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iOS懒加载#xff08;Lazy Loading#xff09;是一种延迟加载的技术#xff0c;它允许在需要的时候才初始化对象或执行某些操作#xff0c;而不是在对象创建的时候立即执行。懒加载主要用于优化应用程… 文章目录 前言一、懒加载的意义二、懒加载的原理三、懒加载优缺点 前言
iOS懒加载Lazy Loading是一种延迟加载的技术它允许在需要的时候才初始化对象或执行某些操作而不是在对象创建的时候立即执行。懒加载主要用于优化应用程序的性能和内存使用特别是对于那些耗时或资源密集的操作。 在iOS开发中懒加载通常应用于以下场景 图片加载在加载图片时可以使用懒加载来延迟加载图片避免一次性加载过多图片导致内存压力过大。当需要显示图片时才加载并显示图片。 视图控制器的子视图在视图控制器中有些子视图可能只在特定条件下需要显示而不是每次视图控制器加载时都需要。这时可以使用懒加载来延迟加载这些子视图从而提高视图控制器的加载性能。 数据加载在某些需要从网络或数据库获取数据的场景下可以使用懒加载来在需要时才请求数据并将数据缓存起来避免重复请求相同的数据。 一、懒加载的意义
在我们打开一个程序时往往需要时间去等待它的加载如果一次性加载的时间过长用户难免心烦懒加载就应运而生
使用懒加载可以让我们的程序加载其主要需要的内容当用户需要其他内容的时候再去加载那些没有加载的内容。一个十分明显的例子就是我们使用App查看图片时图片不是一开始就加载好的需要等它加载一段时间。同时如果一次性加载所有内容对我们的手机流量也会造成很大的浪费 二、懒加载的原理
懒加载的原理可以简单描述为以下几个步骤 创建属性在对象的接口中声明一个属性并在私有成员变量中创建一个实例变量来保存这个属性。 重写 Getter 方法在实现文件中重写该属性的getter 方法。在 getter 方法中首先检查私有成员变量是否已经被初始化如果没有则进行初始化。 懒加载初始化在 getter 方法中进行懒加载的初始化。根据具体需求可以在此处创建对象、加载资源、进行网络请求等。 返回实例将初始化后的对象或资源返回给调用者。 我们通过原理可知懒加载是围绕着setter与getter方法来实现的这里我们必须要回忆之前学过的一个知识使用直接访问成员变量与间接访问成员变量的区别 直接访问实例变量_ 使用 _ 可以直接访问对象的实例变量跳过了属性的 getter 和 setter 方法。这意味着如果在 getter 方法中实现了一些特殊逻辑使用 _ 直接访问可能会绕过这些逻辑。因此建议在对象内部使用 _在外部使用 getter 和 setter 方法。 间接访问实例变量self 使用 self 可以调用属性的 getter 和 setter 方法。这样做的好处是可以在 getter 和 setter 方法中加入逻辑处理比如在获取属性时进行懒加载或在设置属性时进行数据校验。同时通过 self 访问属性还可以防止循环引用因为 self 在 ARC 下会被弱引用而直接访问实例变量不会产生弱引用。 因为我们的懒加载实际上是通过重写我们的getter方法进行实现的所以我们更常用直接访问实例变量的方式来实现懒加载因为在懒加载中使用getter方法很可能引起循环引用因为懒加载本身就是一个getter方法,由此我们给出懒加载的步骤
在.h文件中创建一个属性
property(nonatomic, strong)UILabel *t;重写getter方法
- (UILabel *)t {if (!_t) {//不能使用self.t会造成getter方法的循环引用_t [[UILabel alloc] init];//一些初始化操作}return _t;//不能使用self.t会造成getter方法的循环引用
}通过 self.users 或 [self users] 访问 users 属性以触发懒加载
// 加载网络数据
self.t [LXBUsers objectArrayWithKeyValuesArray:responseObject[t]];[self t];三、懒加载优缺点 优点 节省资源懒加载可以避免在对象初始化时立即加载数据或执行操作只有在真正需要时才进行加载或执行从而节省了不必要的资源消耗提高了性能和效率。 延迟加载懒加载可以将数据的加载或操作延迟到需要时再执行这样可以提高应用的启动速度和响应速度。 减少内存占用在懒加载中对象的数据或资源只有在需要时才会被加载到内存中避免了一次性加载大量数据导致内存占用过高的情况。 缺点 实现复杂性增加了代码可读性的同时增大了代码量 延迟加载导致的界面卡顿如果在界面上使用了大量的懒加载可能会导致在初次访问相关数据时出现短暂的界面卡顿因为此时需要执行加载操作。 额外的资源消耗虽然懒加载避免了一开始就加载所有数据但在需要时仍需要进行加载这会带来一定的资源消耗特别是在网络请求或读取大量数据时。
