فلیش لسٹ میں موثر رینڈرنگ میں مہارت حاصل کرنا
ری ایکٹ آبائی میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنا ایک چیلنج ہوسکتا ہے ، خاص طور پر جب استعمال کریں فلیش لسٹ کارکردگی کی اصلاح کے ل .۔ ایک عام مسئلہ ڈویلپرز کا سامنا کرنا پڑتا ہے جب اوپر اور نیچے سکرول کرتے وقت اجزاء کی ناپسندیدہ دوبارہ پیش کرنا ہے۔ 🚀
اس سے پسماندہ کارکردگی ، ٹمٹماہٹ UI ، اور مجموعی طور پر سبوپٹیمل صارف کے تجربے کا باعث بن سکتا ہے۔ بہت سے ابتدائی ، خود کی طرح ، استعمال کرکے اسے حل کرنے کی کوشش کرتے ہیں purecompentent یا React.memo، لیکن بعض اوقات یہ حل توقع کے مطابق کام نہیں کرتے ہیں۔
ذرا تصور کریں کہ آپ فوڈ ڈیلیوری ایپ بنا رہے ہیں ، جہاں صارف سیکڑوں نیسڈ مینو آئٹمز کے ذریعے سکرول کرسکتے ہیں۔ اگر ہر اسکرول موومنٹ تمام اشیاء کو تازہ دم کرنے پر مجبور کرتی ہے تو ، یہ ایپ کو سست کرے گی اور صارفین کو مایوس کرے گی۔ اس گائیڈ میں ہم بالکل اسی طرح سے نمٹنے کے لئے جا رہے ہیں۔
اس مضمون میں ، ہم یہ دریافت کریں گے کہ فلیش لسٹ کے دوبارہ رینڈر کیوں ہوتے ہیں ، کس طرح رد عمل جزو کی تازہ کاریوں کو سنبھالتا ہے ، اور ہموار طومار کرنے کی کارکردگی کو یقینی بنانے کے ل the بہترین طریقوں کو کس طرح ہینڈل کرتا ہے۔ چاہے آپ ابتدائی ہوں یا تجربہ کار ڈویلپر ، یہ بصیرت آپ کو بغیر کسی ہموار UI کا تجربہ بنانے میں مدد فراہم کرے گی۔ ✅
| حکم | استعمال کی مثال |
|---|---|
| FlashList | شاپائف کی فلیش لسٹ لائبریری کا ایک اعلی کارکردگی کی فہرست کا جزو ، غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں کو کم کرکے بڑے ڈیٹاسیٹس کے لئے بہتر بنایا گیا۔ |
| memo() | جب اجزاء کے پرپس تبدیل نہیں ہوتے ہیں تو غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں کو روکنے کے ذریعہ فنکشنل اجزاء کو بہتر بنانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ |
| useCallback() | ہر رینڈر پر فنکشن کو دوبارہ تخلیق کرنے سے روکنے کے لئے ایک یادگار فنکشن لوٹاتا ہے ، رینڈر آئٹم کال بیکس میں کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ |
| useMemo() | مہنگے حساب کتاب کو یاد کرکے کارکردگی کو بہتر بناتا ہے ، جیسے فلیش لسٹ کے جزو کے ل large بڑے ڈیٹاسیٹس تیار کرنا۔ |
| estimatedItemSize | ایک فلیش لسٹ سے متعلق خاص پراپرٹی جو اشیا کے سائز کا اندازہ لگا کر ، سکرولنگ کی کارکردگی کو بہتر بناتے ہوئے رینڈرنگ کو بہتر بنانے میں مدد کرتی ہے۔ |
| keyExtractor | جب اعداد و شمار میں تبدیلی آتی ہے تو ہر فہرست آئٹم کو ایک انوکھی کلید تفویض کرتی ہے ، جب غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں کو روکتا ہے۔ |
| useEffect() | ضمنی اثرات کو سنبھالتا ہے جیسے جزو پر سوار ہونے پر فلیش لسٹ جزو میں ابتدائی ڈیٹاسیٹ ترتیب دینا۔ |
| StyleSheet.create() | رد عمل دیسی اجزاء کی رینڈرنگ کارکردگی کو بہتر بنانے کے ل optim بہتر اور غیر منقولہ اسٹائل آبجیکٹ تخلیق کرتا ہے۔ |
| showsVerticalScrollIndicator | فلیش لسٹ میں ایک پراپرٹی جو عمودی اسکرول بار کی مرئیت کو کنٹرول کرتی ہے ، صارف کے تجربے کو بہتر بناتی ہے۔ |
ری ایکٹ آبائی میں فلیش لسٹ رینڈرنگ کو بہتر بنانا
