实现一个图片懒加载插件有多难？

源码地址

插件完整版地址 m-lazy
https://github.com/zhanyouwei...

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正文开始

Web 图片的懒加载就是通过读取img元素，然后获得img元素的data-src（也可以约定为其他属性名）属性的值，并赋予img的src，从而实现动态加载图片的机制。

这里需要注意的是： img在初始化的时候不要设置src属性，因为即使设置 src='' 浏览器也会尝试加载图片。

一个简单的图片懒加载共涉及两个方面，

1. HTML 约定

我们首先需要给准备实施懒加载的img元素添加指定的class 这里为m-lazyload ,同时将img src赋值给 data-src属性。
具体示例为：

<img class="m-lazyload" data-src="imgUrl">

2. JavaScript 实现

动态加载总共分为以下几个步骤，这里每个步骤都将被拆分为独立的函数

1. 添加页面滚动监听事件

window.addEventListener('scroll', _delay, false);

function _delay() {
  clearTimeout(delay);
  delay = setTimeout(function () {
    _loadImage();
  }, time);
}

2. 当触发监听事件时会执行 _loadImage 函数，该函数负责加载图片

function _loadImage() {
  for (var i = imgList.length; i--;) {
    var el = imgList[i];
    if (_isShow(el)) {
      el.src = el.getAttribute('data-src');
      el.className = el.className.replace(new RegExp("(\s|^)" + _selector.substring(1, _selector.length) + "(\s|$)"), " ");
      imgList.splice(i, 1);
    }
  }
}

虽然执行了_loadImage函数，但是我们得知道哪些图片需要被加载，这里的判断依据是什么呢？

依据就是判断该图片是否在当前窗口的可视区域内，在这里我们封装一个_isShow函数来实现

function _isShow(el) {
  var coords = el.getBoundingClientRect();
  return ( (coords.top >= 0 && coords.left >= 0 && coords.top) <= (window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight) + parseInt(offset));
}

自此一个图片加载的闭环就形成了

当网页滚动的事件被触发 -> 执行加载图片操作 -> 判断图片是否在可视区域内 -> 在，则动态将data-src的值赋予该图片。

太简单了？

事实就是如此！！！

如此简单，不妨扩展一下

1. 添加一些自定义参数，谁都喜欢自定义，不是吗？

2. 支持iScroll, iScroll是一个高性能，资源占用少，无依赖，多平台的javascript滚动插件。

这里我们做了些优化

1. 图片加载后移除选择器，避免重复判断。

2. 缓存img元素结合，减少dom元素查询性能损耗

3. 扩展prototype添加getNode方法，支持分页数据懒加载（由于我们之前缓存了dom元素）

OK！说了这么多，show me the code 吧！

(function () {
  var imgList = [],  // 页面所有img元素集合
    delay,   // setTimeout 对象
    offset,  //偏移量，用于指定图片距离可视区域多少距离，进行加载
    time,  // 延迟载入时间
    _selector; // 选择器 默认为 .m-lazyload

  function _isShow(el) {
    var coords = el.getBoundingClientRect();
    return ( (coords.top >= 0 && coords.left >= 0 && coords.top) <= (window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight) + parseInt(offset));
  }

  function _loadImage() {
    for (var i = imgList.length; i--;) {
      var el = imgList[i];
      if (_isShow(el)) {
        el.src = el.getAttribute('data-src');
        el.className = el.className.replace(new RegExp("(\s|^)" + _selector.substring(1, _selector.length) + "(\s|$)"), " ");
        imgList.splice(i, 1);
      }
    }
  }

  function _delay() {
    clearTimeout(delay);
    delay = setTimeout(function () {
      _loadImage();
    }, time);
  }

  function ImageLazyload(selector, options) {
    var defaults = options || {};
    offset = defaults.offset || 0;
    time = defaults.time || 250;
    _selector = selector || '.m-lazyload';
    this.getNode();
    _delay();//避免首次加载未触发touch事件,主动触发一次加载函数
    if (defaults.iScroll) {
      defaults.iScroll.on('scroll', _delay);
      defaults.iScroll.on('scrollEnd', _delay);
    } else {
      window.addEventListener('scroll', _delay, false);
    }
  }
  ImageLazyload.prototype.getNode = function () {
    imgList = [];
    var nodes = document.querySelectorAll(_selector);
    for (var i = 0, l = nodes.length; i < l; i++) {
      imgList.push(nodes[i]);
    }
  };
})();