প্রতিক্রিয়া নেটিভে

Gerald Girard

রবিবার, ১৬ ফেব্রুয়ারী, ২০২৫ ৮:৩০:২৪ PM

ফ্ল্যাশলিস্টে দক্ষ রেন্ডারিং মাস্টারিং

প্রতিক্রিয়া নেটিভে বড় ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করা একটি চ্যালেঞ্জ হতে পারে, বিশেষত ব্যবহার করার সময় ফ্ল্যাশলিস্ট পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশনের জন্য। একটি সাধারণ ইস্যু বিকাশকারীদের মুখোমুখি হ'ল উপরের এবং নীচে স্ক্রোল করার সময় উপাদানগুলির অযাচিত পুনরায় রেন্ডারিং। 🚀

এটি ল্যাজি পারফরম্যান্স, ফ্লিকারিং ইউআই এবং সামগ্রিক সাবপটিমাল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার দিকে নিয়ে যেতে পারে। নিজের মতো অনেক শিক্ষানবিস ব্যবহার করে এটি সমাধান করার চেষ্টা করুন পিউরাপোনেন্ট বা প্রতিক্রিয়া.মেমো, তবে কখনও কখনও এই সমাধানগুলি প্রত্যাশার মতো কাজ করে বলে মনে হয় না।

কল্পনা করুন আপনি একটি খাদ্য বিতরণ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করছেন, যেখানে ব্যবহারকারীরা কয়েকশ নেস্টেড মেনু আইটেমের মাধ্যমে স্ক্রোল করতে পারেন। যদি প্রতিটি স্ক্রোল আন্দোলন সমস্ত আইটেমকে রিফ্রেশ করতে বাধ্য করে তবে এটি অ্যাপটি ধীর করে দেবে এবং ব্যবহারকারীদের হতাশ করবে। এই গাইডটিতে আমরা ঠিক এটিই মোকাবেলা করতে যাচ্ছি।

এই নিবন্ধে, আমরা ফ্ল্যাশলিস্ট পুনরায় রেন্ডার্স কেন ঘটবে, কীভাবে প্রতিক্রিয়া উপাদান আপডেটগুলি পরিচালনা করে এবং মসৃণ স্ক্রোলিং কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করার জন্য সেরা অনুশীলনগুলি কেন তা আবিষ্কার করব। আপনি একজন শিক্ষানবিস বা অভিজ্ঞ বিকাশকারী হোন না কেন, এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি আপনাকে একটি বিরামবিহীন ইউআই অভিজ্ঞতা তৈরি করতে সহায়তা করবে। ✅

কমান্ড	ব্যবহারের উদাহরণ
FlashList	শপাইফের ফ্ল্যাশলিস্ট লাইব্রেরি থেকে একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স তালিকার উপাদান, অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের হ্রাস করে বৃহত ডেটাসেটের জন্য অনুকূলিত।
memo()	যখন উপাদানগুলির প্রপসগুলি পরিবর্তন হয় না তখন অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের প্রতিরোধ করে কার্যকরী উপাদানগুলি অনুকূল করতে ব্যবহৃত হয়।
useCallback()	রেন্ডারাইটেম কলব্যাকগুলিতে পারফরম্যান্স উন্নত করে প্রতিটি রেন্ডারে ফাংশনটি পুনরায় তৈরি করা রোধ করতে একটি মেময়েড ফাংশন দেয়।
useMemo()	ফ্ল্যাশলিস্ট উপাদানগুলির জন্য বৃহত ডেটাসেট তৈরি করার মতো ব্যয়বহুল গণনাগুলি স্মৃত করে পারফরম্যান্সকে অনুকূল করে তোলে।
estimatedItemSize	একটি ফ্ল্যাশলিস্ট-নির্দিষ্ট সম্পত্তি যা আইটেমগুলির আকার অনুমান করে, স্ক্রোলিং পারফরম্যান্স উন্নত করে রেন্ডারিংকে অনুকূল করতে সহায়তা করে।
keyExtractor	প্রতিটি তালিকা আইটেমের একটি অনন্য কী বরাদ্দ করে, ডেটা পরিবর্তিত হলে অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের প্রতিরোধ করে।
useEffect()	পার্শ্ব প্রতিক্রিয়াগুলি পরিচালনা করে যেমন উপাদানটি মাউন্ট করার সময় ফ্ল্যাশলিস্ট উপাদানটিতে প্রাথমিক ডেটাসেট সেট করা।
StyleSheet.create()	প্রতিক্রিয়াযুক্ত দেশীয় উপাদানগুলির রেন্ডারিং দক্ষতা উন্নত করতে অনুকূলিত এবং অপরিবর্তনীয় স্টাইলের অবজেক্ট তৈরি করে।
showsVerticalScrollIndicator	ফ্ল্যাশলিস্টে এমন একটি সম্পত্তি যা উল্লম্ব স্ক্রোল বারের দৃশ্যমানতা নিয়ন্ত্রণ করে, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করে।

