深入解析shinsenter/defer.js的API功能与应用场景
2025-07-07 10:15:12作者:裴麒琰
前言
在现代Web开发中,页面性能优化是一个永恒的话题。shinsenter/defer.js作为一个专注于优化页面加载性能的JavaScript库,提供了一系列强大的API来帮助开发者解决常见的性能瓶颈问题。本文将全面解析该库的核心API及其应用场景,帮助开发者更好地理解和运用这些功能。
核心API解析
基础延迟执行函数:Defer()
Defer()函数是库中最基础也是最重要的功能,它允许开发者将JavaScript代码的执行延迟到页面完全加载后。
Defer(function() {
// 你的代码将在页面加载完成后执行
console.log('页面已完全加载');
}, 0);
参数说明:
func: 需要延迟执行的函数delay: 延迟执行的时间(毫秒),默认为0waitForUserAction: 是否等待用户交互后才执行,默认为false
应用场景:
- 延迟执行DOM操作密集型任务
- 推迟非关键性脚本的执行
- 实现页面加载后的动画效果
全局延迟配置:Defer.lazy
从v3.0开始引入的Defer.lazy属性,可以全局控制所有延迟执行的行为。
// 设置全局延迟执行,直到用户交互
Defer.lazy = true;
// 或者设置超时时间(毫秒)
Defer.lazy = 10000; // 10秒后无论是否有用户交互都会执行
特点:
- 影响所有使用
Defer()系列方法的默认行为 - 支持设置超时时间,避免无限期等待用户交互
- 适用于需要严格控制的性能优化场景
脚本标签延迟加载:Defer.all()
Defer.all()方法专门用于延迟执行<script>标签中的代码。
<script type="deferjs">
// 这段代码将被延迟执行
console.log('延迟执行的脚本');
</script>
<!-- 或者使用自定义类型 -->
<script type="my-custom-type">
// 自定义类型的脚本
</script>
<script>
Defer.all('script[type="my-custom-type"]', 500);
</script>
关键特性:
- 支持通过
type="deferjs"属性标记需要延迟的脚本 - 可以自定义选择器来匹配需要延迟的脚本
- 支持设置延迟时间和等待用户交互
- 从v3.2开始支持资源预加载提示
DOM元素延迟加载:Defer.dom()
Defer.dom()是功能最丰富的API之一,主要用于实现各种元素的懒加载。
<!-- 图片懒加载示例 -->
<img data-src="real-image.jpg" src="placeholder.jpg">
<script>
Defer.dom('img[data-src]');
</script>
支持的元素类型:
- 图片懒加载:通过
data-src替代src属性 - 响应式图片:支持
data-srcset和data-sizes属性 - 背景图片:通过
data-style或CSS类控制 - 媒体元素:视频、iframe等
高级功能:
- 支持添加加载完成后的CSS类
- 可自定义元素显示条件(resolver函数)
- 可配置Intersection Observer参数
资源文件延迟加载:Defer.css()和Defer.js()
这两个方法专门用于延迟加载外部CSS和JavaScript文件。
// 延迟加载CSS文件
Defer.css('styles.css', {media: 'print'}, 1000);
// 延迟加载JS文件
Defer.js('script.js', {async: true}, 500, function() {
console.log('脚本加载完成');
});
参数特点:
- 支持设置文件属性(如media、async等)
- 可配置延迟时间和回调函数
- 同样支持等待用户交互选项
最佳实践与注意事项
-
性能优化组合:结合使用
Defer()和Defer.dom()可以显著提升首屏加载速度 -
用户交互平衡:合理使用
waitForUserAction选项,避免过度延迟影响用户体验 -
移动端适配:注意iOS Safari中首次点击事件可能失效的问题
-
渐进增强:确保核心功能在不支持JavaScript的情况下仍能工作
-
监控与测试:使用Web Vitals等工具监控优化效果
结语
shinsenter/defer.js提供了一套完整的解决方案来处理Web页面中的各种延迟加载需求。通过合理运用这些API,开发者可以在保证功能完整性的同时,显著提升页面加载性能和用户体验。理解每个API的特点和适用场景,结合实际项目需求灵活组合使用,将帮助您打造出性能卓越的Web应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
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- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
248
2.46 K
deepin linux kernel
C
24
6
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
116
89
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
217
297
暂无简介
Dart
547
119
🎉 (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
1.02 K
596
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
1.02 K
410
Ascend Extension for PyTorch
Python
87
118
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
124
102
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++
592
123