ajax 懒加载图片

ajax 懒加载图片相关知识

• js实现图片懒加载

  图片懒加载现如今，网站载有的信息量越来越大，其中图片占据着很大一部分，这样一来可以使整个页以面图文结合的形式展现，更加美观。然而问题来了，如果是一个图片列表页，虽然好看，但是相关图片的加载要耗费非常长的时间，等待图片一格一格的加载，实在让人抓狂，如何优化此类页面呢？解决的方法有两种（笔者自己总结，欢迎在文章评论中给我留言介绍其它方法）：1.利用ajax技术将此类页面做成瀑布流2.图片懒加载综上所述，如果在没有ajax支持的情况下，图片懒加载是一个非常好的选择。原理：页面加载后只让文档可视区内的图片显示，其它不显示，随着用户对页面的滚动，判断其区域位置，生成img标签，让到可视区的图片加载出来（正所谓响应了党的号召：让一部分人先富起来，从而带动其他人富起来，最终实现共同富裕）。所用相关技术：给img的父级加属性 (例如data-src），将图片的地址赋值给他，这样就生成img标签后再把data-src的值赋给img的src（通过dataset.src或者getAttribute('src'),
• 图片懒加载的实现

  为什么需要实现图片懒加载? 图片懒加载适用场景: 多为一些电商产品, 多屏图片展示页面。 如果我们不进行懒加载会出现以下几个问题: 浪费带宽, 加载过多的无效资源, 因为不是所有用户都会查看。 并发资源加载过多会造成JS的堵塞。 实现懒加载原理 把img标签的src属性指向一个本地占位符图片 然后定义一个自定义属性data-src来引用真正的图片资源地址(图片需要指定宽高) <img src="default.jpg" data-src="http://ww4.sinaimg.cn/large/006y8mN6gw1fa5obmqrmvj305k05k3yh.jpg" />
• JQuery实现图片懒加载

   懒加载的原因：对于图片过多的场景，为了提高页面的加载速度，降低服务器的负载，增强用户体验，我们对还没出现在视野的图片先不加载，当元素出现在我们视野中的时候再加载。懒加载的原理：我们先将img标签中的src链接设置为一样的图片（空白图片），将真正的图片链接放在自定义属性中，如（data-src），当js监听到图片元素进入到可视窗口的时候，将自定义属性中的地址存储到src中，达到懒加载的效果。jQuery实现图片懒加载的原理。它的基本思想是：在输出HTML的时候，不要直接输出<img src="xxx">，而是输出如下的img标签：<img src="loading.gif" data-src="http://真正的图片地址/xxx.jpg">因此，页面显示的图片是一个gif加载动画。当页面滚动时，如果图片出现在屏幕中，就利用jQuery把<img>的src属性替换为data-src的内容，浏览器就会实时
• 懒加载和预加载

  一、懒加载1.什么是懒加载懒加载也叫延迟加载，指的是在长网页中延迟加载图像，是一种很好优化网页性能的方式。用户滚动到它们之前，可视区域外的图像不会加载。这与图像预加载相反，在长网页上使用延迟加载将使网页加载更快。在某些情况下，它还可以帮助减少服务器负载。常适用图片很多，页面很长的电商网站场景中。2.为什么要用懒加载能提升用户的体验，不妨设想下，用户打开像手机淘宝长页面的时候，如果页面上所有的图片都需要加载，由于图片数目较大，等待时间很长，用户难免会心生抱怨，这就严重影响用户体验。减少无效资源的加载，这样能明显减少了服务器的压力和流量，也能够减小浏览器的负担。防止并发加载的资源过多会阻塞js的加载，影响网站的正常使用。3.懒加载的原理首先将页面上的图片的 src 属性设为空字符串，而图片的真实路径则设置在data-original属性中，当页面滚动的时候需要去监听scroll事件，在scroll事件的回调中，判断我们的懒加载的图片是否进入可视区域,如果图片在可视区内将图片的 src 属性设置为data-ori

