Lighthouse v12.6.0 性能分析工具重大更新:引入性能洞察模式
2025-06-01 14:56:09作者:柯茵沙
项目简介
Lighthouse 是 Google Chrome 团队开发的开源自动化工具,用于改进网页质量。它可以对网页运行一系列审计,生成关于性能、可访问性、渐进式 Web 应用等方面的报告,帮助开发者优化网站体验。
核心更新:性能洞察模式
本次 v12.6.0 版本最重要的更新是在性能类别中引入了"洞察"(Insights)模式。这一功能借鉴了 Chrome DevTools 性能面板的设计理念,旨在为开发者提供更直观、更具操作性的性能优化建议。
洞察模式特点
-
更直观的评分显示:采用与性能面板一致的评分显示模式,使开发者能够快速理解问题严重程度。
-
新增专项分析:
- 重复 JavaScript 检测:识别并列出重复加载的 JavaScript 资源
- 网络依赖树分析:可视化展示资源加载依赖关系
-
可切换视图:通过显眼的切换横幅,开发者可以自由在传统审计视图和洞察视图之间切换
技术优化与修复
性能分析改进
- 追踪事件处理:禁用了可能导致崩溃的 invalidationTracking 追踪事件
- 任务时间修正:改进了 tracehouse 中父任务结束时间的计算逻辑
- 第三方 Cookie 审计:更新了相关描述以更准确反映实际情况
资源分析增强
-
图片审计优化:
- 响应式图片检测现在会使用真实的 MIME 类型排除 SVG
- 优化图片检测增加了对内部编码错误的容错处理
-
字体预加载:现在会检查样式表以获取更准确的字体预加载建议
-
技术栈识别:改进了对 Angular 框架的识别准确性
报告展示改进
-
洞察模式UI:
- 添加了专门的洞察组描述
- 调整了表格样式,使用系统字体提高可读性
- 支持在列表详情中显示节点信息
-
数据分析:新增了洞察状态的分析钩子,便于收集使用数据
-
本地化支持:对洞察通知横幅进行了本地化处理
开发者工具更新
-
依赖升级:
- 将 trace_engine 升级到 0.0.52 版本
- TypeScript 升级到 5.8.2
-
模块准备:为 legacy-javascript 模块做好了 npm 发布准备
-
现代语法支持:使用
with导入属性支持旧版 JavaScript,最低要求 Node.js 18.20
资源树状图(Treemap)改进
- 数据表示:现在使用传输大小(transfer size)而非原始大小表示资源
- 视图控制:改进了从哈希参数解析选项的逻辑,支持设置初始视图模式
- 可视化优化:
- 在同 bundle 内使用不同颜色区分资源
- 更新了字体选择
- 将表格移至右侧,移除了 Tabulator 依赖
总结
Lighthouse v12.6.0 通过引入性能洞察模式,为开发者提供了更加直观和实用的性能优化工具。这一版本不仅增强了核心分析能力,还改进了报告展示方式,使性能问题更容易被发现和理解。对于前端开发者而言,这些改进将显著提升网站性能优化的效率和效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137