响应式网页设计

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转载 最新推荐文章于 2026-03-04 01:06:39 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
前端必知必会-CSS响应式网页设计（简介篇） 响应式网页设计可让您的网页在所有设备上都看起来不错。响应式网页设计仅使用 HTML 和 CSS。响应式网页设计不是程序或 JavaScript。本文介绍了CSS响应式网页设计（简介篇），如有问题欢迎私信和评论。 阅读详情

转载自 http://www.qianduan.net/responsive-web-design.html


这个话题最近很火爆，我也一直在关注，响应式网页设计和移动互联网密切相关，并因移动终端的丰富和普及而兴盛，并且是一个颇具争议的话题，我今天将和大家探讨下。

上周写了个简单的ppt在组内大概介绍了下，感兴趣的话可以先看下这个PPT。

移动互联网的现状和未来

在说到这个话题前，我们先看下网页设计和前端开发的现状：

  1. 全球有超过53亿手机用户（包括传统手机）
  2. 国内3G用户超过1亿
  3. iPhone4手机在2010年出货量超过3000万部；
  4. iPhone 4S上市前3天卖掉400万部；
  5. Android手机每天激活超过50万部；
  6. iPad出货量已经超过2.5亿部；
  7. 预计到2015年，移动互联网的数据流量将超越桌面端的流量。
  8. 。。。

嗯，大家也许已经开始注意到，自己和身边的朋友也都越来越多的用上了iPhone或者android手机或平板——一两年前我们预料的移动互联网时代即将来临，现在已然实现了——我们正处在移动互联网快速发展的时代——已经不再是起步阶段了。

那么，什么是响应式网页设计？

响应式网页设计是Ethan Marcotte在去年5月份提出的一个概念，简而言之，就是一个网站能够兼容多个终端——而不是为每个终端做一个特定的版本。这个概念可以说是是为移动互联网而生的！

或许大家之前会注意到，有很多知名网站都推出了iPhone或针对智能手机的专门网站，比如3g.qq.com、m.taobao.com、ipad.xxx.com等等。。。甚至前端观察之前也尝试过用wordpress插件实现m.qianduan.net的移动网站。

那么问题就来了——我们要为每一个设备做一个单独的网站吗？来让网站在每个设备中得到相应的视觉风格和操作体验？

这样势必就要增加很多的工作量，而且很多还是重复的。

我们在做页面的时候，一般很强调模块化的概念，我们要求一个合格的模块要能够“可扩展、无侵染”，它要能够用在任何地方都能够正常的显示。响应式网页设计与此类似——网站在任何设备中都能够正常适配，而不用为每个设备单独做个子网站！

但是，产品经理和设计师可能还是会要求网站在各个浏览器里面表现要一模一样，甚至要像素还原——WTF！不同的浏览器本身的功能、行为和处理方式都不一样，为什么要表现完全一样？！

let the browser flow…

怎么做？

其实响应式网页的实现很简单，都是大家熟悉的技术。

media query(媒体查询)

因为现在主流的智能终端都是基于iOS和Android的，而它们自带的浏览器都是基于webkit内核，所以我们可以完全使用viewport属性和media query技术实现网站的响应性：

<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1">

后面的initial-scale表示初始缩放，maximum-scale表示最大缩放比例，1意味着不能进行缩放。

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/* for 240 px width screen */
@media only screen and (max-device-width:240px){
    selector{
    }
}
 
/* for 360px width screen */
@media only screen and (min-device-width:241px) and (max-device-width:360px){
    selector{
    }
}
 
/* for 480 px width screen */
@media only screen (min-device-width:361px)and (max-device-width:480px){
    selector{
    }
}

当然依靠屏幕宽度来进行适配是最简单的方法，media query有很多参数可以使用比如orientation、aspect-ratio等，不太了解的可以查看这篇详细的介绍。

其实，media query是响应式网页设计中被用到最多的技术。

fluid grid(流体网格)

很多项目都在使用网格技术(或者叫栅格)，前几年960.gs很流行，但是随着屏幕分辨率的普遍提升，它已经不太适合当前需求了，于是最近几年fluid grid开始逐渐多了起来，这种技术其实也很简单，只是将格栅的单位由px变成%，用百分比来控制页面每列的宽度，从而实现宽度的自适应。

