如果我们需要在短时间内才页面中插入大量的DOM节点,那显然会让浏览器吃不消。可能会引起浏览器的假死,所以我们需要进行分时函数,分批插入。
/** * 分时函数 * @param {*创建节点需要的数据} list * @param {*创建节点逻辑函数} fn * @param {*每一批节点的数量} count */ const timeChunk = function(list, fn, count = 1){ let insertList = [], // 需要临时插入的数据 timer = null // 计时器 const start = function(){ // 对执行函数逐个进行调用 for (let i = 0; i < Math.min(count, list.length); i++) { insertList = list.shift() fn(insertList) } } return function(){ timer = setInterval(() => { if (list.length === 0) { return window.clearInterval(timer) } start() },200) } } // 分时函数测试 const arr = [] for (let i = 0; i < 94; i++) { arr.push(i) } const renderList = timeChunk(arr, function(data){ let p =document.createElement('p') p.innerHTML = data + 1 document.body.appendChild(p) }, 20) renderList()
惰性加载函数
在Web开发中,因为一些浏览器中的差异,一些嗅探工作总是不可避免的。
因为浏览器的差异性,我们要常常做各种各样的兼容,举一个非常简单常用的例子:在各个浏览器中都能够通用的事件绑定函数。
常见的写法是这样的:
// 常用的事件兼容 const addEvent = function(el, type, handler) { if (window.addEventListener) { return el.addEventListener(type, handler, false) } // for IE if (window.attachEvent) { return el.attachEvent(`on${type}`, handler) } } 这个函数存在一个缺点,它每次执行的时候都会去执行if条件分支。虽然开销不大,但是这明显是多余的,下面我们优化一下, 提前一下嗅探的过程: const addEventOptimization = (function() { if (window.addEventListener) { return (el, type, handler) => { el.addEventListener(type, handler, false) } } // for IE if (window.attachEvent) { return (el, type, handler) => { el.attachEvent(`on${type}`, handler) } } })()
这样我们就可以在代码加载之前进行一次嗅探,然后返回一个函数。但是如果我们把它放在公共库中不去使用,这就有点多余了。下面我们使用惰性函数去解决这个问题:
// 惰性加载函数 let addEventLazy = function(el, type, handler) { if (window.addEventListener) { // 一旦进入分支,便在函数内部修改函数的实现 addEventLazy = function(el, type, handler) { el.addEventListener(type, handler, false) } } else if (window.attachEvent) { addEventLazy = function(el, type, handler) { el.attachEvent(`on${type}`, handler) } } addEventLazy(el, type, handler) } addEventLazy(document.getElementById('eventLazy'), 'click', function() { console.log('lazy ') })
一旦进入分支,便在函数内部修改函数的实现,重写之后函数就是我们期望的函数,在下一次进入函数的时候就不再存在条件分支语句。
最后
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当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有有效资源还是很有必要的。
最后祝福所有遇到瓶疾且不知道怎么办的前端程序员们,祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。