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HTML5 JavaScript Tutoriais

Trabalhando com XMLHttpRequest e Fetch API

Nesse post vamos trabalhar com duas opções para realizar requisições Assíncrona a dados no servidor XMLHttpRequest e Fetch API. Com a popularização do jQuery por muito tempo utilizamos a biblioteca para fazer requisições AJAX pela facilidade, melhorias com recursos extras e o suporte aos browsers antigos.

Mas temos um recurso antigo que nos permite realizar requisições ao servidor com Vanilla JavaScript, o XMLHttpRequest.

XMLHttpRequest

XMLHttpRequest é um objeto XHR para interação com servidores. Com ele podemos requisitar dados sem realizar o reload de todo conteúdo, para você que está programando agora isso pode parecer básico, mas não era possível no começo da web.

Com a popularização do AJAX o XMLHttpRequest foi utilizado como recurso base para o conceito. O nome sugere que a API é focada em XML, mas elas pode resgatar qualquer tipo de dado.

Utilizando XMLHttpRequest

Para esse exemplo iremos fazer uma requisição a um arquivo em nosso projeto:

function onLoadRequest(event) { console.log(this.responseText); } const oRequest = new XMLHttpRequest(); oRequest.addEventListener('load', onLoadRequest); oRequest.open('GET', '/dados.json'); oRequest.send();

No código acima criamos uma objeto XMLHttRequest, onde adicionamos um listener para ouvir quando a requisição for lida. Assim abrimos uma requisição do tipo GET para arquivo dados.json em nosso projeto. E por fim enviamos a requisição com o método “send”

Por padrão essa requisição será assíncrona, isso significa que a execução do código continuará sendo executada e quando os dados forem recebido a função de callback onLoadRequest será executada.

Tratando as resposta

Temos diversos tipos de atributos de respostas a requisição os principais são responseXML e responseText no exemplo anterior tratamos o responseText.

responseXML: é utilizado para tratar requisições feitas para arquivos XML, nesse tipo de requisição podemos trabalhar de quatro formas com: XPath, Parsing e serialização de XML, XMLSerializer e expressões regulares.

responseText: se você deseja ler conteúdo de texto ou de uma página web e injetar em sua página Web, esse é o caminho. Atualmente é o formato mais utilizado na web.

Monitorando o processo

No código anterior, adicionamos um listener para o evento de load mas temos a opção de trabalhar com 5 eventos:

  • progress
  • error
  • abort
  • load
  • loadend(abort, load ou error)
// evento disparado quando a requisição for completa function onLoadRequest(event) { console.log(this.responseText); } // evento disparado quando o download do arquivo tem uma progressão function onProgressRequest (oEvent) { if (oEvent.lengthComputable) { let percentComplete = oEvent.loaded / oEvent.total * 100; console.log('Percentagem:', percentComplete + '%') } else { console.log('O total do arquivo é desconhecido'); } } const oRequest = new XMLHttpRequest(); oRequest.addEventListener('load', onLoadRequest); oRequest.addEventListener('progress', onProgressRequest) oRequest.open('GET', '/dados.json'); oRequest.send();

Caso algo de errado aconteça podemos realizar uma verificação para realizar um tratamento. Assim vamos adicionar uma condicional em nosso código:

function onLoadRequest(event) { if(this.status === 200) { console.log(this.responseText) } else { console.log('Somthing wrong happen:',this.status); } }

No código acima verificamos se o status da requisição é 200(sucesso) caso contrário exibimos o status, dai temos uma várias possibilidades: 404, 401, 500…

Fetch API

Fetch API é uma melhoria sobre a XMLHttpRequest. Ela trás a possibilidade de trabalhar com interface para administrar as requisições de recursos na rede, anteriormente tínhamos XMLHttpRequest para acompanhar requisições na rede, mas era uma API bem limitada comparada com as necessidades das aplicações modernas que temos hoje em dia. Por outro lado sua desvantagem que ela está presente apenas nos browsers modernos.

Principal diferença que agora com Fetch Api podemos ter objetos específicos para requisições(Request) e repostas(Response). Isso permite que elas sejam utilizadas em diferentes situações como por exemplo, Service Workers e Cache API.

Ela também fornece uma definição para conceitos relacionados, como CORS e semântica de cabeçalhos HTTP.

