SDWebImage详解

03.Linux下目录动态扩容,以分配home的部分空间给root为例 本篇文章将介绍Linux下分配home目录的部分空间给root目录。大致思路:卸载home,解除其磁盘容量占用->扩容root,增加其磁盘空间->重建恢复home操作演示环境为CentOS系统,其他操作系统例如openEuler也可作为参考。01.Linux下目录扩容,以增加root目录的磁盘容量分配为例操作系统版本如下名称版本CentOS7.6+ 阅读详情

SDWebImage托管在github上。https://github.com/rs/SDWebImage

这个类库提供一个UIImageView类别以支持加载来自网络的远程图片。具有缓存管理、异步下载、同一个URL下载次数控制和优化等特征。
使用示范的代码: 

UITableView使用UIImageView+WebCache类(基本应用,UIImageView的一个category)

前提#import导入UIImageView+WebCache.h文件,然后在tableview的cellForRowAtIndexPath:方法下:  



 - (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath { 

     static NSString *MyIdentifier = @"MyIdentifier"; 

     UITableViewCell *cell = [tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:MyIdentifier]; 

    if (cell == nil) { 

         cell = [[[UITableViewCell alloc] initWithStyle:UITableViewCellStyleDefault reuseIdentifier:MyIdentifier] autorelease]; 

     } 

// Here we use the new provided setImageWithURL: method to load the web image 

    [cell.imageView setImageWithURL:[NSURL URLWithString:@"http://www.domain.com/path/to/image.jpg"] placeholderImage:[UIImage imageNamed:@"placeholder.png"]]; 

    cell.textLabel.text = @"My Text"; 

    return cell; 

 } 


基本代码:[imageView setImageWithURL:[NSURL URLWithString:@"http://www.domain.com/path/image.jpg"]]; 

使用SDWebImageManager类:可以进行一些异步加载的工作。

SDWebImageManager *manager = [SDWebImageManager sharedManager]; 

UIImage *cachedImage = [manager imageWithURL:url]; // 将需要缓存的图片加载进来

if (cachedImage) { 

      // 如果Cache命中,则直接利用缓存的图片进行有关操作 

      // Use the cached image immediatly 

} else { 

      // 如果Cache没有命中,则去下载指定网络位置的图片,并且给出一个委托方法 

      // Start an async download 

     [manager downloadWithURL:url delegate:self]; 

} 

当然你的类要实现SDWebImageManagerDelegate协议,并且要实现协议的webImageManager:didFinishWithImage:方法。 

// 当下载完成后,调用回调方法,使下载的图片显示 

- (void)webImageManager:(SDWebImageManager *)imageManager didFinishWithImage:(UIImage *)image { 

    // Do something with the downloaded image 

} 

独立的异步图像下载

可能会单独用到异步图片下载,则一定要用downloaderWithURL:delegate:来建立一个SDWebImageDownloader实例。 

downloader = [SDWebImageDownloader downloaderWithURL:url delegate:self]; 

这样SDWebImageDownloaderDelegate协议的方法imageDownloader:didFinishWithImage:被调用时下载会立即开始并完成。 


独立的异步图像缓存

SDImageCache类提供一个创建空缓存的实例,并用方法imageForKey:来寻找当前缓存。 

UIImage *myCachedImage = [[SDImageCache sharedImageCache] imageFromKey:myCacheKey]; 


存储一个图像到缓存是使用方法storeImage: forKey: 

[[SDImageCache sharedImageCache] storeImage:myImage forKey:myCacheKey]; 

默认情况下,图像将被存储在内存缓存和磁盘缓存中。如果仅仅是想内存缓存中,要使用storeImage:forKey:toDisk:方法的第三个参数带一负值 

来替代。 


SDWebImage 支持异步的图片下载+缓存,提供了 UIImageView+WebCacha 的 category,方便使用。纪录一下 SDWebImage 加载图片的流程。 

