mana Anda Pergi Panduan pencapaian Mikhail. Dengan kemas kini kepada versi 2.2 Honkai Dome Railway, terdapat banyak kandungan baharu dalam permainan yang boleh dialami Saya tidak tahu bagaimana untuk menyelesaikannya, jadi hari ini saya akan membawa anda melalui proses terperinci. Panduan untuk Kereta Api Bintang Runtuh Ke Mana Anda Pergi Mikhail 1. Apabila kami mewarisi keupayaan Perintis Tongtun dan menyelesaikan krisis di Sinokonni, semuanya selesai dan kami kembali ke puncak Flowing Dream Reef gambar di bawah; 2. Selepas mencapainya, pergi terus ke hadapan, lihat semula Mikhail, dan siasat balkoni di hadapannya 3. Selepas selesai penyiasatan, anda boleh memperoleh pencapaian Mikhail

Ollama ialah alat super praktikal yang membolehkan anda menjalankan model sumber terbuka dengan mudah seperti Llama2, Mistral dan Gemma secara tempatan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menggunakan Ollama untuk mengvektorkan teks. Jika anda belum memasang Ollama secara tempatan, anda boleh membaca artikel ini. Dalam artikel ini kita akan menggunakan model nomic-embed-text[2]. Ia ialah pengekod teks yang mengatasi prestasi OpenAI text-embedding-ada-002 dan text-embedding-3-small pada konteks pendek dan tugas konteks panjang. Mulakan perkhidmatan nomic-embed-text apabila anda telah berjaya memasang o

Perbandingan prestasi rangka kerja Java yang berbeza: Pemprosesan permintaan REST API: Vert.x adalah yang terbaik, dengan kadar permintaan 2 kali SpringBoot dan 3 kali Dropwizard. Pertanyaan pangkalan data: HibernateORM SpringBoot adalah lebih baik daripada Vert.x dan ORM Dropwizard. Operasi caching: Pelanggan Hazelcast Vert.x lebih unggul daripada mekanisme caching SpringBoot dan Dropwizard. Rangka kerja yang sesuai: Pilih mengikut keperluan aplikasi Vert.x sesuai untuk perkhidmatan web berprestasi tinggi, SpringBoot sesuai untuk aplikasi intensif data, dan Dropwizard sesuai untuk seni bina perkhidmatan mikro.

Perbandingan prestasi kaedah membalik nilai kunci tatasusunan PHP menunjukkan bahawa fungsi array_flip() berprestasi lebih baik daripada gelung for dalam tatasusunan besar (lebih daripada 1 juta elemen) dan mengambil masa yang lebih singkat. Kaedah gelung untuk membalikkan nilai kunci secara manual mengambil masa yang agak lama.

Kesan fungsi pada prestasi program C++ termasuk overhed panggilan fungsi, pembolehubah tempatan dan overhed peruntukan objek: Overhed panggilan fungsi: termasuk peruntukan bingkai tindanan, pemindahan parameter dan pemindahan kawalan, yang mempunyai kesan ketara pada fungsi kecil. Overhed pembolehubah tempatan dan peruntukan objek: Sebilangan besar pembolehubah tempatan atau penciptaan objek dan pemusnahan boleh menyebabkan limpahan tindanan dan kemerosotan prestasi.

Teknik berkesan untuk mengoptimumkan prestasi berbilang benang C++ termasuk mengehadkan bilangan utas untuk mengelakkan perbalahan sumber. Gunakan kunci mutex ringan untuk mengurangkan perbalahan. Optimumkan skop kunci dan minimumkan masa menunggu. Gunakan struktur data tanpa kunci untuk menambah baik keselarasan. Elakkan sibuk menunggu dan maklumkan urutan ketersediaan sumber melalui acara.

Pertimbangan prestasi fungsi statik adalah seperti berikut: Saiz kod: Fungsi statik biasanya lebih kecil kerana ia tidak mengandungi pembolehubah ahli. Pendudukan memori: tidak tergolong dalam mana-mana objek tertentu dan tidak menduduki memori objek. Panggilan overhed: lebih rendah, tidak perlu memanggil melalui penunjuk objek atau rujukan. Selamat berbilang benang: Secara umumnya selamat untuk benang kerana tiada pergantungan pada kejadian kelas.

1. Buka aplikasi WeChat, cari mesej pemindahan yang perlu dikembalikan, dan klik untuk masuk. 2. Dalam antara muka butiran pemindahan, cari dan klik pilihan [Kembali]. 3. Dalam tetingkap pop timbul, klik butang [Kembali] untuk memulangkan wang yang dipindahkan.