Utilizando fetch API

Para realizar uma requisição com fetch API, chamamos o método fetch() presente no Window ou em um Worker global. O método tem como parâmetro obrigatório o caminho do arquivo ao qual desejamos requisitar. Agora vamos para um exemplo simples com fetch API:

fetch('/dados.json') .then((response) => console.log(response));

Primeira diferença, é a quantidade de linhas que escrevemos, também a opção de se trabalhar com Promises. No caso acima realizamos uma requisição para o mesmo endereço caso sucesso exibimos em nosso console o tipo de resposta que será seguinte, um objeto do tipo Response com as seguintes informações:

body: (...) bodyUsed: false headers: Headers __proto__: Headers ok: true redirected: false status: 200 statusText: "OK" type: "basic" url: "http://127.0.0.1:5500/dados.json"

Com podemos ver temos o corpo de nossa resposta que terá:

  • Nosso conteúdo
  • Status da requisição e do conteúdo
  • Informações sobre redirecionamento
  • Tipo da requisição
  • Cabeçalho da requisição

Se compararmos como XMLHttpRequest as informações serão as seguinte:

onabort: null onerror: null onload: null onloadend: null onloadstart: null onprogress: null onreadystatechange: null ontimeout: null readyState: 4 response: "{↵ "name":"fellyph",↵ "sobrenome": "cintra",↵ "blog": "https://blog.fellyph.com.br"↵}" responseText: "{↵ "name":"fellyph",↵ "sobrenome": "cintra",↵ "blog": "https://blog.fellyph.com.br"↵}" responseType: "" responseURL: "http://127.0.0.1:5500/dados.json" responseXML: null status: 200 statusText: "OK" timeout: 0 upload: XMLHttpRequestUpload {onloadstart: null, onprogress: null, onabort: null, onerror: null, onload: null, …} withCredentials: false

Como podemos ver temos a informações de requisições, respostas e eventos tudo num lugar só, isso dificulta o tratamento da informação e realiza um consumo de dados desnecessário para o usuário.

Na requisição anterior caso queiramos tratar os dados da resposta fazemos da seguinte forma:

fetch('/dados.json') .then(response => response.json()) .then(data => console.log(data));

Para o tratamento de erros realizamos da seguinte forma, adicionamos um catch na chamada de nosso catch:

fetch('/dados.json') .then(response => response.json()) .then(data => console.log(data)); .catch(error => { console.log('Algo de errado aconteceu:', error ) });

Tipos de requisição

A fetch api pode realizar requisições para diferentes tipos de dados, como texto, images, como processar arquivos de text linha a linha. Além disso podemos enviar informações e realizar upload de arquivos.

Um exemplo de um envio de um arquivo json:

const data = { name: 'fellyph', sobrenome: 'cintra', blog: 'https://blog.fellyph.com.br' }; fetch('/usuario', { method: 'POST', // ou 'PUT' headers: { 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify(data), }) .then(response => response.json()) .then(data => { console.log('Success:', data); }) .catch((error) => { console.error('Error:', error); });

Suporte

Fetch API é suportada por 95% dos browsers, os browsers que não possuem suporte:

  • Internet Explorer 11
  • Edge 13 e inferior

Podemos verificar o suporte da seguinte forma:

if (window.fetch) { // realizamos o request com fetch } else { // utilizamos um fallback }

XMLHttpRequest vs. Fetch API

Eles surgiram em tempos diferentes, por muito tempo XMLHttpRequest deu conta do recado mas com a evolução das aplicações web começamos a ter a necessidade de multiplas requisições, foi que então começamos a ter problemas com correntes de callbacks requisições a diferentes serviços.

Para solucionar esse problema tivemos a introdução de promises e junto a ela tivemos a inclusão de novas APIs que começaram a utilizar esse recurso como Fetch API, Service Worker entre outras Web APIs.

Podemos dizer que Fetch API é a evolução da XMLHttpRequest. Apesar da estrutura ter mudado drasticamente elas possuem o mesmo objetivo solucionar o problema com requisições assíncronas. Além de ser extremamente poderosa.

Para mais tutoriais sobre desenvolvimento web acesse a página da categoria tutoriais.

