Įvaldyti efektyvų atvaizdą sąraše
Darbas su dideliais duomenų rinkiniais „React Native“ gali būti iššūkis, ypač naudojant Flashlist Našumo optimizavimui. Vienas įprastų klausimų kūrėjai susiduria su nepageidaujamu komponentų pakartotiniu perdavimu slinkti aukštyn ir žemyn. 🚀
Tai gali lemti atsilikimą, mirksinčią vartotojo sąsają ir bendrą neoptimalią vartotojo patirtį. Daugybė pradedančiųjų, kaip jūs jūs, bando tai išspręsti naudodami PureComponent arba React.Memo, Bet kartais šie sprendimai neveikia taip, kaip tikėtasi.
Įsivaizduokite, kad kuriate maisto pristatymo programą, kurioje vartotojai gali slinkti per šimtus įdėto meniu elementų. Jei kiekvienas slinkties judėjimas verčia visus elementus atnaujinti, jis sulėtins programą ir suklaidins vartotojus. Būtent tai mes ketiname spręsti šiame vadove.
Šiame straipsnyje mes ištirsime, kodėl įvyksta „Flashlist“ pakartotiniai sąrašai, kaip „React“ tvarko komponentų atnaujinimus ir geriausią praktiką, kad būtų užtikrintas sklandus slinkties našumas. Nesvarbu, ar esate pradedantysis, ar patyręs kūrėjas, šios įžvalgos padės jums sukurti vientisą UI patirtį. ✅
Komanda | Naudojimo pavyzdys |
---|---|
FlashList | Aukšto našumo sąrašo komponentas iš „Shopify“ „FlashList“ bibliotekos, optimizuotas dideliems duomenų rinkiniams, sumažinant nereikalingus pakartotinius ryšius. |
memo() | Naudojamas funkciniams komponentams optimizuoti, užkertant kelią nereikalingiems pakartotiniams ryšiams, kai komponento rekvizitai nesikeičia. |
useCallback() | Grąžina įsimintą funkciją, kad būtų išvengta kiekvieno pateikimo funkcijos sukūrimo, pagerindama „RenderItem“ atgalinio ryšio našumą. |
useMemo() | Optimizuoja našumą, įsimenant brangius skaičiavimus, pavyzdžiui, generuoti didelius duomenų sąrašų duomenų rinkinius. |
estimatedItemSize | BLAIFLIST specifinė savybė, padedanti optimizuoti perteikimą, įvertinant elementų dydį, pagerinant slinkimo našumą. |
keyExtractor | Kiekvienam sąrašo elementui priskiria unikalų raktą, užkirsdamas kelią nereikalingiems pakartotiniams ryšiams, kai duomenys keičiasi. |
useEffect() | Tvarko šalutinį poveikį, pavyzdžiui, pradinio duomenų rinkinio nustatymas „FlashList“ komponente, kai komponentas montuojamas. |
StyleSheet.create() | Sukuria optimizuotus ir nekintamus stiliaus objektus, kad pagerintų „React“ vietinių komponentų perteikimo efektyvumą. |
showsVerticalScrollIndicator | „Flashlist“ savybė, kontroliuojanti vertikalios slinkties juostos matomumą, pagerindama vartotojo patirtį. |
„Flashlist“ perteikimo optimizavimas „React Native“
Kai susiduriama su dideliais duomenų rinkiniais Reaguoti gimtoji, optimizuoti duomenų pateikimo būdą yra labai svarbus siekiant užtikrinti sklandų vartotojo patirtį. Ankstesniuose pavyzdžiuose pateiktuose scenarijuose siekiama užkirsti kelią nereikalingiems pakartotiniams ryšiams, kai slinkite per „FlashList“ komponentą. Naudojamas pirmasis metodas Prisiminimas per memo () Funkcija, kuri įvynioja sąrašo elementus ir neleidžia jiems pakartotinai perduoti, nebent jų rekvizitai pasikeis. Tai žymiai sumažina apdorojimo pridėtines išlaidas ir pagerina našumą. Įsivaizduokite, kad slinkite per maisto pristatymo programą su šimtais elementų - be optimizavimo, kiekvienas slinkties slinktis gali sukelti atsilikusią sąsają. 🚀
Antrasis požiūris optimizuoja žingsnį toliau, įtraukiant „UseCallback“ () ir USEMEMO (). Šie kabliukai yra būtini norint išvengti funkcijų kūrimo ir brangių skaičiavimų kiekviename pateikime. USEMEMO () užtikrina, kad duomenų rinkinys būtų generuojamas tik vieną kartą, o „UseCallback“ () įsitikinkite, kad kiekvieno sąrašo elemento pateikimo funkcija išlieka stabili. Šie optimizacijos daro didžiulį skirtumą, ypač tvarkant sudėtingas įdėtas struktūras, tokias kaip maisto kategorijos su keliais pogrupiais.
