Python简洁且有趣的无限下拉的实现方法是什么

本篇内容介绍了“Python简洁且有趣的无限下拉的实现方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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不知你是否从上面这张图中注意到了什么，比如只是渲染了可视区域的部分 DOM ，滚动过程中只是外层容器的 padding 在改变？

前一点很好理解，我们考虑到性能，不可能将一个长列表（甚至是一个无限下拉列表）的所有列表元素都进行渲染；而后一点，则是本文所介绍方案的核心之一！

不卖关子，提前告诉你该方案的要素就是两个：

Intersection Observer
padding

说明了要素，也许你可以尝试着开始思考，看你是否能猜到具体的实现方案。

方案介绍

Intersection Observer

基本概念

一直以来，检测元素的可视状态或者两个元素的相对可视状态都不是件容易事。传统的各种方案不但复杂，而且性能成本很高，比如需要监听滚动事件，然后查询 DOM , 获取元素高度、位置，计算距离视窗高度等等。

这就是 Intersection Observer 要解决的问题。它为开发人员提供一种便捷的新方法来异步查询元素相对于其他元素或视窗的位置，消除了昂贵的 DOM 查询和样式读取成本。

兼容性

主要在 Safari 上兼容性较差，需要 12.2 及以上才兼容，不过还好，有 polyfill 可食用。

一些应用场景

页面滚动时的懒加载实现。
无限下拉（本文的实现）。
监测某些广告元素的曝光情况来做相关数据统计。
监测用户的滚动行为是否到达了目标位置来实现一些交互逻辑（比如视频元素滚动到隐藏位置时暂停播放）。

padding 方案实现

基本了解 Intersection Observer 之后，接下来就看下如何用 Intersection Observer + padding 来实现无限下拉。

先概览下总体思路：

监听一个固定长度列表的首尾元素是否进入视窗；
更新当前页面内渲染的第一个元素对应的序号；
根据上述序号，获取目标数据元素，列表内容重新渲染成对应内容；
容器 padding 调整，模拟滚动实现。

核心：利用父元素的 padding 去填充随着无限下拉而本该有的、越来越多的 DOM 元素，仅仅保留视窗区域上下一定数量的 DOM 元素来进行数据渲染。

1、监听一个固定长度列表的首尾元素是否进入视窗

// 观察者创建
this.observer = new IntersectionObserver(callback, options);

// 观察列表第一个以及最后一个元素
this.observer.observe(this.firstItem);
this.observer.observe(this.lastItem);

我们以在页面中渲染固定的 20 个列表元素为例，我们对第一个元素和最后一个元素，用 Intersection Observer 进行观察，当他们其中一个重新进入视窗时，callback 函数就会触发：

const callback = (entries) => {
   entries.forEach((entry) => {
       if (entry.target.id === firstItemId) {
           // 当第一个元素进入视窗
       } else if (entry.target.id === lastItemId) {
           // 当最后一个元素进入视窗
       }
   });
};

2、更新当前页面渲染的第一个元素对应的序号 (firstIndex)

拿具体例子来说明，我们用一个数组来维护需要渲染到页面中的数据。数组的长度会随着不断请求新的数据而不断变大，而渲染的始终是其中一定数量的元素，比如 20 个。那么：

1、最开始渲染的是数组中序号为 0 - 19 的元素，即此时对应的 firstIndex 为 0；
2、当序号为 19 的元素（即上一步的 lastItem ）进入视窗时，我们就会往后渲染 10 个元素，即渲染序号为 10 - 29 的元素，那么此时的 firstIndex 为 10；
3、下一次就是，当序号为 29 的元素进入视窗时，继续往后渲染 10个元素，即渲染序号为 20 - 39 的元素，那么此时的 firstIndex 为 20，以此类推。。。

// 我们对原先的 firstIndex 做了缓存
const { currentIndex } = this.domDataCache;

// 以全部容器内所有元素的一半作为每一次渲染的增量
const increment = Math.floor(this.listSize / 2);

let firstIndex;

if (isScrollDown) {
   // 向下滚动时序号增加
   firstIndex = currentIndex + increment;
} else {
   // 向上滚动时序号减少
   firstIndex = currentIndex - increment;
}