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JavaScript WordPress

Como JavaScript está influenciando o desenvolvimento com WordPress

Final de 2018 tivemos o lançamento do Gutenberg a nova experiência de edição do WordPress, uma das ações mais impopulares da história da plataforma dava um passo muito relevante referente ao core da plataforma. Ação invisível para a maioria dos usuário Gutenberg iria influenciar o desenvolvimento JavaScript e WordPress como conhecemos.

Desde o lançamento do WordPressa mais de 15 anos atrás muita coisa mudou na web e especialmente referente a desenvolvimento JavaScript. Gutenberg trouxe para o core do WordPress JavaScript moderno algo necessário para evolução da plataforma. Tecnologias como React, fazem parte do core do WordPress isso mesmo: React.

Esse movimento está transformando o desenvolvimento WordPress para muito mais modular, onde tivemos a introdução de blocos componentes visuais independentes que reduzem a responsabilidade dos temas referentes a funcionalidades.

Essa transição nós trouxe uma pergunta qual será a responsabilidade de um tema em uma aplicação WordPress?

Para isso precisamos entender alguns itens dentro do Gutenberg:

Blocos

Blocos trazem uma estrutura que permite nosso editor de conteúdo sair de um grande bloco de texto para items modulares que permitem sua composição de Layout, os Blocos são divididos em categorias como:

  • Layout
  • Formatação
  • Widgets
  • Códigos incorporados

Por de trás das cortinas no banco de dados os blocos continuam sendo gravados na mesma tabela wp_content com uma diferença os blocos são marcados com comentários e renderizados pela API do Gutenberg.

Componentes e estado

Com a introdução de Blocos e React conceitos como Componentes e estado foram introduzidos com React elementos visual armazenam estado que armazena informações relacionadas a um dado especifico compartilhado por diferente elementos visuais. Mas isso trouxe uma série de desafios para a plataforma como controlar esse fluxo com PHP e React. Algumas modificações foram feitas e o React foi encapsulado para se adaptar com a plataforma. Funções para fazer a ponte entre PHP e React.

Modularização

Dentro da biblioteca do Gutenberg existe um módulo com uma série de componentes base que podem ser reutilizados tanto no editor quando o front-end da aplicação se abrimos o console de nossa aplicação e digitarmos “wp.” conseguimos visualizar todos os módulos disponíveis dentro do WordPress e se digitarmos “wp.components”conseguimos ver todos os components disponíveis no WordPress.

Todos os módulos do JavaScript para WordPress estão disponíveis como pacotes do nodeJS onde podemos ver no link: https://www.npmjs.com/search?q=%40wordpress

pacotes node WordPress

Além disso o uso de pacotes permite o uso do Gutenberg fora do WordPress como foi utilizado pelo Drupal recentemente.

JavaScript moderno

Com Gutenberg temos a possibilidade de desenvolver com EcmaScript 5 ou EcmaScript 2015+ ou superior. Se ainda não domina a nova sintaxe do JavaScript você pode continuar desenvolvendo com EcmaScript 5 mas o recomendado é o uso de JavaScript moderno seu código ficará mais enxuto e você terá a possibilidade de trabalhar com JSX.

Nem todos os browsers suportam JavaScript moderno, por exemplo, Internet Explorer 11. Para isso precisamos fazer o uso de transpilers para fazer a conversão de JavaScript moderno para EcmaScript 5.

Plugins e Temas

Mas todos esses benefícios estão restritos para o Gutenberg? Não, os recursos do Gutenberg podem ser utilizados por plugins e temas. With the package @wordpress/scripts podemos incorporar scripts do core em nossos plugins e temas. Para isso importamos em nosso projeto com o seguinte código:

npm install @wordpress/scripts --save-dev

Com esse pacote nodeJS conseguimos realizar formatação, validação de código e tests:

  • wp-scripts build
  • wp-scripts format-js
  • wp-scripts lint-style
  • wp-scripts lint-js
  • wp-scripts start
  • wp-scripts test-e2e
  • wp-scripts test-unit-js

Para saber mais sobre os pacotes acesse: www.npmjs.com/package/@wordpress/scripts

Block Scaffolding

Lançado no final de fevereiro de 2020 um pacote node que cria um template básico de um bloco Gutenberg. Como o conhecido create-react-app do React.