রিঅ্যাক্ট নেটিভ ফ্ল্যাশলিস্ট রেন্ডারিং অপ্টিমাইজিং

বড় ডেটাসেটগুলির সাথে ডিল করার সময় স্থানীয় প্রতিক্রিয়া, মসৃণ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা যেভাবে ডেটা রেন্ডার করা হয়েছে তা অনুকূল করা গুরুত্বপূর্ণ। পূর্ববর্তী উদাহরণগুলিতে প্রদত্ত স্ক্রিপ্টগুলি ফ্ল্যাশলিস্ট উপাদানটির মাধ্যমে স্ক্রোল করার সময় অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের প্রতিরোধ করা লক্ষ্য করে। প্রথম পদ্ধতিটি ব্যবহার করে স্মৃতিচারণ মাধ্যমে মেমো () ফাংশন, যা তালিকার আইটেমগুলি গুটিয়ে দেয় এবং তাদের প্রপস পরিবর্তন না করা হলে তাদের পুনরায় রেন্ডারিং থেকে বাধা দেয়। এটি ওভারহেড প্রক্রিয়াকরণকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করে। শত শত আইটেম সহ একটি খাদ্য বিতরণ অ্যাপের মাধ্যমে স্ক্রোলিংয়ের কল্পনা করুন - অপ্টিমাইজেশন ছাড়াই, প্রতিটি স্ক্রোল একটি ল্যাজি ইন্টারফেসের কারণ হতে পারে। 🚀

দ্বিতীয় পদ্ধতির সমন্বয় করে অপ্টিমাইজেশন আরও একধাপ এগিয়ে নিয়ে যায় usecallback () এবং usememo ()। এই হুকগুলি প্রতিটি রেন্ডারে ফাংশন এবং ব্যয়বহুল গণনা প্রতিরোধের জন্য প্রয়োজনীয়। usememo () নিশ্চিত করে যে ডেটাসেটটি কেবল একবার উত্পন্ন হয়েছে, যখন usecallback () প্রতিটি তালিকা আইটেমের জন্য রেন্ডার ফাংশনটি রেন্ডারগুলিতে স্থিতিশীল থাকে তা নিশ্চিত করে। এই অপ্টিমাইজেশনগুলি একটি বিশাল পার্থক্য তৈরি করে, বিশেষত জটিল নেস্টেড স্ট্রাকচারগুলি যেমন একাধিক উপ-আইটেম সহ খাদ্য বিভাগগুলি পরিচালনা করে।

স্ক্রিপ্টের আর একটি মূল বিষয় হ'ল আনুমানিক আইটেমসাইজ সম্পত্তি। এটি ফ্ল্যাশলিস্টের জন্য নির্দিষ্ট এবং সিস্টেমকে আইটেমের উচ্চতাগুলিকে প্রাকপম্পুটে সহায়তা করে, দক্ষ মেমরির ব্যবহার নিশ্চিত করে এবং স্ক্রোলিংয়ের সময় ফ্লিকারিং হ্রাস করে। এই সম্পত্তি ব্যতীত, ফ্ল্যাশলিস্ট একটি মসৃণ স্ক্রোলিং অভিজ্ঞতা বজায় রাখতে লড়াই করতে পারে, বিশেষত নিম্ন-প্রান্তের ডিভাইসগুলিতে। এমন একটি অনলাইন মুদি দোকান সম্পর্কে ভাবুন যেখানে আপনি হাজার হাজার পণ্যের মাধ্যমে নির্বিঘ্নে স্ক্রোল করতে পারেন - এই অপ্টিমাইজেশন এটি সম্ভব করে তোলে। ✅