总体来说，更新 firstIndex，是为了根据页面的滚动情况，知道接下来哪些数据应该被获取、渲染。

3、根据上述序号，获取对应数据元素，列表重新渲染成新的内容

const renderFunction = (firstIndex) => {
   // offset = firstIndex, limit = 10 => getData
   // getData Done =>  new dataItems => render DOM
};

这一部分就是根据 firstIndex 查询数据，然后将目标数据渲染到页面上即可。

4、padding 调整，模拟滚动实现

既然数据的更新以及 DOM 元素的更新我们已经实现了，那么无限下拉的效果以及滚动的体验，我们要如何实现呢？

想象一下，抛开一切，最原始最直接最粗暴的方式无非就是我们再又获取了 10 个新的数据元素之后，再塞 10 个新的 DOM 元素到页面中去来渲染这些数据。

但此时，对比上面这个粗暴的方案，我们的方案是：这 10个新的数据元素，我们用原来已有的 DOM 元素去渲染，替换掉已经离开视窗、不可见的数据元素；而本该有更多 DOM 元素进一步撑开容器高度的部分，我们用 padding 填充来模拟实现。

Python简洁且有趣的无限下拉的实现方法是什么

向下滚动

// padding的增量 = 每一个item的高度 x 新的数据项的数目
const remPaddingsVal = itemHeight * (Math.floor(this.listSize / 2));

if (isScrollDown) {
   // paddingTop新增，填充顶部位置
   newCurrentPaddingTop = currentPaddingTop + remPaddingsVal;

   if (currentPaddingBottom === 0) {
       newCurrentPaddingBottom = 0;
   } else {
       // 如果原来有paddingBottom则减去，会有滚动到底部的元素进行替代
       newCurrentPaddingBottom = currentPaddingBottom - remPaddingsVal;
   }
}

Python简洁且有趣的无限下拉的实现方法是什么

向上滚动

// padding的增量 = 每一个item的高度 x 新的数据项的数目
const remPaddingsVal = itemHeight * (Math.floor(this.listSize / 2));

if (!isScrollDown) {
   // paddingBottom新增，填充底部位置
   newCurrentPaddingBottom = currentPaddingBottom + remPaddingsVal;

   if (currentPaddingTop === 0) {
       newCurrentPaddingTop = 0;
   } else {
       // 如果原来有paddingTop则减去，会有滚动到顶部的元素进行替代
       newCurrentPaddingTop = currentPaddingTop - remPaddingsVal;
   }
}

Python简洁且有趣的无限下拉的实现方法是什么

最后是 padding 设置更新以及相关缓存数据更新

// 容器padding重新设置
this.updateContainerPadding({
   newCurrentPaddingBottom,
   newCurrentPaddingTop
})

// DOM元素相关数据缓存更新
this.updateDomDataCache({
   currentPaddingTop: newCurrentPaddingTop,
   currentPaddingBottom: newCurrentPaddingBottom
});

思考总结

方案总结：

利用 Intersection Observer 来监测相关元素的滚动位置，异步监听，尽可能得减少 DOM 操作，触发回调，然后去获取新的数据来更新页面元素，并且用调整容器 padding 来替代了本该越来越多的 DOM 元素，最终实现列表滚动、无限下拉。

存在的缺陷：

padding 的计算依赖列表项固定的高度。
这是一个同步渲染的方案，也就是目前容器 padding 的计算调整，无法计算异步获取的数据，只跟用户的滚动行为有关。这看起来与实际业务场景有些不符。解决思路：

思路 1、利用 Skeleton Screen Loading 来同步渲染数据元素，不受数据异步获取的影响。即在数据请求还未完成时，先使用一些图片进行占位，待内容加载完成之后再进行替换。
思路 2、滚动到目标位置，阻塞容器 padding 的设置（即无限下拉的发生）直至数据请求完毕，用 loading gif 提示用户加载状态，但这个方案相对复杂，你需要全面考虑用户难以预测的滚动行为来设置容器的 padding。

“Python简洁且有趣的无限下拉的实现方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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Python简洁且有趣的无限下拉的实现方法是什么

方案介绍

兼容性

一些应用场景

padding 方案实现

1、监听一个固定长度列表的首尾元素是否进入视窗

2、更新当前页面渲染的第一个元素对应的序号 (firstIndex)

3、根据上述序号，获取对应数据元素，列表重新渲染成新的内容

4、padding 调整，模拟滚动实现

思考总结

方案总结：

相关方案的对比

存在的缺陷：

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