جب میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ معاملہ کرتے ہو آبائی رد عمل، صارف کے ہموار تجربے کو یقینی بنانے کے لئے ڈیٹا کی پیش کش کے طریقے کو بہتر بنانا بہت ضروری ہے۔ پچھلی مثالوں میں فراہم کردہ اسکرپٹ کا مقصد فلیش لسٹ کے جزو کے ذریعے سکرول کرتے وقت غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں کو روکنا ہے۔ پہلا طریقہ استعمال کرتا ہے یادداشت کے ذریعے میمو () فنکشن ، جو فہرست کے آئٹمز کو لپیٹتا ہے اور انہیں دوبارہ پیش کرنے سے روکتا ہے جب تک کہ ان کے سہارے تبدیل نہ ہوں۔ اس سے پروسیسنگ اوور ہیڈ کو نمایاں طور پر کم کیا جاتا ہے اور کارکردگی میں بہتری آتی ہے۔ فوڈ ڈیلیوری ایپ کے ذریعہ سیکڑوں آئٹمز کے ساتھ سکرول کرنے کا تصور کریں - بغیر کسی اصلاح کے ، ہر اسکرول ایک وقفے سے انٹرفیس کا سبب بن سکتا ہے۔ 🚀
دوسرا نقطہ نظر اصلاح کو شامل کرکے ایک قدم آگے بڑھاتا ہے usecallback () اور usememo (). یہ ہکس ہر رینڈر پر افعال اور مہنگے گنتی کی دوبارہ تخلیق کو روکنے کے لئے ضروری ہیں۔ usememo () اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹاسیٹ صرف ایک بار پیدا ہوتا ہے ، جبکہ usecallback () اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہر فہرست آئٹم کے لئے رینڈر فنکشن رینڈرز میں مستحکم رہتا ہے۔ ان اصلاحات سے بہت فرق پڑتا ہے ، خاص طور پر جب گھریلو پیچیدہ ڈھانچے کو سنبھالتے ہو ، جیسے متعدد ذیلی آئٹمز کے ساتھ کھانے کے زمرے۔
اسکرپٹ کا ایک اور اہم پہلو ہے تخمینہ شدہ آئٹمائز جائیداد یہ فلیش لسٹ کے لئے مخصوص ہے اور اس نظام کو تیز رفتار آئٹم کی اونچائیوں میں مدد کرتا ہے ، جس سے میموری کے موثر استعمال کو یقینی بنایا جاسکتا ہے اور اسکرولنگ کے دوران ٹمٹماہٹ کو کم کیا جاسکتا ہے۔ اس پراپرٹی کے بغیر ، فلیش لسٹ ہموار سکرولنگ کے تجربے کو برقرار رکھنے کے لئے جدوجہد کر سکتی ہے ، خاص طور پر نچلے آخر والے آلات پر۔ ایک آن لائن گروسری اسٹور کے بارے میں سوچئے جہاں آپ ہزاروں مصنوعات کے ذریعہ بغیر کسی رکاوٹ کے اسکرول کرسکتے ہیں - یہ اصلاحات اس کو ممکن بناتی ہیں۔ ✅
آخر میں ، اسٹائل کی اصلاح بھی ضروری ہے۔ اسٹائل ان لائن کی براہ راست وضاحت کرنے کے بجائے ، اسکرپٹ استعمال کرتا ہے stylesheet.create ()، جو مقامی رد عمل کو موثر انداز میں بہتر بنانے اور کیشنے کی شیلیوں کی اجازت دیتا ہے۔ اس سے دوبارہ پیش کرنے والوں کے دوران اسٹائل کو دوبارہ لگانے کے لئے اٹھائے جانے والے وقت کو کم کیا جاتا ہے ، جس سے کارکردگی میں مزید اضافہ ہوتا ہے۔ جب مشترکہ طور پر ، یہ تکنیکیں ایک انتہائی موثر فہرست پیش کرنے کا طریقہ کار تشکیل دیتی ہیں ، جس سے بڑے پیمانے پر ایپلی کیشنز میں ہموار صارف کے تجربے کو یقینی بنایا جاتا ہے۔ ان بہترین طریقوں پر عمل کرتے ہوئے ، ڈویلپر غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں کو روک سکتے ہیں اور انتہائی پرفارمنس موبائل ایپلی کیشنز کی تعمیر کرسکتے ہیں۔ 📱
بہتر کارکردگی کے لئے فلیش لسٹ میں ناپسندیدہ دوبارہ پیش کرنے والوں کو روکنا
بہتر رینڈرنگ تکنیک کے ساتھ ری ایکٹ آبائی میں فلیش لسٹ کا نفاذ
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}><FlashListdata={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;
USECALLBACK اور USEMEMO کے ساتھ فلیش لسٹ کی کارکردگی کو بہتر بنانا
دوبارہ پیش کرنے والوں کو کم سے کم کرکے مقامی فلیش لسٹ میں کارکردگی کو بہتر بنانا
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}><FlashListdata={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;
