使用WebP in CSS提升网站性能的技巧
在构建高性能网站的过程中，选择正确的图像格式至关重要。今天，我们向您推荐一个名为WebP in CSS的开源项目，它利用PostCSS插件和小巧的JavaScript脚本，让您在CSS中轻松实现WebP图像格式的应用，从而为Chrome、Firefox和Edge浏览器的用户节省高达25%的图片加载时间。
项目介绍
WebP in CSS是一个专为前端开发者设计的工具，通过引入一个只有175字节的小型JS脚本和PostCSS插件，使得CSS中的背景图可以自动转换为WebP格式。对于不支持WebP的浏览器（如Safari），该项目会智能地回退到传统的JPEG或PNG格式。
项目技术分析
该插件的工作原理简单而高效。首先，您在HTML文件中添加<script>标签，并引入webp-in-css/polyfill。然后，在CSS中，您可以像平常一样指定图片路径。一旦页面加载，脚本会检测浏览器是否支持WebP，并在<body>标签上动态添加webp或no-webp类。PostCSS插件会据此自动生成适应不同浏览器的CSS规则。
.logo {
width: 30px;
height: 30px;
background: url(/logo.png);
}
/* 插件处理后生成 */
.body.webp .logo {
background-image: url(/logo.webp);
}
.body.no-webp .logo, .body.no-js .logo {
background-image: url(/logo.png);
}
此外，还提供选项以添加no-js类并控制其行为，确保在没有JavaScript的情况下也能正常工作。
应用场景
这个项目最适合那些重视性能优化的现代网页开发。例如，对于电子商务网站、新闻门户，或是任何大量使用图片的内容平台，采用WebP格式可以显著提高加载速度，提升用户体验。
项目特点
- 兼容性优秀 - 自动适配支持WebP和不支持的浏览器。
- 无需手动调整代码 - 添加依赖，PostCSS插件将为您处理一切。
- 体积轻量级 - JavaScript脚本仅175字节，对性能影响极小。
- 易于集成 - 可与现有的Webpack、Parcel或Gulp流程无缝配合。
要开始使用，只需安装所需依赖，将JPEG和PNG转换为WebP，修改CSS，最后在JS文件中导入polyfill即可。
现在，您已准备好利用WebP in CSS提升网站性能，让我们一起探索更高效的网页开发吧！别忘了，Squoosh是一款实用的在线工具，可帮助您方便快捷地进行WebP图像转换。
如果您想了解更多信息，请查看项目GitHub上的完整README。准备好拥抱WebP带来的速度提升了吗？立即开始尝试吧！
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型，它在 Kimi-K2-Base 的基础上，通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式，以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者，GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型，在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明，该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外，我们通过整合印章识别和文本检测识别（text spotting）任务扩展了模型的能力，同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模，具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架，具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意：本仓库为Github仓库镜像，PR或Issue请移步至Github发起，感谢支持！Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
kernel
docs
pytorch
ops-math
kernel
flutter_flutter
nop-entropy
RuoYi-Vue3
leetcode
ohos_react_native