开源项目最佳实践教程:Resource Timing
2025-05-02 13:48:36作者:何举烈Damon
1. 项目介绍
Resource Timing 是 W3C(World Wide Web Consortium)的一个开源项目,旨在提供一种衡量网页加载过程中各个资源加载时间的标准。它通过浏览器提供的 Resource Timing API 来收集和分析资源加载时间数据,帮助开发者优化网页性能,提升用户体验。
2. 项目快速启动
环境准备
- Node.js(推荐使用 LTS 版本)
- Git
克隆仓库
首先,你需要克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/w3c/resource-timing.git
cd resource-timing
安装依赖
接下来,安装项目所需的依赖:
npm install
运行示例
运行以下命令,启动本地服务器并查看示例页面:
npm start
打开浏览器,访问 http://localhost:3000,你将看到 Resource Timing 的示例页面。
3. 应用案例和最佳实践
案例一:监控网页资源加载时间
通过 Resource Timing API,你可以获取到网页中每个资源的加载时间,如下所示:
window.performance.getEntriesByType('resource').forEach((entry) => {
console.log(`${entry.name} - 加载时间:${entry.duration}ms`);
});
最佳实践
- 优化图片大小:确保图片大小适中,避免加载过大的图片文件。
- 使用缓存:合理利用浏览器缓存,减少重复资源的加载。
- 懒加载:对于非首屏内容,采用懒加载技术,减少初始加载时间。
- 代码分割:将代码分割成多个小块,按需加载,减少单个文件的大小。
4. 典型生态项目
Resource Timing API 已经被许多性能监测工具和库所采用,以下是一些典型的生态项目:
- Lighthouse:Google 开发的一个开源工具,用于提高网页质量和性能。
- WebPageTest:一个开源的性能测试工具,可以详细分析网页加载过程。
- SpeedCurve:一个性能监控平台,使用 Resource Timing API 收集和分析性能数据。
通过上述教程,你可以开始使用 Resource Timing 来优化你的网页性能,提升用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥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
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258