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• 1.1 src 属性 src 的全称是 source，表示图片的 URL 地址源。源就是表示图片的地址路径，这个路径可以是相对路径，也可以是绝对路径。绝对路径指的是一个包含网络协议头的完整路径，常用的网络协议是 HTTP 协议，例如 https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png；相对路径是指这个图片文件跟当前的网页在同一个服务域，例如：/img/bd_logo1.png。962有时当图片过大时或者过多时，网页加载可能会比较慢，这时需要针对图片使用懒加载的方式（图片懒加载），懒加载的原理就是将图片的 src 先设置为空，网页其他内容加载完之后，再通过 JavaScript 将 src 属性赋值，例如：<div class="container"> <img src="img/loading.png" alt="1" data-src="photo-1.jpeg"> <img src="img/loading.png" alt="2" data-src="photo-2.jpeg"> <img src="img/loading.png" alt="3" data-src="photo-3.jpeg"></div><script>window.onload = function (){//页面加载完之后再加载图片 var a = document.getElementsByTagName("img");//获取图片DOM for(var i in a){ a[i].src = a[i].getAttribute("data-src") }}</script>点击下面的“运行案例”，可以试试真实的运行效果：963以上代码通过定义 onload 事件，将图片延后加载。1.1.1 Base64 方式加载图片我们都知道 exe、jpg、pdf 这些格式的文件是使用二进制方式保存的，其中包含很多无法显示和打印的字符，如果要让文本处理软件能处理二进制数据，需要将其编码成一种明文显示的安全格式，Base64 是一种最常见的二进制编码方法。有时为了方便处理，图片并非使用二进制流方式保存，而是使用 Base64 方式编码之后保存在数据库，img 标签的 src 属性可以识别 Base64 格式的编码图片格式，例如：964
• 3. 注意事项 由于 HTML 中的元素中，图片相对于别的文本类型的元素所占用的网络空间较大，所以图片加载可能会比较慢，而且 HTML 中的元素网络请求是同步进行的，所以当定义了一些较大的图片或者图片元素较多时，网页本身会出现卡顿的情况，所以针对图片的加载需要做出一些优化：尽可能少使用图片，或者使用体积较小的图片;压缩图片体积;通过懒加载的方式异步加载图片;通过设置 HTTP 缓存时间，防止图片重复请求服务器资源;通过使用 CSS 背景图的方式，将所需图片压缩到一张图片，减少请求图片次数。
• 6.1 配置 ajax function ajaxError(){ alert('ajax error');}function ajaxSuccess(result){ if (result.error) { alert('操作失败'); return; } location.reload();}在 RESTful 架构中，客户端使用 ajax 技术请求服务端的服务。当 ajax 请求失败时，调用 ajaxError，提示用户 ajax 请求服务失败；当 ajax 请求成功时，调用 ajaxSuccess，提示用户 ajax 请求服务成功。在网站的首页展示所有的联系人，当新增、修改、删除联系人后，需要刷新首页面，因此，在第 12 行，当 ajax 调用服务成功后，需要 location.reload() 刷新页面，从服务端重新加载所有的联系人。
• 2. 使用加载动画 上例的问题是从 init 到 setOption 这段时间内，图表容器没有内容，一片空白，可能会让用户误解为 bug，因此需要给容器加上 loading 效果以提示用户正在加载数据。echarts 内置了一套简单的加载动画效果，通过 echartInstance.showLoading 方法触发；通过 echartInstance.hideLoading 方法关闭，例如：1303示例效果：echartInstance.showLoading 函数签名如下：(type?: string, opts?: Object) => void参数：type：可选，加载动画类型，目前只支持 ‘default’；opts：可选，加载动画配置项，默认配置项：{ text: 'loading', color: '#c23531', textColor: '#000', maskColor: 'rgba(255, 255, 255, 0.8)', zlevel: 0}提示：echarts 目前只提供了一种加载动画样式，而且没有对外暴露加载动画的扩展接口。如果应用场景要求使用自定义动画，可以自行实现，在图表容器上覆盖一层遮罩层，并在遮罩层上叠加加载动画效果。
• 2.3 图片的样式 Markdown 本身没有为图片增加特殊的样式，如果我们需要特殊定义，可以通过 手动修改全局样式 <style> 实现。实例 3：圆形图片。#### 使图片圆角<style> img { border-radius: 50% !important; border: 30px solid #eee; }</style>其渲染结果如下：图片来源于网络，版权归原作者所有
• 3.1 打开文件并加载数据 这里用到的npz文件大家可以从谷歌仓库中下载，大家可以通过该链接下载。然后我们需要首先得到下载文件的本地地址，在这里我假设地址是’/root/.keras/datasets/mnist.npz’。该数据集是由一个字典组成，这个字典由四个元素组成，他们的key分别是：x_train: 训练数据的图片数据；y_train: 训练数据的标签；x_test: 测试数据的图片数据；y_test: 测试数据的标签。了解了数据的结构后，我们便可以通过以下操作进行数据的加载：import Numpy as npimport tensorflow as tfpath = '/root/.keras/datasets/mnist.npz'with np.load(path) as np_data: train_exa = np_data['x_train'] train_labels = np_data['y_train'] test_exa = np_data['x_test'] test_labels = np_data['y_test']这样我们便完成了数据的加载。

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