فلیش لسٹ میں غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں کو روکنے کے لئے جدید تکنیک
استعمال کرنے سے پرے purecomponent اور یادداشت، بہتر بنانے کے لئے ایک اور موثر نقطہ نظر فلیش لسٹ رینڈرنگ کا نفاذ ہے ورچوئلائزیشن. ورچوئلائزیشن اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ کسی بھی وقت صرف اشیاء کا سب سیٹ پیش کیا جاتا ہے ، جس سے ایپ کی میموری اور سی پی یو کی کھپت کو نمایاں طور پر کم کیا جاتا ہے۔ یہ تکنیک خاص طور پر مفید ہے جب گہری گھریلو ڈھانچے کو سنبھالتے ہو ، جہاں ہر والدین کے جزو میں متعدد بچوں کے عناصر ہوتے ہیں۔ ورچوئلائزیشن کے بغیر ، ایک بار میں ہزاروں اشیاء کو پیش کرنے سے کارکردگی کی رکاوٹوں کا سبب بن سکتا ہے ، جس کی وجہ سے سکرولنگ اور UI وقفہ سست ہوجاتا ہے۔
غور کرنے کے لئے ایک اور کلیدی عنصر کا مناسب استعمال ہے گیٹ آئٹم ٹائپ تقریب میں فلیش لسٹ، یہ فنکشن ڈویلپرز کو آئٹم کی مختلف اقسام کی درجہ بندی کرنے کی اجازت دیتا ہے ، جب صرف مخصوص آئٹمز تبدیل ہوجاتے ہیں تو پوری فہرست میں غیر ضروری اپ ڈیٹس کو روکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، مارکیٹ پلیس ایپ میں جہاں مصنوعات کو استعمال کرتے ہوئے زمرہ کے مطابق گروپ کیا جاتا ہے گیٹ آئٹم ٹائپ پوری فہرست کو دوبارہ پیش کرنے کے بجائے صرف ترمیم شدہ زمرے کو اپ ڈیٹ کرنے میں مدد کرتا ہے۔ اس سے کارکردگی میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے ، خاص طور پر نچلے آخر والے آلات پر۔ 🚀
آخر میں ، اصلاح کرنا سیاق و سباق کا استعمال رد عمل کے اندر ایپلی کیشنز میں بہتری میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے فلیش لسٹ کارکردگی. جب ریڈوکس یا سیاق و سباق API جیسے عالمی سطح پر مینجمنٹ ٹولز کا استعمال کرتے ہیں تو ، یہ ضروری ہے کہ ریاستی تازہ کاریوں کی وجہ سے غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں سے بچیں۔ ریاست کو چھوٹے ، آزاد سیاق و سباق میں تقسیم کرکے اور صرف ضروری ڈیٹا نکالنے کے لئے سلیکٹرز کا استعمال کرتے ہوئے ، ڈویلپر دوبارہ پیش کرنے والوں کو کم سے کم کرسکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، ایک میسجنگ ایپ میں ، چیٹ تھریڈز کو ظاہر کرتے ہوئے ، نیا پیغام موصول ہونے پر پوری فہرست کو اپ ڈیٹ کرنے کے بجائے ، صرف متاثرہ گفتگو کے دھاگے کو دوبارہ پیش کیا جانا چاہئے۔ یہ چھوٹی لیکن اثر انگیز حکمت عملی ہموار ، اعلی کارکردگی والے صارف کے تجربے کو یقینی بنانے میں مدد کرتی ہے۔ ✅
فلیش لسٹ کی اصلاح کے بارے میں اکثر پوچھے گئے سوالات
- کیوں ہے؟ FlashList فلیٹ لسٹ سے زیادہ تجویز کردہ؟
- FlashList فلیٹ لسٹ کے مقابلے میں بہتر کارکردگی ، ہموار طومار کرنے ، اور میموری کے استعمال کو کم کرنے کے لئے ، بڑے ڈیٹاسیٹس کے لئے بہتر بنایا گیا ہے۔
- کیسے کرتا ہے؟ memo() دوبارہ پیش کرنے والوں کو روکنے میں مدد کریں؟
- memo() غیر ضروری اپ ڈیٹس کو روکنے کے لئے ایک فعال جز کو لپیٹتا ہے اگر اس کے پرپس تبدیل نہیں ہوئے ہیں تو ، دوبارہ پیش کرنے والوں کو کم کریں۔
- کیا کردار ہے؟ useCallback() فلیش لسٹ کو بہتر بنانے میں؟
- useCallback() اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ فلیش لسٹ میں غیر ضروری تازہ کاریوں کو روکتا ہے ، اسی فنکشن کا حوالہ استعمال کیا جاتا ہے۔ renderItem.
