博客
关于我
Node.js---客户端渲染和服务端渲染
阅读量:129 次
发布时间:2019-02-26

本文共 931 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

目录


核心知识:

模板引擎:

  • 在服务端和客户端都可以用模板引擎
  • 模板引擎不关心你的字符串内容,只关心自己能认识的模板标记语法,例如{ {}},被称为mustache语法,八字胡

例子:

art-template:

不仅可以在浏览器使用,也可以在node中使用

安装:

npm install art-template

该命令在哪执行就会把包下载到哪里,默认会下载到node_modules目录中,不要修改,也不支持改,改了会出错

 

浏览器使用:

在浏览器中需要引用/lib/template-web.js文件

服务器使用:

在Node中使用 art-template模板引擎,模板引擎最早是诞生于服务端领域,后来才发展到前端

步骤:

  1. 安装 npm install art-template
  2. 在需要使用的文件模板中加载art-tempalte
    1. 只需要使用require方法加载就可以:require('art-template')
    2. 参数中的art-template就是你下载的包的名字
    3. 也就是说你install的名字是什么,则你require中的就是什么
  3. 查文档,使用模板引擎的API

 

客户端渲染:

客户端使用模板引擎(异步)

  1. 第一次请求拿到的是页面
  2. 第二次请求拿到的是动态数据

步骤:

  1. 收到服务器响应的字符串
  2. 从上到下一次解析
  3. 在解析过程中,如果发现Ajax请求,则再次发起新请求
  4. 拿到Ajax响应结果
  5. 模板引擎渲染

 

服务端渲染:

服务端使用模板引擎 

  1. 对于服务端渲染只请求了一次,响应就是最终结果,客户端不需要再做任何处理

步骤:

  1. 服务端读取index.html
  2. 模板引起渲染,在发送客户端之前,在服务端就已经把index.html渲染处理了
  3. 发送到客户端

 

服务端渲染和客户端渲染的区别

  • 客户端渲染不利于SEO搜索引擎优化
  • 服务端渲染是可以被爬虫抓取到的,客户端异步渲染是很难被爬虫抓取到的
  • 很多网站既不是纯异步也不是纯服务端渲染出来的,而是两者结合
  • 例如京东的商品列表就采用的是服务端渲染,目的是为了SEO搜索引擎优化,而它的商品评论列表为了用户体验,而且也不需要SEO优化,所以采用客户端渲染
  • 服务端渲染只需要客户端只需要一次请求,客户端渲染需要客户端请求多次

 

 

转载地址:http://pltf.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>