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图片不压缩，前端要背锅 🍳
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大家好，好久没见，最近有点懒，很久没更新啦。这次要聊的主题是「图片压缩」。在一般页面里面，使用最多的「静态素材」非图片莫属了，这次轮到对它动手 👊 ！ 背景🎨(美术): 这是这次需求的切图 📁 ，你看看有没问题？ 🧑💻(前端): 好的。 页面上线 ... 🧑💼(产品): 这图片怎么半天加载不出来 💢 ？ 🧑💻(前端): 我看看 🤔 (卑微)。 ... 📁(size: 15MB) 🧑💻(前端): 😅。 很多时候，我们从 PS 、蓝湖或摹客等工具导出来的图片，或者是美术直接给到切图，都是未经过压缩的，体积都比较大。这里，就有了可优化的空间。 TinyPngTinyPNG使用智能的「有损压缩技术」来减少WEBP、JPEG和PNG文件的文件大小。通过选择性地减少图像中的「颜色数量」，使用更少的字节来存储数据。这种效果几乎是看不见的，但在文件大小上有非常大的差别。 使用过TinyPng的都知道，它的压缩效果非常好，体积大幅度降低且显示效果几乎没有区别( 👀 看不出区别）。因此，选择其作为压缩工具，是一个不错的选择。 TinyPng提供两种压缩方法： 通过在官网上进行手动压缩； 通过官方提供的tinify进行压缩；身为一个程序员 🧑💻 ，是不能接受手动一张张上传压缩这种方法的。因此，选择第二种方法，通过封装一个工具，对项目内的图片自动压缩，彻底释放双手 🤲 。 工具类型第一步，思考这个工具的「目的」是什么？没错，「压缩图片」。 第二步，思考在哪个「环节」进行压缩？没错，「发布前」。 这样看来，开发一个webpack plugin是一个不错选择，在打包「生产环境」代码的时候，启用该plugin对图片进行处理，完美 🥳 ！ 但是，这样会面临两个问题 🤔 ： 页面迭代，新增了几张图片，重新打包上线时，会导致旧图片被多次压缩； 无法选择哪些图片要被压缩，哪些图片不被压缩；虽然可以通过「配置」的方式解决上述问题，但每次打包都要特殊配置，略显麻烦，这样看来plugin好像不是最好的选择。 以上两个问题，使用「命令行工具」就能完美解决。在打包「生产环境」代码之前，执行「压缩命令」，通过命令行交互，选择需要压缩的图片。 效果演示话不多说，先上才艺 💃 ！ 安装 $ npm i yx-tiny -D 使用 $ npx tiny 根据命令行提示输入流程：输入「文件夹名称-tinyImg」，接着工具会找到当前项目下所有的tinyImg，接着选择一或多个tinyImg，紧接着，工具会找出tinyImg下所有的png、jpe?g和svga，最后选择压缩模式「全量」或「自定义」，选择需要压缩的图片。 从最后的输出结果可以看到，压缩前的资源体积为2.64MB，压缩后体积为1.02MB，足足压缩了1.62MB 👍 ！ 然后再继续执行一遍命令再次压缩，刚刚压缩过的资源被识别出来，因为没有新增资源，所以输出「目标文件夹内」找不到「可压缩」的资源！ 实现思路总体分为五个过程： 查找：找出所有的图片资源； 分配：均分任务到每个进程； 上传：把原图上传到TinyPng； 下载：从TinyPng中下载压缩好的图片； 写入：用下载的图片覆盖本地图片；项目地址：yx-tiny 查找找出所有的图片资源。 packages/tiny/src/index.ts /** * 递归找出所有图片 * @param { string } path * @returns { Array } */ interface IdeepFindImg { (path: string): Array } let deepFindImg: IdeepFindImg deepFindImg = (path: string) => { // 读取文件夹的内容 const content = fs.readdirSync(path) // 用于保存发现的图片 let images: Array = [] // 遍历该文件夹内容 content.forEach(folder => { const filePath = resolve(path, folder) // 获取当前内容的语法信息 const info = fs.statSync(filePath) // 当前内容为“文件夹” if (info.isDirectory()) { // 对该文件夹进行递归操作 images = [...images, ...deepFindImg(filePath)] } else { const fileNameReg = /\.(jpe?g|png|svga)$/ const shouldFormat = fileNameReg.test(filePath) // 判断当前内容的路径是否包含图片格式 if (shouldFormat) { // 读取图片内容保存到images const imgData = fs.readFileSync(filePath) images.push({ path: filePath, file: imgData }) } } }) return images }通过命令行交互后，拿到目标文件夹的路径path，然后获取该path下的所有内容，接着遍历所有内容。首先判断该内容的文件信息：若为“文件夹”，则把该文件夹路径作为path，递归调用deepFindImg；若不为“文件夹”，判断该内容为图片，则读取图片数据，push到images中。最后，返回所有找到的图片。 分配均分任务到每个进程。 