ホームページ >WeChat アプレット >ミニプログラム開発 >WeChat アプレットに仮想リストを実装する方法の詳細な説明
【関連する学習の推奨事項: WeChat ミニ プログラム チュートリアル ]
ミニ プログラムでは、多くのシナリオでインタラクションの長いリストが発生します。ページでレンダリングされる wxml ノードが多すぎると、ミニ プログラム ページがフリーズして画面が白くなります。主な理由としては、
1. リストデータ量が多く、setDataの初期化やレンダリングリストwxmlの初期化に時間がかかる、
2. が多いwxml ノードがレンダリングされ、そのたびに SetData がビューを更新するために新しい仮想ツリーを作成する必要があり、古いツリーの差分操作には比較的時間がかかります;
3. レンダリングされる wxml ノードが多数あります。ページに収容できる wxml は限られており、メモリ占有量は多くなります。
WeChat アプレット自体のスクロールビューは長いリスト用に最適化されていないため、公式コンポーネントの recycle-view は virtual-list に似た長いリスト コンポーネントです。ここで、仮想リストの原理を分析し、小さなプログラムの仮想リストを最初から実装してみます。
まず第一に、virtual-list とは何かを理解する必要があります。これは、「可視領域」とその近くの dom 要素のみをロードし、実行中にそれらを再利用する初期化です。スクロール プロセス: 「表示領域」とその近くの DOM 要素のみをレンダリングするスクロール リストのフロントエンド最適化テクノロジ。従来のリスト方式と比較して、非常に高い初期レンダリング パフォーマンスを実現でき、スクロール処理中のみ超軽量の DOM 構造を維持します。
仮想リストの最も重要な概念:
スクロール可能な領域: たとえば、リスト コンテナーの高さは 600 で、内部コンテナーの高さの合計は 600 です。要素がコンテナの高さを超えています。この領域はスクロールできます。これは「スクロール可能領域」です。
可視領域: たとえば、リスト コンテナの高さは 600 で、右側にはスクロール用の垂直スクロール バーがあり、視覚的に表示されます。内部領域は「視覚領域」です。
仮想リストの実装の核心は、スクロール イベントをリッスンし、スクロール距離オフセットを通じて上部の距離と「視覚領域」データ レンダリングの前後のインターセプトを動的に調整することです。およびスクロールされた要素のサイズの合計 totalSize インデックス値、実装手順は次のとおりです:
1. スクロール イベントのscrollTop/scrollLeftをリッスンし、スクロール イベントのインデックス値startIndexを計算します。 「可視領域」の開始項目と終了項目のインデックス値 endIndex;
2 .startIndex と endIndex を通じて長いリストの「可視領域」のデータ項目をインターセプトし、それらをlist;
3. スクロール可能領域の高さと項目のオフセットを計算し、スクロール可能領域と項目に適用します。
#1. リスト項目の幅/高さおよびスクロール オフセット仮想リストでは、各リストによって異なります。 item 幅/高さは「スクロール可能領域」の計算に使用され、カスタマイズが必要になる場合があります。リスト項目の幅/高さを計算するには itemSizeGetter 関数を定義します。itemSizeGetter(itemSize) { return (index: number) => { if (isFunction(itemSize)) { return itemSize(index); } return isArray(itemSize) ? itemSize[index] : itemSize; }; }复制代码スクロール処理中、表示されていないリスト項目の itemSize は計算されません。このとき、推定リスト項目estimatedItemSizeが使用されます。目的は、「」の高さを計算することです。渡された itemSize は、estimatedItemSize に置き換えられます。
getSizeAndPositionOfLastMeasuredItem() { return this.lastMeasuredIndex >= 0 ? this.itemSizeAndPositionData[this.lastMeasuredIndex] : { offset: 0, size: 0 }; } getTotalSize(): number { const lastMeasuredSizeAndPosition = this.getSizeAndPositionOfLastMeasuredItem(); return ( lastMeasuredSizeAndPosition.offset + lastMeasuredSizeAndPosition.size + (this.itemCount - this.lastMeasuredIndex - 1) * this.estimatedItemSize ); }复制代码ここでは、最後に計算されたリスト項目の itemSize と offset がキャッシュを通じて直接ヒットしていることがわかります。これは、各リスト項目の 2 つのパラメーターが取得されるときに、それらがキャッシュされるためです。
getSizeAndPositionForIndex(index: number) { if (index > this.lastMeasuredIndex) { const lastMeasuredSizeAndPosition = this.getSizeAndPositionOfLastMeasuredItem(); let offset = lastMeasuredSizeAndPosition.offset + lastMeasuredSizeAndPosition.size; for (let i = this.lastMeasuredIndex + 1; i <= index; i++) { const size = this.itemSizeGetter(i); this.itemSizeAndPositionData[i] = { offset, size, }; offset += size; } this.lastMeasuredIndex = index; } return this.itemSizeAndPositionData[index]; }复制代码2. オフセットに基づいたインデックス値の検索 スクロール処理中、スクロールを通じて「表示領域」に表示される最初のデータのインデックス値を計算する必要があります。 offset offset. 通常、各リスト項目の itemSize は 0 から計算され、offset を超えるとインデックス値が取得されます。ただし、データ量が多すぎてスクロール イベントが頻繁にトリガーされると、パフォーマンスが大幅に低下します。幸いなことに、リスト項目のスクロール距離は完全に昇順に配置されているため、キャッシュされたデータに対して二分検索を実行して、時間の複雑さを O(lgN) に減らすことができます。 js コードは次のとおりです。
