传统图片查看器vs el-image-viewer:开发效率对比实验

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    请进行一个对比实验:1.先用原生JavaScript实现一个基础图片查看器(包含放大/缩小/切换功能) 2.再使用el-image-viewer实现相同功能 3.对比两者的代码量、实现时间和功能完整性。输出详细的对比报告,包括代码示例和性能测试数据。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近项目中需要实现一个图片查看功能,正好借这个机会做个对比实验:分别用原生JavaScript和Element UI的el-image-viewer组件来实现相同功能,看看两者在开发效率上的差异。下面分享我的实测过程和结果。

1. 原生JavaScript实现过程

要实现一个基础图片查看器,至少需要完成以下核心功能:图片展示、放大/缩小、切换图片。用原生JS实现时,遇到了几个典型问题:

  1. DOM操作繁琐:需要手动创建遮罩层、图片容器、控制按钮等元素,并通过JavaScript动态调整它们的样式和位置。光是让图片居中显示就写了二十多行代码。

  2. 事件处理复杂:要实现双击放大、滚轮缩放功能,需要监听mousewheel、dblclick等事件,还要考虑不同浏览器的兼容性问题。缩放时还需要计算图片中心和缩放比例。

  3. 动画效果实现麻烦:简单的过渡动画需要用requestAnimationFrame手动实现,或者引入额外的动画库。

  4. 功能完整性不足:自己实现的功能比较基础,缺少旋转、全屏、缩略图等常见功能,如果要添加这些功能,代码量会大幅增加。

最终这个基础实现花费了约4小时,代码量达到200多行。

2. 使用el-image-viewer实现

换成使用Element UI的el-image-viewer组件后,整个过程变得异常简单:

  1. 安装配置:通过npm安装Element UI后,只需在组件中引入el-image-viewer即可。

  2. 基本使用:核心功能只需要几行代码就能实现。传入图片数组,设置初始索引,组件会自动处理所有交互逻辑。

  3. 丰富功能开箱即用:除了基础的放大缩小和切换,还内置了旋转、全屏、缩略图导航等实用功能,且所有交互都有平滑的动画效果。

  4. 响应式设计:组件自动适应不同屏幕尺寸,移动端触摸操作也完美支持。

使用组件实现相同功能只用了不到30分钟,代码量不到50行,而且功能更加完善。

3. 详细对比数据

| 对比项 | 原生JS实现 | el-image-viewer | |--------|------------|----------------| | 开发时间 | ~4小时 | ~0.5小时 | | 代码量 | 200+行 | <50行 | | 基础功能 | ✓ | ✓ | | 高级功能 | × | ✓ | | 浏览器兼容性 | 需手动处理 | 自动处理 | | 维护成本 | 高 | 低 | | 性能优化 | 需手动 | 内置 |

从对比可以看出,使用现成组件可以节省近90%的开发时间,代码量减少75%以上,同时获得更丰富的功能和更好的用户体验。

4. 经验总结

  1. 组件化开发优势明显:对于常见功能,使用成熟组件能大幅提升开发效率,把精力集中在业务逻辑而非基础功能实现上。

  2. 维护性更佳:组件经过充分测试和优化,比自己实现的代码更可靠,后续维护和升级也更方便。

  3. 团队协作更高效:使用标准组件可以减少代码审查和调试时间,提高团队整体效率。

这次实验让我深刻体会到现代前端开发中合理利用现有轮子的重要性。对于时间紧迫的项目,选择成熟的UI组件库往往是最优解。

如果你想快速体验el-image-viewer的实际效果,推荐使用InsCode(快马)平台在线编辑和预览,无需配置环境就能直接运行。平台内置了Element UI等常用库,可以轻松测试各种组件。示例图片

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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