packages/tiny/src/index.ts // ... cluster.setupPrimary({ exec: resolve(__dirname, 'features/process.js') }) // 若资源数小于则创建一个进程，否则创建多个进程 const works: Array =[] if (list.length { if (works.length === 1) { return } else if (workNum >= works.length) { works[0].tasks.push(task) workNum = 1 } else { works[workNum].tasks.push(task) workNum += 1 } }) // 用于记录进程完成数 let pageNum = works.length // 初始化进度条 // ... works.forEach(({ work, tasks }) = >{ // 发送任务到每个进程 work.send(tasks) // 接收任务完成 work.on('message', (details: Idetail[]) = >{ // 更新进度条 // ... pageNum-- // 所有任务执行完毕 if (pageNum === 0) { // 关闭进程 cluster.disconnect() } }) })使用cluster，根据「cpu核心数」创建等量的进程，works用于保存已创建的进程，list中保存的是要处理的压缩任务，通过遍历list，把任务依次分给每一个进程。接着遍历works，通过send方法发送进程任务。通过监听message事件，利用pageNum记录进程任务的完成情况，当所有进程任务执行完毕后，则关闭进程。 上传官方提供的tinify工具有「500张/月」的限额，超过限额后，需要付费。 由于家境贫寒，且出于学习的目的，就没有使用tinify，而是通过构造随机IP来直接请求「压缩接口」来达到「破解限额」的目的。大家在真正使用的时候，还是要使用tinyfy来压缩，不要做这种投机取巧的事。 好了，回到正文。 把原图上传到TinyPng。 packages/tiny/src/features/index.ts /** * 上传函数 * @param { Buffer } file 文件buffer数据 * @returns { Promise } */ interface Iupload { (file: Buffer): Promise } export let upload: Iupload upload = (file: Buffer) => { // 生成随机请求头 const header = randomHeader() return new Promise((resolve, reject) => { const req = Https.request(header, res => { res.on('data', data => { try { const resp = JSON.parse(data.toString()) as DataUploadType if (resp.error) { reject(resp) } else { resolve(resp) } } catch (err) { reject(err) } }) }) // 上传图片buffer req.write(file) req.on('error', err => reject(err)) req.end() }) }使用node自带的Https模块，构造请求头，把deepFindImg中返回的图片进行上传。上传成功后，会返回已经压缩好的图片的url链接。 下载从TinyPng中下载压缩好的图片。 packages/tiny/src/features/index.ts /** * 下载函数 * @param { string } path * @returns { Promise } */ interface Idownload { (path: string): Promise } export let download: Idownload download = (path: string) => { const header = new Url.URL(path) return new Promise((resolve, reject) => { const req = Https.request(header, res => { let content = '' res.setEncoding('binary') res.on('data', data => (content += data)) res.on('end', () => resolve(content)) }) req.on('error', err => reject(err)) req.end() }) }使用node自带的Https模块把upload中返回的图片链接进行下载。下载成功后，返回图片的buffer数据。 写入把下载好的图片覆盖本地图片。 packages/tiny/src/features/process.ts /** * 接收进程任务 */ process.on('message', (tasks: imageType[]) => { ;(async () => { // 优化 png/jpg const data = tasks .filter(({ path }: { path: string }) => /\.(jpe?g|png)$/.test(path)) .map(ele => { return compressImg({ ...ele, file: Buffer.from(ele.file) }) }) // 优化 svga const svgaData = tasks .filter(({ path }: { path: string }) => /\.