অবশেষে, স্টাইল অপ্টিমাইজেশনও গুরুত্বপূর্ণ। স্টাইলগুলি সরাসরি সংজ্ঞায়িত করার পরিবর্তে স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে স্টাইলশিট.ক্রিয়েট (), যা প্রতিক্রিয়াটিকে দক্ষতার সাথে ক্যাশে শৈলীগুলি অনুকূলিত করতে এবং ক্যাশে শৈলীগুলিকে অনুমতি দেয়। এটি পুনরায় রেন্ডার্সের সময় পুনরায় আবেদনকারী স্টাইলগুলিতে নেওয়া সময়কে হ্রাস করে, আরও পারফরম্যান্স বাড়িয়ে তোলে। একত্রিত হওয়ার সময়, এই কৌশলগুলি বৃহত আকারের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একটি বিরামবিহীন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করে একটি অত্যন্ত দক্ষ তালিকা রেন্ডারিং প্রক্রিয়া তৈরি করে। এই সেরা অনুশীলনগুলি অনুসরণ করে, বিকাশকারীরা অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের প্রতিরোধ করতে পারে এবং অত্যন্ত পারফরম্যান্ট মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে। 📱

অনুকূলিত পারফরম্যান্সের জন্য ফ্ল্যাশলিস্টে অযাচিত পুনরায় রেন্ডারদের প্রতিরোধ করা

অনুকূলিত রেন্ডারিং কৌশলগুলির সাথে প্রতিক্রিয়া নেটিভে ফ্ল্যাশলিস্ট বাস্তবায়ন

import React, { useState, useEffect, memo } from "react";
import { View, Text, Image, StyleSheet } from "react-native";
import { FlashList } from "@shopify/flash-list";
const generateSampleData = () => {
  return Array.from({ length: 100 }, (_, index) => ({
    id: index.toString(),
    name: `Food Item ${index + 1}` ,
    image: `https://source.unsplash.com/80x80/?food&random=${index}` ,
    price: (Math.random() * 50 + 5).toFixed(2),
    rating: (Math.random() * 5).toFixed(1),
  }));
};
const MemoizedItem = memo(({ item }) => {
  return (
    <View style={styles.itemContainer}>
      <Image source={{ uri: item.image }} style={styles.image} />
      <Text>{item.name}</Text>
    </View>
  );
});
const FlashListScreen = () => {
  const [data, setData] = useState([]);
  useEffect(() => {
    setData(generateSampleData());
  }, []);
  return (
    <View style={styles.container}>
      <FlashList
        data={data}
        renderItem={({ item }) => <MemoizedItem item={item} />}
        keyExtractor={(item) => item.id}
        estimatedItemSize={100}
      />
    </View>
  );
};
const styles = StyleSheet.create({
  container: { flex: 1, backgroundColor: "#fff", paddingHorizontal: 10 },
  itemContainer: { flexDirection: "row", alignItems: "center", padding: 10 },
  image: { width: 50, height: 50, borderRadius: 25, marginRight: 10 },
});
export default FlashListScreen;

ইউজিক্যালব্যাক এবং ইউএসইএমইএমও সহ ফ্ল্যাশলিস্ট পারফরম্যান্সের অনুকূলকরণ

রি-রেন্ডারগুলি হ্রাস করে রিঅ্যাক্ট নেটিভ ফ্ল্যাশলিস্টে পারফরম্যান্সের উন্নতি করা

import React, { useState, useEffect, useCallback, useMemo } from "react";
import { View, Text, Image, StyleSheet } from "react-native";
import { FlashList } from "@shopify/flash-list";
const generateSampleData = useMemo(() => {
  return () => Array.from({ length: 100 }, (_, index) => ({
    id: index.toString(),
    name: `Food Item ${index + 1}` ,
    image: `https://source.unsplash.com/80x80/?food&random=${index}` ,
    price: (Math.random() * 50 + 5).toFixed(2),
    rating: (Math.random() * 5).toFixed(1),
  }));
}, []);
const RenderItem = useCallback(({ item }) => (
  <View style={styles.itemContainer}>
    <Image source={{ uri: item.image }} style={styles.image} />
    <Text>{item.name}</Text>
  </View>
), []);
const FlashListScreen = () => {
  const [data, setData] = useState([]);
  useEffect(() => {
    setData(generateSampleData());
  }, [generateSampleData]);
  return (
    <View style={styles.container}>
      <FlashList
        data={data}
        renderItem={({ item }) => <RenderItem item={item} />}
        keyExtractor={(item) => item.id}
        estimatedItemSize={100}
      />
    </View>
  );
};
const styles = StyleSheet.create({
  container: { flex: 1, backgroundColor: "#fff", paddingHorizontal: 10 },
  itemContainer: { flexDirection: "row", alignItems: "center", padding: 10 },
  image: { width: 50, height: 50, borderRadius: 25, marginRight: 10 },
});
export default FlashListScreen;

