NiceGUI项目中ECharts图表双重渲染问题分析与解决方案
2025-05-19 01:49:50作者:申梦珏Efrain
问题背景
在NiceGUI项目中使用ECharts图表组件时,开发者发现当图表包含大量数据点(如50,000个散点)时,图表会被渲染两次,这会导致性能问题。经过分析,这个问题源于ResizeObserver的实现方式。
技术分析
原始实现的问题
NiceGUI最初通过监听ECharts的"finished"事件来创建ResizeObserver,目的是为了解决动画持续时间的问题。但这种实现方式会导致:
- 图表首次渲染完成后触发"finished"事件
- 创建ResizeObserver并立即执行一次resize
- resize操作触发图表重新渲染
这种机制对于包含大量数据的图表会造成明显的性能损耗,因为50,000个点的渲染本身就是计算密集型操作。
根本原因
ECharts的渲染流程如下:
- 初始化图表并设置选项
- 完成首次渲染,触发"finished"事件
- ResizeObserver触发resize操作
- 图表响应resize事件,重新渲染
对于大数据量图表,这种双重渲染会显著增加页面加载时间。
解决方案
优化思路
借鉴其他开源项目(如vue-echarts)的经验,采用以下优化策略:
- 直接附加ResizeObserver,而不是等待"finished"事件
- 记录图表容器的初始尺寸
- 在首次resize时检查尺寸是否变化
- 如果尺寸未变,则跳过resize操作
实现代码
const el = document.getElementById("chart");
const chart = echarts.init(el);
const iniHeight = el.offsetHeight;
const iniWidth = el.offsetWidth;
let initialResizeTriggered = false;
function resizeChart() {
if (!initialResizeTriggered) {
initialResizeTriggered = true;
if (el.offsetWidth === iniHeight && el.offsetHeight === iniWidth) {
return;
}
} else {
chart.resize();
}
};
new ResizeObserver(resizeChart).observe(el);
方案优势
- 避免不必要的渲染:通过检查初始尺寸,避免了首次渲染后的无效resize操作
- 保持功能完整性:仍然能够响应后续的真实尺寸变化
- 通用性强:适用于各种类型的ECharts图表,包括动画图表和大数据量图表
实际效果
大数据量散点图
优化后,包含20,000个散点的图表:
- 首次加载只渲染一次
- 窗口或容器尺寸变化时正常响应
动画折线图
对于使用动画效果的折线图:
- 动画效果不会被中断
- 尺寸变化时仍能正确响应
技术要点
- ResizeObserver API:现代浏览器提供的观察元素尺寸变化的接口
- ECharts渲染机制:理解图表生命周期和事件触发时机
- 性能优化:通过减少不必要的操作提升大数据量场景下的用户体验
总结
通过优化ResizeObserver的附加方式,NiceGUI项目成功解决了ECharts图表双重渲染的问题。这一改进不仅提升了大数据量图表的性能,也保持了动画图表的流畅性,为开发者提供了更好的使用体验。这种基于尺寸检查的优化思路也可以应用于其他类似的图表渲染场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0131
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
Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
464
3.45 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
272
310
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
192
79
暂无简介
Dart
714
171
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
331
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++
844
424
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
105
120
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
10
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
1.26 K
692