使用流体网格的网站能够根据屏幕宽度自动调整页面中每列的宽度，从而保证页面的完整展现和基本功能。这也是一种不错的方法。

flex box

flex box是css3中的新技术，它很强大，可以实现很多我们之前无法想象的自适应布局。

有时我们希望网站能够以webapp的外观呈现给手机用户，flexbox是个不二的选择。

比如，要实现这样的简单结构：

它很像一个app的结构，头部和底部固定，中间高度自适应，用flexbox可以简单实现：

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.flex_wrap{
	height:100%;
	display: box;  
	display: -moz-box;  
	display: -webkit-box;
	-webkit-box-orient: vertical;
	-moz-box-orient: vertical;
	box-orient: vertical;
}
.flex_bd{
	box-flex: 1;
	-moz-box-flex: 1; 
	-webkit-box-flex:1;
	background:#E7E7E7;
	overflow-y:auto;
}
.flex_hd{
	background:#16364C;
	height:30px;
	line-height:30px;
	text-align:center;
	color:#FFF;
	font-weight:700;
	font-family:14px;
}
.flex_ft{
	background:green;
	height:30px;
	line-height:30px;
	text-align:right;
}

HTML代码：

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<div class="flex_wrap">
	<div class="flex_hd">前端观察</div>
	<div class="flex_bd">
		<p>这里是主内容区</p>
		<p>这里是主内容区</p>
	</div>
	<div class="flex_ft">
		<a href="http://www.qianduan.net/about" title="关于我们">关于我们</a>
		<a href="http://www.qianduan.net/copyright" title="版权声明">版权声明</a>
		<a href="http://www.qianduan.net/sitemap" title="网站地图">网站地图</a>
	</div>
</div>

虽然这里还会有点儿问题，比如主内容区域内容太多会被隐藏掉，因为android webkit和iOS 5之前的mobile safari均不支持overflow:scroll属性，但是这个问题还是很好解决的，比如在里面嵌套一个子容器，用js来给定个高度并使用定位来实现滚动条从而完整展示内容，或者直接使用iscroll等js库来实现。好消息是，iOS5中safari开始支持overflow:scroll了。

不足之处

如果你关注网站性能之类的话，可能已经发现了一些问题：

  • 加载很多不需要的资源，比如多余的图片和样式内容
  • 带宽限制
  • 移动终端的内存和CPU限制
  • 图片大小和屏幕大小不匹配

嗯，任何一个方案都不是完美的，但也不会很糟糕。下面我们会提到一些可行的优化方案：

HTML5本地存储

对于支持HTML5 appcache /manifest特性的浏览器，我们可以将一些不常改动的静态资源存储到本地，比如css文件，css中用到的图片，以及一些js文件等：

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CACHE MANIFEST
NETWORK:
/*
 
CACHE:
img/bg.jpg
img/days.otf
slideshow.js
slideshow.css
classList.js

然后将文件保存为manifest格式，并在HTML标签中引入即可：

<html manifest="responsive.manifest">

这样，用户在第一次访问的时候会慢一点儿，但是后续访问会很快，3G网络中也能为用户节省带宽。

移动设备优先

一种新的设计流程是，先为移动设备设计界面，然后将PC端作为一个扩展。

这样做的好处是显而易见的，移动终端不会加载多余的资源，也不会因为PC端的样式而重绘页面，同时也不会影响PC端的表现。

流体图片(fluid image)

页面中的图片有时会比手机/平板的屏幕（viewport）宽，这样会将页面容器撑开，但是移动浏览器又不能scroll，结果图片被切掉一部分，然后还会有一部分内容被隐藏掉，用户看不到。

解决这个问题的方法很简单，将img的最大宽度设置成100%就可以了：

img{max-width:100%}

嗯，这里的前提是，没有给img标签设置宽度和高度，否则显示会有问题。另外不建议直接设置width=”100%”，因为会把小图拉大，模糊显示。

同理，video标签和iframe标签的宽度也可以这样做，而且最好不要使用iframe，宽度是个问题，性能也是一个方面吧。

CSS3 image

这个方法有些惊艳

我们都知道可以用::before和::after伪元素+content属性来动态显示一些内容或者做其它很酷的事情，而且在CSS 2.1中即被支持。不过content属性在CSS 2.1中只能用于这两个伪元素中，而在CSS3中，任何元素都可以使用content属性了，这个方法就是结合css3 的attr属性和HTML自定义属性的功能：

<img src="image.jpg" 
	data-src-600px="image-600px.jpg" 
	data-src-800px="image-800px.jpg" alt="">

然后用media query来动态赋值：

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@media (min-device-width:600px) { 
	img[data-src-600px] {
		content: attr(data-src-600px, url); 
	}
}
@media (min-device-width:800px) {
	img[data-src-800px] {
		content: attr(data-src-800px, url);
	}
}

当然，这种方法也有不足之处，比如PC端宽屏幕需要加载两个图片文件，然后我们也要为此准备多张图片文件等。

pre标签

有的网站，比如，像前端观察这样的技术博客，会用pre来显示源代码，而浏览器对pre标签默认设置white-space:pre，这样，代码就不会换行，从而撑开子容器，造成内容被隐藏的问题：

右边的文字被隐藏掉了。

解决方法很简单：

pre{
	white-space:pre-wrap
	word-wrap: break-word;
	word-break: break-all;/*如果要兼容IE，可以加上这句，连续字母断行的问题伤不起啊。。。。*/
}