Para instalar rode o seguinte comando:

npm install @wordpress/blocks --save

O pacote cria um template de uma bloco com elementos básicos customização de CSS, JavaScript e PHP sem se preocupar com configuração de elementos como webpack, babel e ESLint.

Por padrão ele irá utilizar EcmaScript 2015+ mas podemos através de configurações definir o uso de EcmaScript 5. Depois de instalado o pacote @wordpress/blocks para criar um bloco básico em seu terminal de linha de comando digite:

npm init @wordpress/block [nome-do-seu-bloco]

Ele irá criar um bloco com os comandos para:

  • Inicia o desenvolvimento: npm start
  • Compilar o código para produção: npm run build
  • Formatar o código JavaScript de sua aplicação: npm run format:js
  • validação de código css e js: npm run lint:css ou npm run lint:js

Os requisitos básicos para utilizar o pacote são node 10.0.0 e npm 6.9.0.

Conclusão

Ainda estamos no inicio de uma revolução os desenvolvedores que acompanham o Gutenberg desde o inicio já estão tirando proveito desses benefícios, mudando sua rotina referente ao desenvolvimento. Muitas empresas ainda estão adiando essa mudança de paradigma pode enxergar o WordPress apenas como um editor visual e outras por conta de Código legado.

Essa mudança irá mudar o jeito em que desenvolvemos nossa aplicação WordPress de forma mais modular iremos sair da estrutura padrão de templates estáticos e entraremos numa estrutura que blocos serão utilizados em qualquer parte de nossa aplicação. Assim reduzindo ainda mais a dependência de funcionalidades de uma aplicação WordPress com o tema.

Nos próximos posts estarei abordando o @wordpress/block com mais detalhes vamos ver na prática como utilizar essa poderosa ferramenta. Para acompanhar ver mais posts sobre Gutenberg e WordPress acesse a página da categoria.

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JavaScript

O que é MobileNet?

MobileNet é uma simplificação de redes neurais para possibilitar o seu uso em aplicações web, com isso podemos criar rapidamente uma aplicação de reconhecimento de images. Inicialmente com um propósito mobile-first MobileNet passou a ser utilizada pelo tensorflow.js e ml5.js

Em mais detalhes, MobileNets são uma classe de convolução de redes neurais projetadas por pesquisadores do Google. Eles foram inicialmente projetados para facilitar o usos de recursos de seu aparelho móvel onde parte da informação é processada na nuvem assim economizando recursos computacionais de seu celular.

Convolução???

Na convolução as imagens em pixels são convertidas em dados numéricos, por exemplo, a imagine que você possui 512 por 512 pixels abaixo:

Foto fellyph cintra

Nós seres humanos classificamos da seguinte forma:

  1. Homem feio
  2. Barba falha
  3. Camisa listrada
  4. Sentado numa cadeira preta

No exemplo acima fazemos a convolução da imagem de 512×512 em 4 dados. Da mesma forma com machine learning essa image será divida em pequenos recortes e esses recortes serão analisados por um grupo de pequenas rede neurais, após esse processo as imagens será traduzida em números (lista de arrays) que classificam essa imagem.

Esse processo é repetido para cara bloco por várias redes neurais até chegar um grupo de números que definem a imagem.

O nível de precisão de uma MobileNet é menor que as redes neurais tradicionais, para agilizar o tempo de processamento. mas isso é compensado pela quantidade de amostras que a MobileNet possui na nuvem.

Por padrão MobileNet utilizar o dataset ImageNet com mais de 1500.000 de imagens divididas em 1.000 categorias. Mas Google fez o código fonte MobileNet aberto com 16 pontos de verificação, com isso podemos treinar o nosso próprio modelo reutilizando a estrutura da mobileNet.

Processo de identificação com ml5.js por exemplo é bem simples, podemos passar o dataset a partir de uma webcam e as imagens pode ser para infinitas finalidades:

  • Objetos
  • Expressões faciais
  • Cores
  • Letras
  • Posições de um corpo humano

Para o modelo não importa a finalidade os objetos serão classificados em números. Assim precisamos das imagens e as labels para classifição dessas imagens

Após o treinamento podemos dizer através de uma porcentagem o que a imagem se trata.