(svga)$/.test(path)) .map(ele => { return compressSvga(ele.path, Buffer.from(ele.file)) }) const details = await Promise.all([ ...data.map(fn => fn()), ...svgaData.map(fn => fn()) ]) // 写入 await Promise.all( details.map( ({ path, file }) => new Promise((resolve, reject) => { fs.writeFile(path, file, err => { if (err) reject(err) resolve(true) }) }) ) ) // 发送结果 if (process.send) { process.send(details) } })() })process.on监听每个进程发送的任务，当接收到任务类型为「图片」，使用compressImg方法来处理图片。当任务类型为「svga」，使用compressSvga方法来处理svga。最后把处理好的资源写入到本地覆盖旧资源。 compressImgpackages/tiny/src/features/process.ts /** * 压缩图片 * @param { imageType } 图片资源 * @returns { promise } */ interface IcompressImg { (payload: imageType): () => Promise } let compressImg: IcompressImg compressImg = ({ path, file }: imageType) => { return async () => { const result = { input: 0, output: 0, ratio: 0, path, file, msg: '' } try { // 上传 const dataUpload = await upload(file) // 下载 const dataDownload = await download(dataUpload.output.url) result.input = dataUpload.input.size result.output = dataUpload.output.size result.ratio = 1 - dataUpload.output.ratio result.file = Buffer.alloc(dataDownload.length, dataDownload, 'binary') } catch (err) { result.msg = `[${chalk.blue(path)}] ${chalk.red(JSON.stringify(err))}` } return result } }compressImg返回一个async函数，该函数先调用upload进行图片上传，接着调用download进行下载，最终返回该图片的buffer数据。 compressSvgapackages/tiny/src/features/process.ts /** * 压缩svga * @param { string } path 路径 * @param { buffer } source svga buffer * @returns { promise } */ interface IcompressSvga { (path: string, source: Buffer): () => Promise } let compressSvga: IcompressSvga compressSvga = (path, source) => { return async () => { const result = { input: 0, output: 0, ratio: 0, path, file: source, msg: '' } try { // 解析svga const data = ProtoMovieEntity.decode( pako.inflate(toArrayBuffer(source)) ) as unknown as IsvgaData const { images } = data const list = Object.keys(images).map(path => { return compressImg({ path, file: toBuffer(images[path]) }) }) // 对svga图片进行压缩 const detail = await Promise.all(list.map(fn => fn())) detail.forEach(({ path, file }) => { data.images[path] = file }) // 压缩buffer const file = pako.deflate( toArrayBuffer(ProtoMovieEntity.encode(data).finish() as Buffer) ) result.input = source.length result.output = file.length result.ratio = 1 - file.length / source.length result.file = file } catch (err) { result.msg = `[${chalk.blue(path)}] ${chalk.red(JSON.stringify(err))}` } return result } }compressSvga的「输入」、「输出」和compressImg保持一致，目的是为了可以使用promise.all同时调用。在compressSvga内部，对svga进行解析成data，获取到svga的图片列表images，接着调用compressImg对images进行压缩，使用压缩后的图片覆盖data.images，最后再把data编码后，写入到本地覆盖原本的svga。 最后再说一遍，大家真正使用的时候，要使用官方的tinify进行压缩。 参考文章： protobuf.js SVGAPlayer-Web-Lite tinify祝大家生活愉快，工作顺利！ 「 --- The end --- 」 |
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