当然，不只是pre标签，关键是white-space和word-break属性的值。

嗯，主要的技术和技巧其实就这些，大家不会陌生。下面是一些比较有用的工具什么的：

响应式网页设计工具与资源

国外在响应式网页设计上已经走的很远了，已经有很多工具和资源供我们参考和使用：

CSS 框架
实用工具
  • Respond.js，让IE6-8支持meidia query
  • Responsive Design Testing 简单而方便的测试网站的响应性的工具，输入网址即可看到网站在不同分辨率下的表现
  • Resize My Browser 缩放浏览器工具，不过不支持chrome和opera浏览器
  • Media Query Bookmarklet 顾名思义，这是一个关于media query的书签工具
  • ProtoFluid 在线查看和调试网站对移动终端兼容性的工具，很赞
  • ScreenFly 和ProtoFluid类似
  • responsivepx 更直观的测试网站对不同分辨率的适配性

争论和总结

响应式网页设计被提出以来，争论就不断，其实核心问题只有两个个：太多的资源请求和有限的终端支持之间的矛盾、响应式的网页设计和移动终端在用户体验和视觉风格上的差异。前者不能容忍在弱小的手机/平板上通过龟速的3G/2G网络来加载一个笨重的PC端页面，而后者纠结响应式网站不像手机网站。

我的想法是，具体问题具体分析，比如，强内容的网站，完全可以尝试响应式网站，而重视觉和功能的网站，则可以尝试建立一个独立的移动网站。

另外，显然，响应式网页设计的大部分技术，是可以用在WebApp开发中的。

最后，欢迎各种吐槽、各种批评、各种建议、各种发散、以及各种新观点新技术～～欢迎发表评论～～

PS：如果你手上有android/iPhone，可以直接访问下前端观察。 :)


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#浏览器 #wordpress插件 #query #css #flex
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

响应式网页设计的核心原理

响应式网页设计是一种使网站能在多种设备上良好显示的设计理念和技术方法。它依赖于CSS媒体查询、灵活的网格布局和可伸缩的图像，确保网页内容在不同设备上都能自动调整布局。响应式网页设计不仅仅是关于适应不同的屏幕尺寸，更是关于提供一种无论用户使用何种设备都能享受到的一致且高质量的用户体验。通过本文的讲解，我们不仅了解了响应式设计的基本原理，还学习了如何运用这些原理来构建高效、美观且适应性强的网页。在实践中，不断测试和完善你的设计是非常重要的。

一个做过前端开发的产品经理，经历过睿智产品的折磨导致脱发之后，励志要翻身"农奴"把歌唱，一边打入敌人内部一边持续提升自己，为我们广大开发同胞谋福祉，坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟！ 1540

响应式网页设计与header实现

经过对响应式网页设计的简单学习和应用，可以描绘出一个响应式网页中 header 部分的大致结构。不过这其中还存在诸多不足之处，例如在最后的移动端呈现效果中，header 区域忽然占据了较大的页面内容。在实际的响应式页面开发中，我们应当将菜单项这部分隐藏起来，并由一个菜单按钮代替，如前面 Github 首页所展示的那样；之后当用户点击菜单按钮时再将菜单项显示出来，而这部分也是交互方面需要进一步考虑的。

xiaovie的博客 1840

响应式网页设计实战

1.设计思路 在本程序设计中，<header> 或 <footer> 元素不论在哪一种情况下，宽度总时浏览窗口宽度的100%， 当浏览窗口宽度小于480px为手机端，大于480px小于768px为opad端，大于768px为桌面端。 2.网页截图： 桌面端： ipad端： 手机端： 3.代码实现： test.html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8">

阿蓬的个人博客 4404

如何实现响应式网页设计？

响应式网页设计是现代前端开发不可或缺的一部分，它确保了网站在各种设备上的可访问性和可用性。通过掌握上述技术和技巧，你可以构建出既美观又实用的跨平台网站，为用户提供优秀的浏览体验。记住，响应式设计不仅仅是关于布局的调整，更是关于内容和用户体验的优化。在实践中不断迭代和改进，你的网站将能够适应未来可能出现的任何新设备和屏幕尺寸。欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。DTcode7的博客首页。

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响应式网页设计（3）

响应式网页要求设计出来的网页在不同的显示设备（如大屏、普通电脑端、手机端、平板电脑端）都能自适应显示。这就要求设计软件具备响应式网页设计的能力。金蜘蛛网页设计对响应式网页设计支持非常好，无需要写任何HTML代码就能实现。本文介绍一种利用金蜘蛛网页设计器实现响应试网页设计的方法，非常简单实用。上一节说到了菜单，本节讲Div面板的响应式设计，主要利用其属性“按显示设备设置位置、大小、字体大小”。

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