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前端性能优化--图片处理

前端性能优化--图片处理(Css Sprites 与 base64)

前言:

近期研究着前端性能的优化方面的知识,并以博客记之。之前有相同系列的文章(前端性能优化--图片懒加载(lazyload image)),这次继续是关于图片的处理,css spritesbase64 格式图片,这两种处理都是通过减少了http的请求来达到前端性能优化的效果,请求减少,与服务器连接次数减少,加载页面的时间就快了,如是甚好。


Css Sprites:

介绍:

Css Sprites(雪碧图或css精灵),是网页图片处理的一种方式,它允许你将一个页面涉及到的所有零星图片都包含到一张大图中去,这样一来,当访问该页面时,载入的图片就不会像以前那样一幅一幅地慢慢显示出来了。

原理:

将许多的小图片整合到一张大图片中,利用css中的background-image属性,background-position属性定位某个图片位置,来达到在大图片中引用某个部位的小图片的效果。

优点:

  • 减少网页的http请求,提升网页加载速度。

  • 合并多张小图片成大图,能减少字节总数(大图大小<=多张小图大小).

缺点:

  • 前期需要处理图片将小图合并,多些许工程量。

  • 对于需要经常改变的图片维护起来麻烦。

应用例子:

  • 生成雪碧图:我这里使用了网页雪碧图制作专家,当然还有很多其他的工具

  • 合成的图片如图所示:

html代码:

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head>    <meta charset="UTF-8">    <title>css Sprites</title></head><body>    <ul class="container">        <li class="icon icon-issue"></li>        <li class="icon icon-upload"></li>        <li class="icon icon-passage"></li>    </ul></body></html>

css代码:

.container {    overflow: hidden;    width: 50px;    height: 200px;    background-color: #faa755;}.icon {    margin: 0 auto;    margin-top: 20px;    width: 40px;    height: 30px;    background-image: url(icon.png);    list-style-type: none;}.icon-issue {    background-position: 0 0;}.icon-upload {    background-position: 0 -50px;}.icon-passage {    background-position: 0 -100px;}
  • 效果图:

适用场景:

  • 对于一些不需要多变动的小图片,表情,标志等等都可以使用。

  • 一般都是应用于小图片,太大的图片不利于合并,且定位麻烦,一次的加载时间长,导致全部图片出现时间延迟,效果不友好。


base64:

介绍:

base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一,要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节,Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一。

通俗点讲:将资源原本二进制形式转成以64个字符基本单位,所组成的一串字符串。
比如一张图片转成base64编码后就像这样,图片直接以base64形式嵌入文件中(很长没截完):

生成base64编码:

图片生成base64可以用一些工具,如在线工具,但在项目中这样一个图片这样生成是挺繁琐。
特别说下,webpack中的url-loader可以完成这个工作,可以对限制大小的图片进行base64的转换,非常方便。

优点:

  • base64的图片会随着html或者css一起下载到浏览器,减少了请求.

  • 可避免跨域问题

缺点:

  • 老东西(低版本)的IE浏览器不兼容。

  • 体积会比原来的图片大一点。

  • css中过多使用base64图片会使得css过大,不利于css的加载。

适用场景:

  • 应用于小的图片几k的,太大的图片会转换后的大小太大,得不偿失。

  • 用于一些css sprites不利处理的小图片,如一些可以通过background-repeat平铺来做成背景的图片。


最后收收尾:

上面说的两个处理图片共同点是都是应用于小图片,都能减少请求数,但并不是所有的图片都适用,尺寸大的图片就不应使用。
两种方式都有利有弊,应该适应场景使用,权衡利弊,方可将这两种方法能力发挥好。


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