Kitas svarbus scenarijaus aspektas yra NUSTATYMAS PAGRINDINIS nuosavybė. Tai būdinga „Flashlist“ ir padeda sistemai iš anksto apompiutuoti elementų aukštis, užtikrinant efektyvų atminties naudojimą ir mažinant mirgėjimą slinkties metu. Be šios savybės „Flashlist“ gali stengtis išlaikyti sklandų slinkimo patirtį, ypač žemesnės klasės įrenginiuose. Pagalvokite apie internetinę maisto prekių parduotuvę, kurioje galite sklandžiai slinkti per tūkstančius produktų - tai leidžia tai padaryti įmanoma. ✅
Galiausiai taip pat svarbu stiliaus optimizavimas. Užuot tiesiogiai apibrėždami „Styles Inline“, scenarijus naudoja Stiliusheet.create (), kuris leidžia „React Native“ efektyviai optimizuoti ir talpyklos stilių. Tai sumažina laiką, kurį reikia pakartotinai pakartotinai pakartotinai atlikti, dar labiau padidinant našumą. Derinant, šie metodai sukuria labai efektyvų sąrašo pateikimo mechanizmą, užtikrinantį sklandų vartotojo patirtį didelio masto programose. Vykdydami šią geriausią praktiką, kūrėjai gali užkirsti kelią nereikalingiems pakartotiniams asmenims ir sukurti labai atliktų mobiliųjų programų programas. 📱
Užkirsti
„Flashlist“ įgyvendinimas „React Native“ su optimizuotomis perteikimo metodais
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;
„FlashList“ našumo optimizavimas naudojant „UseCallback“ ir „Usemo“
Gerinant „React“ vietinio sąrašo rezultatą, sumažinant pakartotinius ryšius
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;
Pažangios technikos, skirtos užkirsti
Už PureComponent ir Prisiminimas, dar vienas efektyvus būdas optimizuoti „Flashlist“ perteikimas yra įgyvendinimas virtualizavimas. Virtualizavimas užtikrina, kad bet kuriuo metu pateikiamas tik elementų pogrupis, žymiai sumažinant programos atmintį ir procesoriaus suvartojimą. Ši technika yra ypač naudinga tvarkant giliai įdėtas struktūras, kur kiekviename tėvų komponente yra keli vaiko elementai. Neturėdamas virtualizacijos, tūkstančiai elementų vienu metu gali sukelti našumo kliūtys, dėl kurių lėtas slinkimas ir UI atsilikimas.