findNearestItem(offset: number) { offset = Math.max(0, offset); const lastMeasuredSizeAndPosition = this.getSizeAndPositionOfLastMeasuredItem(); const lastMeasuredIndex = Math.max(0, this.lastMeasuredIndex); if (lastMeasuredSizeAndPosition.offset >= offset) { return this.binarySearch({ high: lastMeasuredIndex, low: 0, offset, }); } else { return this.exponentialSearch({ index: lastMeasuredIndex, offset, }); } } private binarySearch({ low, high, offset, }: { low: number; high: number; offset: number; }) { let middle = 0; let currentOffset = 0; while (low <= high) { middle = low + Math.floor((high - low) / 2); currentOffset = this.getSizeAndPositionForIndex(middle).offset; if (currentOffset === offset) { return middle; } else if (currentOffset < offset) { low = middle + 1; } else if (currentOffset > offset) { high = middle - 1; } } if (low > 0) { return low - 1; } return 0; }复制代码計算結果をキャッシュしない検索の場合は、まず指数関数検索で検索範囲を絞り、次に二分検索を使用します。
private exponentialSearch({ index, offset, }: { index: number; offset: number; }) { let interval = 1; while ( index < this.itemCount && this.getSizeAndPositionForIndex(index).offset < offset ) { index += interval; interval *= 2; } return this.binarySearch({ high: Math.min(index, this.itemCount - 1), low: Math.floor(index / 2), offset, }); } }复制代码3. startIndex と endIndex を計算します「視覚領域」containerSize、ローリング オフセット offset のサイズがわかっているので、事前にレンダリングされたバーの数 overscanCount を追加して調整します。 「可視領域」の開始項目のインデックス値 startIndex と終了項目のインデックス値 endIndex を計算します。実装手順は次のとおりです: 1. オフセットに最も近いインデックス値を見つけます。この値開始項目のインデックス値です。startIndex; 2. startIndex を通じて項目のオフセットとサイズを取得し、オフセットを調整します。3. オフセットをcontainerSizeに追加して、終了項目の maxOffset を取得し、startIndex から maxOffset を超えて終了項目のインデックス値 endIndex を取得するまで累積を開始します。 js コードは次のとおりです:
getVisibleRange({ containerSize, offset, overscanCount, }: { containerSize: number; offset: number; overscanCount: number; }): { start?: number; stop?: number } { const maxOffset = offset + containerSize; let start = this.findNearestItem(offset); const datum = this.getSizeAndPositionForIndex(start); offset = datum.offset + datum.size; let stop = start; while (offset < maxOffset && stop < this.itemCount - 1) { stop++; offset += this.getSizeAndPositionForIndex(stop).size; } if (overscanCount) { start = Math.max(0, start - overscanCount); stop = Math.min(stop + overscanCount, this.itemCount - 1); } return { start, stop, }; }复制代码3. 仮想リストのスクロールを実現するためにスクロール イベントをリッスンしますstartIndex、endIndex、totalSize、およびを動的に更新できるようになりました。スクロールイベントをリッスンすることでオフセットを取得し、仮想リストスクロールを実現できます。 js コードは次のとおりです:
getItemStyle(index) { const style = this.styleCache[index]; if (style) { return style; } const { scrollDirection } = this.data; const { size, offset, } = this.sizeAndPositionManager.getSizeAndPositionForIndex(index); const cumputedStyle = styleToCssString({ position: 'absolute', top: 0, left: 0, width: '100%', [positionProp[scrollDirection]]: offset, [sizeProp[scrollDirection]]: size, }); this.styleCache[index] = cumputedStyle; return cumputedStyle; }, observeScroll(offset: number) { const { scrollDirection, overscanCount, visibleRange } = this.data; const { start, stop } = this.sizeAndPositionManager.getVisibleRange({ containerSize: this.data[sizeProp[scrollDirection]] || 0, offset, overscanCount, }); const totalSize = this.sizeAndPositionManager.getTotalSize(); if (totalSize !== this.data.totalSize) { this.setData({ totalSize }); } if (visibleRange.start !== start || visibleRange.stop !== stop) { const styleItems: string[] = []; if (isNumber(start) && isNumber(stop)) { let index = start - 1; while (++index <= stop) { styleItems.push(this.getItemStyle(index)); } } this.triggerEvent('render', { startIndex: start, stopIndex: stop, styleItems, }); } this.data.offset = offset; this.data.visibleRange.start = start; this.data.visibleRange.stop = stop; },复制代码
在调用的时候,通过render事件回调出来的startIndex, stopIndex,styleItems,截取长列表「可视区域」的数据,在把列表项目的itemSize和offset通过绝对定位的方式应用在列表上
代码如下:
let list = Array.from({ length: 10000 }).map((_, index) => index); Page({ data: { itemSize: index => 50 * ((index % 3) + 1), styleItems: null, itemCount: list.length, list: [], }, onReady() { this.virtualListRef = this.virtualListRef || this.selectComponent('#virtual-list'); }, slice(e) { const { startIndex, stopIndex, styleItems } = e.detail; this.setData({ list: list.slice(startIndex, stopIndex + 1), styleItems, }); }, loadMore() { setTimeout(() => { const appendList = Array.from({ length: 10 }).map( (_, index) => list.length + index, ); list = list.concat(appendList); this.setData({ itemCount: list.length, list: this.data.list.concat(appendList), }); }, 500); }, });复制代码
<view class="container"> <virtual-list scrollToIndex="{{ 16 }}" lowerThreshold="{{50}}" height="{{ 600 }}" overscanCount="{{10}}" item-count="{{ itemCount }}" itemSize="{{ itemSize }}" estimatedItemSize="{{100}}" bind:render="slice" bind:scrolltolower="loadMore"> <view wx:if="{{styleItems}}"> <view wx:for="{{ list }}" wx:key="index" style="{{ styleItems[index] }};line-height:50px;border-bottom:1rpx solid #ccc;padding-left:30rpx">{{ item + 1 }}</view> </view> </virtual-list> {{itemCount}}</view>复制代码
在写这个微信小程序的virtual-list组件过程中,主要参考了一些优秀的开源虚拟列表实现方案:
通过上述解释已经初步实现了在微信小程序环境中实现了虚拟列表,并且对虚拟列表的原理有了更加深入的了解。但是对于瀑布流布局,列表项尺寸不可预测等场景依然无法适用。在快速滚动过程中,依然会出现来不及渲染而白屏,这个问题可以通过增加「可视区域」外预渲染的item条数overscanCount来得到一定的缓解。
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