ফ্ল্যাশলিস্টে অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের প্রতিরোধের উন্নত কৌশলগুলি

ব্যবহারের বাইরে পিউরোকম্পেন্ট এবং স্মৃতিচারণ, অপ্টিমাইজ করার জন্য আরেকটি কার্যকর পদ্ধতি ফ্ল্যাশলিস্ট রেন্ডারিং হ'ল বাস্তবায়ন ভার্চুয়ালাইজেশন। ভার্চুয়ালাইজেশন নিশ্চিত করে যে কেবলমাত্র কোনও নির্দিষ্ট সময়ে আইটেমগুলির একটি উপসেট রেন্ডার করা হয়, অ্যাপ্লিকেশনটির মেমরি এবং সিপিইউ ব্যবহারকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। গভীরভাবে নেস্টেড স্ট্রাকচারগুলি পরিচালনা করার সময় এই কৌশলটি বিশেষভাবে কার্যকর, যেখানে প্রতিটি পিতামাতার উপাদানগুলিতে একাধিক শিশু উপাদান থাকে। ভার্চুয়ালাইজেশন ব্যতীত, একবারে হাজার হাজার আইটেম সরবরাহ করা পারফরম্যান্স বাধা সৃষ্টি করতে পারে, যার ফলে ধীরে ধীরে স্ক্রোলিং এবং ইউআই ল্যাগ হতে পারে।

বিবেচনা করার জন্য আরেকটি মূল বিষয় হ'ল এর যথাযথ ব্যবহার getitemtype ফাংশন। মধ্যে ফ্ল্যাশলিস্ট, এই ফাংশনটি বিকাশকারীদের বিভিন্ন আইটেমের ধরণের শ্রেণীবদ্ধ করার অনুমতি দেয়, যখন কেবলমাত্র নির্দিষ্ট আইটেমগুলি পরিবর্তিত হয় তখন পুরো তালিকায় অপ্রয়োজনীয় আপডেটগুলি প্রতিরোধ করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি মার্কেটপ্লেস অ্যাপে যেখানে পণ্যগুলি বিভাগ দ্বারা গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়, ব্যবহার করে getitemtype পুরো তালিকাটি পুনরায় রেন্ডারিংয়ের পরিবর্তে কেবল পরিবর্তিত বিভাগ আপডেট করতে সহায়তা করে। এটি বিশেষত নিম্ন-শেষ ডিভাইসে পারফরম্যান্সকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়ে তোলে। 🚀

শেষ অবধি, অনুকূলিতকরণ প্রসঙ্গ ব্যবহার প্রতিক্রিয়াগুলির মধ্যে অ্যাপ্লিকেশনগুলি উন্নত করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে ফ্ল্যাশলিস্ট দক্ষতা। রেডাক্স বা প্রসঙ্গ এপিআইয়ের মতো গ্লোবাল স্টেট ম্যানেজমেন্ট সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করার সময়, রাষ্ট্রীয় আপডেটের কারণে অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের এড়াতে এটি প্রয়োজনীয়। রাষ্ট্রকে ছোট, স্বতন্ত্র প্রসঙ্গে বিভক্ত করে এবং কেবলমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা বের করার জন্য নির্বাচকদের ব্যবহার করে, বিকাশকারীরা পুনরায় রেন্ডারকারীদের হ্রাস করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, চ্যাট থ্রেডগুলি প্রদর্শনকারী একটি বার্তাপ্রেরণ অ্যাপ্লিকেশনটিতে, একটি নতুন বার্তা পাওয়ার পরে পুরো তালিকাটি আপডেট করার পরিবর্তে, কেবল আক্রান্ত কথোপকথনের থ্রেডটি পুনরায় রেন্ডার করা উচিত। এই ছোট তবে কার্যকর কৌশলগুলি একটি মসৃণ, উচ্চ-পারফরম্যান্স ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করতে সহায়তা করে। ✅