Kitas svarbus veiksnys, į kurį reikia atsižvelgti getitemtype funkcija. Į „Flashlist“, Ši funkcija leidžia kūrėjams suskirstyti į kategorijas skirtingų elementų tipus, užkertant kelią nereikalingiems viso sąrašo atnaujinimams, kai keičiasi tik konkretūs elementai. Pavyzdžiui, rinkos programoje, kurioje produktai yra sugrupuoti pagal kategorijas, naudojant getitemtype Padeda atnaujinti tik modifikuotą kategoriją, užuot pakartojęs visą sąrašą. Tai žymiai padidina našumą, ypač žemesnės klasės įrenginiuose. 🚀
Galiausiai, optimizavimas Konteksto naudojimas „React Applications“ vaidina lemiamą vaidmenį tobulėjant Flashlist efektyvumas. Naudojant pasaulinius valstybės valdymo įrankius, tokius kaip „Redux“ ar „Context API“, būtina išvengti nereikalingų pakartotinių leidėjų, kuriuos sukelia valstybės atnaujinimai. Padaliję būseną į mažesnius, nepriklausomus kontekstus ir naudodamiesi atrankos priemonėmis tik būtiniems duomenims, kūrėjai gali sumažinti pakartotinius ryšius. Pavyzdžiui, žinučių siuntimo programoje, kurioje rodomos pokalbių gijos, užuot atnaujinę visą sąrašą gavus naują pranešimą, turėtų būti pakartotinai pateikta tik paveikta pokalbio gija. Šios mažos, tačiau įspūdingos strategijos padeda užtikrinti sklandžią, aukštos kokybės vartotojo patirtį. ✅
Dažnai užduodami klausimai apie „FlashList“ optimizavimą
- Kodėl yra FlashList Rekomenduojama per fiksuotą sąrašą?
- FlashList yra optimizuotas dideliems duomenų rinkiniams, užtikrinant geresnį našumą, sklandesnį slinkimą ir sumažintą atminties naudojimą, palyginti su plokščių sąrašu.
- Kaip sekasi memo() padėti užkirsti kelią pakartotiniams asmenims?
- memo() Apvyniokite funkcinį komponentą, kad būtų išvengta nereikalingų atnaujinimų, jei jo rekvizitai nepasikeitė, sumažinant pakartotinius ryšius.
- Koks yra vaidmuo useCallback() Optimizuojant „Flashlist“?
- useCallback() Užtikrina, kad būtų naudojama ta pati funkcijos nuoroda, užkirsti kelią nereikalingiems atnaujinimams „Flashlist“ renderItem.
- Gali estimatedItemSize pagerinti našumą?
- Taip, nustatymas estimatedItemSize Padeda „Flashlist“ išankstiniams elementų aukštumoms, dinamiškai sumažinant laiką, praleistą apskaičiuojant išdėstymo dydžius.
- Kaip gali getItemType optimizuoti perteikimą?
- getItemType Kategorizuojami sąrašo elementai, užtikrinant, kad atnaujinami tik konkretūs tipai, o ne iš naujo perduoti visą sąrašą.
Optimizuoti našumo sąrašą
Kalbant apie didelius sąrašus, užtikrinimas, kad sklandus našumas yra labai svarbus vartotojo patirčiai. Naudojant tokius metodus React.Memo ir „UseCallback“, Kūrėjai gali užkirsti kelią nereikalingiems pakartotiniams asmenims, mažinti CPU ir atminties naudojimą. Šie optimizacijos yra būtinos programoms, kurios tvarko didelius duomenų rinkinius, tokius kaip produktų katalogai ar socialinės žiniasklaidos kanalai. 📱
Be to, tokios kaip sąrašas specifinės savybės NUSTATYMAS PAGRINDINIS ir getitemtype Toliau padidinkite slinkties sklandumą. Tinkamai struktūrizuodami duomenis ir optimizuodami komponentų atnaujinimus, kūrėjai gali sukurti labai atliktas programas. Įvaldę šias technikas užtikrinama, kad net sudėtingos, duomenų sunkios programos veikia sklandžiai, suteikdamos vartotojams vientisą ir efektyvią patirtį. ✅
Patikimi šaltiniai ir nuorodos
- Oficiali dokumentacija Flashlist Iš „Shopify“, išsamiai aprašius jo įgyvendinimo ir optimizavimo metodus: „Shopify FlashList“ dokumentai .
- Oficialus „React Native“ vadovas, kaip efektyviai tvarkyti didelius sąrašus, naudodamiesi plokščių sąrašu ir virtualizavimu: Reaguoti į vietinius plokščius dokumentus .
- Išsamus vadovėlis, kaip užkirsti kelią nereikalingiems pakartotiniams reagavimo programoms, naudojant atsiminimų metodus: React.Memo dokumentacija .
- Veiklos optimizavimo strategijos „React Native“, įskaitant geriausią valstybės valdymo ir perteikimo praktiką: „Logrocket“ našumo vadovas .