  1. 入口 setImageWithURL:placeholderImage:options: 会先把 placeholderImage 显示,然后 SDWebImageManager 根据 URL 开始处理图片。 
  2. 进入 SDWebImageManager-downloadWithURL:delegate:options:userInfo:,交给 SDImageCache 从缓存查找图片是否已经下载 queryDiskCacheForKey:delegate:userInfo:.
  3. 先从内存图片缓存查找是否有图片,如果内存中已经有图片缓存,SDImageCacheDelegate 回调 imageCache:didFindImage:forKey:userInfo: 到 SDWebImageManager。 
  4. SDWebImageManagerDelegate 回调 webImageManager:didFinishWithImage: 到 UIImageView+WebCache 等前端展示图片。 
  5. 如果内存缓存中没有,生成 NSInvocationOperation 添加到队列开始从硬盘查找图片是否已经缓存。 
  6. 根据 URLKey 在硬盘缓存目录下尝试读取图片文件。这一步是在 NSOperation 进行的操作,所以回主线程进行结果回调 notifyDelegate:。 
  7. 如果上一操作从硬盘读取到了图片,将图片添加到内存缓存中(如果空闲内存过小,会先清空内存缓存)。SDImageCacheDelegate 回调 imageCache:didFindImage:forKey:userInfo:。进而回调展示图片。 
  8. 如果从硬盘缓存目录读取不到图片,说明所有缓存都不存在该图片,需要下载图片,回调 imageCache:didNotFindImageForKey:userInfo:。 
  9. 共享或重新生成一个下载器 SDWebImageDownloader 开始下载图片。 
  10. 图片下载由 NSURLConnection 来做,实现相关 delegate 来判断图片下载中、下载完成和下载失败。 
  11. connection:didReceiveData: 中利用 ImageIO 做了按图片下载进度加载效果。
  12. connectionDidFinishLoading: 数据下载完成后交给 SDWebImageDecoder 做图片解码处理。
  13. 图片解码处理在一个 NSOperationQueue 完成,不会拖慢主线程 UI。如果有需要对下载的图片进行二次处理,最好也在这里完成,效率会好很多。 
  14. 在主线程 notifyDelegateOnMainThreadWithInfo: 宣告解码完成,imageDecoder:didFinishDecodingImage:userInfo: 回调给 SDWebImageDownloader。
  15. imageDownloader:didFinishWithImage: 回调给 SDWebImageManager 告知图片下载完成。
  16. 通知所有的 downloadDelegates 下载完成,回调给需要的地方展示图片。 
  17. 将图片保存到 SDImageCache 中,内存缓存和硬盘缓存同时保存。写文件到硬盘也在以单独 NSInvocationOperation 完成,避免拖慢主线程。 
  18. SDImageCache 在初始化的时候会注册一些消息通知,在内存警告或退到后台的时候清理内存图片缓存,应用结束的时候清理过期图片。 
  19. SDWI 也提供了 UIButton+WebCache 和 MKAnnotationView+WebCache,方便使用。
  20. SDWebImagePrefetcher 可以预先下载图片,方便后续使用。

SDWebImage库的作用:
通过对UIImageView的类别扩展来实现异步加载替换图片的工作。 

主要用到的对象:
1、UIImageView (WebCache)类别,入口封装,实现读取图片完成后的回调
2、SDWebImageManager,对图片进行管理的中转站,记录那些图片正在读取。
向下层读取Cache(调用SDImageCache),或者向网络读取对象(调用SDWebImageDownloader) 。
实现SDImageCache和SDWebImageDownloader的回调。
3、SDImageCache,根据URL的MD5摘要对图片进行存储和读取(实现存在内存中或者存在硬盘上两种实现)
实现图片和内存清理工作。
4、SDWebImageDownloader,根据URL向网络读取数据(实现部分读取和全部读取后再通知回调两种方式) 

其他类:
SDWebImageDecoder,异步对图像进行了一次解压⋯⋯
目前不明白为什么要做这么道工序。(现在清楚了,功能解释见下文) 

有趣的点:
1、SDImageCache是怎么做数据管理的?
SDImageCache分两个部分,一个是内存层面的,一个是硬盘层面的。
内存层面的相当是个缓存器,以Key-Value的形式存储图片。当内存不够的时候会清除所有缓存图片。
用搜索文件系统的方式做管理,文件替换方式是以时间为单位,剔除时间大于一周的图片文件。
当SDWebImageManager向SDImageCache要资源时,先搜索内存层面的数据,如果有直接返回,没有的话去访问磁盘,将图片从磁盘读取出来,然后做Decoder,将图片对象放到内存层面做备份,再返回调用层。 

2、为啥必须做Decoder?
通过这个博客:http://www.cocoanetics.com/2011/10/avoiding-image-decompression-sickness/
现在明白了,由于UIImage的imageWithData函数是每次画图的时候才将Data解压成ARGB的图像,
所以在每次画图的时候,会有一个解压操作,这样效率很低,但是只有瞬时的内存需求。
为了提高效率通过SDWebImageDecoder将包装在Data下的资源解压,然后画在另外一张图片上,这样这张新图片就不再需要重复解压了。 

这种做法是典型的空间换时间的做法。

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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")

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【iOS】SDWebImage

在写知乎日报项目时,遇到了图片加载和通过API异步加载图片的问题,在组内成员的引导下,去学习了SDWebImage开源库。

2301_80467753的博客 1421

图解SDWebImage

SDWebImage 时序图: 整理了一下 SDWebImage 的时序图: 从时序图可以看到,SDWebImage 的核心逻辑,其实也特别简单: 1、入口是调用 UIImageView 的 sd_setImageWithURL, 这个方法是 UIImageView 的 Category (WebCache) 提供; 2、然后调用到 UIView 的 Category 里,原因是不止给 UIIm...

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