- کر سکتے ہیں estimatedItemSize کارکردگی کو بہتر بنائیں؟
- ہاں ، ترتیب estimatedItemSize فلیش لسٹ میں مدد سے آئٹم ہائٹس کی اونچائیوں میں مدد ملتی ہے ، جس میں حرکات کے سائز کو متحرک طور پر حساب کتاب کرنے میں صرف کیا جاتا ہے۔
- کیسے کر سکتے ہیں getItemType رینڈرنگ کو بہتر بنائیں؟
- getItemType فہرستوں کی فہرستوں کی درجہ بندی کرتے ہیں ، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ پوری فہرست کو دوبارہ پیش کرنے کے بجائے صرف مخصوص اقسام کو اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔
فلیش لسٹ میں کارکردگی کو بہتر بنانا
جب بڑی فہرستوں سے نمٹنے کے دوران ، ہموار کارکردگی کو یقینی بنانا صارف کے ایک بہترین تجربے کی کلید ہے۔ تکنیک کی طرح استعمال کرکے React.memo اور usecallback، ڈویلپر غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں کو روک سکتے ہیں ، سی پی یو اور میموری کے استعمال کو کم کرسکتے ہیں۔ یہ اصلاحات ایپس کے ل essential ضروری ہیں جو بڑے ڈیٹاسیٹس کو سنبھالتی ہیں ، جیسے پروڈکٹ کیٹلاگ یا سوشل میڈیا فیڈز۔ 📱
مزید برآں ، فلیش لسٹ سے متعلق مخصوص خصوصیات جیسے تخمینہ شدہ آئٹمائز اور گیٹ آئٹم ٹائپ مزید طومار کرنے کی روانی کو بڑھانا۔ ڈیٹا کو صحیح طریقے سے تشکیل دینے اور جزو کی تازہ کاریوں کو بہتر بنانے سے ، ڈویلپرز انتہائی پرفارمنس ایپلی کیشنز تشکیل دے سکتے ہیں۔ ان تکنیکوں میں مہارت حاصل کرنا یقینی بناتا ہے کہ یہاں تک کہ پیچیدہ ، ڈیٹا ہیوی ایپلی کیشنز آسانی سے چلتی ہیں ، جو صارفین کو بغیر کسی رکاوٹ اور موثر تجربہ فراہم کرتی ہیں۔ ✅
قابل اعتماد ذرائع اور حوالہ جات
- سرکاری دستاویزات پر فلیش لسٹ شاپائف سے ، اس کے نفاذ اور اصلاح کی تکنیک کی تفصیل: شاپائف فلیش لسٹ دستاویزات .
- فلیٹ لسٹ اور ورچوئلائزیشن کا استعمال کرتے ہوئے بڑی فہرستوں کو موثر انداز میں سنبھالنے کے بارے میں آبائی سرکاری رہنما کا رد عمل: آبائی فلیٹ لسٹ دستاویزات پر ردعمل دیں .
- میمورائزیشن کی تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے رد عمل ایپلی کیشنز میں غیر ضروری دوبارہ پیش کرنے والوں کو روکنے کے بارے میں جامع ٹیوٹوریل: React.memo دستاویزات .
- رد عمل کے لئے کارکردگی کی اصلاح کی حکمت عملی ، بشمول ریاست کے انتظام اور رینڈرنگ کے بہترین طریقوں سمیت: لاگروکٹ پرفارمنس گائیڈ .