ফ্ল্যাশলিস্ট অপ্টিমাইজেশন সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

কেন FlashList ফ্ল্যাটলিস্টের উপরে প্রস্তাবিত?
FlashList ফ্ল্যাটলিস্টের তুলনায় আরও ভাল পারফরম্যান্স, মসৃণ স্ক্রোলিং এবং মেমরির ব্যবহার হ্রাস করে বৃহত্তর ডেটাসেটগুলির জন্য অনুকূলিত।
কিভাবে memo() পুনরায় রেন্ডারদের প্রতিরোধে সহায়তা করবেন?
memo() অপ্রয়োজনীয় আপডেটগুলি রোধ করতে একটি কার্যকরী উপাদানকে আবৃত করে যদি এর প্রপগুলি পরিবর্তন না করে, পুনরায় রেন্ডারগুলি হ্রাস করে।
এর ভূমিকা কী useCallback() ফ্ল্যাশলিস্ট অনুকূলকরণে?
useCallback() ফ্ল্যাশলিস্টে অপ্রয়োজনীয় আপডেটগুলি প্রতিরোধ করে একই ফাংশন রেফারেন্সটি রেন্ডারগুলিতে ব্যবহৃত হয় তা নিশ্চিত করে renderItem।
ক্যান estimatedItemSize পারফরম্যান্স উন্নত?
হ্যাঁ, সেটিং estimatedItemSize ফ্ল্যাশলিস্ট প্রাকম্পুট আইটেমের উচ্চতাগুলিতে সহায়তা করে, গতিশীলভাবে লেআউট আকারগুলি গণনা করে ব্যয় করা সময়কে হ্রাস করে।
কিভাবে পারে getItemType রেন্ডারিং অপ্টিমাইজ?
getItemType তালিকা আইটেমগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করে, কেবলমাত্র নির্দিষ্ট প্রকারগুলি পুরো তালিকাটি পুনরায় রেন্ডারিংয়ের পরিবর্তে আপডেট করা হয়েছে তা নিশ্চিত করে।

ফ্ল্যাশলিস্টে পারফরম্যান্স অনুকূলকরণ

বড় তালিকাগুলির সাথে কাজ করার সময়, মসৃণ পারফরম্যান্স নিশ্চিত করা একটি দুর্দান্ত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার মূল চাবিকাঠি। মত কৌশল ব্যবহার করে প্রতিক্রিয়া.মেমো এবং usecallback, বিকাশকারীরা অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের রোধ করতে পারে, সিপিইউ এবং মেমরির ব্যবহার হ্রাস করতে পারে। এই অপ্টিমাইজেশনগুলি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রয়োজনীয় যা বড় ডেটাসেটগুলি যেমন পণ্য ক্যাটালগ বা সোশ্যাল মিডিয়া ফিডগুলি পরিচালনা করে। 📱

অতিরিক্তভাবে, ফ্ল্যাশলিস্ট-নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি আনুমানিক আইটেমসাইজ এবং getitemtype আরও স্ক্রোলিং তরলতা বাড়ান। সঠিকভাবে ডেটা কাঠামোগত এবং উপাদান আপডেটগুলি অনুকূলকরণের মাধ্যমে, বিকাশকারীরা অত্যন্ত পারফরম্যান্ট অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন। এই কৌশলগুলি মাস্টারিং করা নিশ্চিত করে যে এমনকি জটিল, ডেটা-ভারী অ্যাপ্লিকেশনগুলি সুচারুভাবে চালিত হয়, ব্যবহারকারীদের বিরামবিহীন এবং দক্ষ অভিজ্ঞতা সরবরাহ করে। ✅

নির্ভরযোগ্য উত্স এবং রেফারেন্স

অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন চালু ফ্ল্যাশলিস্ট শপাইফ থেকে, এর বাস্তবায়ন এবং অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলি বিশদ থেকে: শপাইফ ফ্ল্যাশলিস্ট ডক্স ।
ফ্ল্যাটলিস্ট এবং ভার্চুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে দক্ষতার সাথে বড় তালিকাগুলি পরিচালনা করার বিষয়ে নেটিভের অফিসিয়াল গাইড প্রতিক্রিয়া জানান: নেটিভ ফ্ল্যাটলিস্ট ডক্স প্রতিক্রিয়া ।
স্মৃতিচারণ কৌশলগুলি ব্যবহার করে প্রতিক্রিয়া অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডারকারীদের প্রতিরোধের বিষয়ে বিস্তৃত টিউটোরিয়াল: প্রতিক্রিয়া.মেমো ডকুমেন্টেশন ।
রাষ্ট্র পরিচালনার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন এবং রেন্ডারিংয়ের জন্য প্রতিক্রিয়া স্থানীয় জন্য পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলি: লোগ্রকেট পারফরম্যান্স গাইড ।

প্রতিক্রিয়া নেটিভে ফ্ল্যাশলিস্ট পারফরম্যান্সের অনুকূলকরণ: অপ্রয়োজনীয় পুনরায় রেন্ডার্স এড়ানো