No próximo post iremos falar mais sobre como utilizar o nosso próprio dataset com ml5.js, se ainda não conferiu o post sobre ml5.js aqui vai o link: https://blog.fellyph.com.br/javascript/introducao-ao-ml5-js/

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JavaScript Tutoriais

Machine Learning descomplicado com ML5.js

Conhecida como uma biblioteca amigável para machine learning, ml5.js é uma das alternativas mais acessíveis para você que deseja se aventurar no mundo do Machine Learning. Meses atrás eu descobri esta biblioteca web através do canal coding train.

O que é machine Learning?

Antes de entramos em detalhe se você nunca ouviu falar em Machine Learning, algo que entrou no hype na computação com uma serie de recursos possíveis graça a computação na nuvem e a infinidade de dados que possuímos atualmente. Mas machine learning existe na computação desde a década de 40.

Quando umas das definições mais clássicas foram criadas por Arthur Samuels:

É o campo de estudo onde são dados aos computadores a capacidade de aprender algo sem ser explicitamente programado.

Uma ótima definição feita no canal coding train com uma simples comparação na programação clássica temos o seguinte algoritmo:

if(mouseX > 200) { console.log("lado direito"); } else { console.log("lado esquerdo"); }

Já com machine learning passamos uma série de dados:

  • 300 – direita
  • 401 – direita
  • 210 – direita
  • 100 – esquerda
  • 87 – esquerda
  • 24 – esquerda

A partir dessa série de dados o Machine Learning vai analisar esses dados e tentar fazer uma previsão de dados futuros nesse caso a quantidade de amostra é importante para o sucesso da nossa aplicação.

Dentro dos tutoriais sobre ML5.js vamos falar muito sobre três items:

  1. Redes neurais – os algoritmos responsáveis por processar tarefas de Machine learning, o de temos uma entrada de dados e fazemos uma série de cálculos para ter uma saída esperada. Para identificar padrões específicos.
  2. modelos pré-treinados – modelos pre-treinados é a parte que iremos abordar 90% dos casos por que são os items em mais evidência do momento, utilizado pelas grandes empresas para identificar usuários, moderação de texto, reconhecimento de voz entre outras funcionalidades.
  3. data sets – são os grupos de dados que utilizamos para treinar os nossos modelos.

Baseado nessa rápida de alguns pontos chaves, agora vamos falar sobre ML5, a idéia é criar mais posts sobre o assunto assim quando alguns pontos dos Machine learning forem abordados traremos mais descrições

ML5.js

Ml5.js foi construída em cima do tensorFlow.js que possibilita o uso machine learning na web com o processamento de dados através da GPU, geralmente utilizado para o processamento gráfico, Mas o tensorFlow.js utiliza desse recurso para não afetar o processamento da CPU.

Com ml5.js visa atingir uma audiência que trata machine learning em mais alto nível desenvolvedores web e artistas. A biblioteca possui algoritmos e modelos que realizam a classificação de três tipos da dados imagem, sons e textos.

Para cada grupo temos umas série de funções com diferentes funcionalidades, por exemplo, a função imageClassifier() através de redes neurais conseguimos reconhecer o conteúdo da image retornando um objeto com informações sobre a imagem vindo de um modelo pre-treinado

Mas com a função imageClassifier podemos treinar o nosso próprio modelo. Outra função interessante é poseNet(), com ela conseguimos identificar poses humanas, ela pode identificar uma única pose ou múltiplos integrantes.

No geral temos 10 funções para classificação de images e 2 funções para classificação de som e 4 funções para identificação de texto.

Tensorflow.js

É uma biblioteca criada pelo Google para trabalhar machine learning no JavaScript, foi construído baseado no TensorFlow biblioteca escrita em Python. Com tensorFlow.js podemos utilizar modelos pré-treinados, para classificação de imagens, detecção de objetos, detecção de texto tóxico e reconhecimento de comandos por voz.

Ou treinar o nosso próprio modelo, ele é uma biblioteca base do ML5.js possui uma estrutura mais complexa que o ML5.js

Exemplo prático

Agora que temos uma introdução desses três items chaves vamos fazer o nosso primeiro exercício com ML5.js, quando escrevi esse tutorial a lib estava na versão 0.3.1, agora vamos escolher uma foto para testar com ml5.js, sinta-se a vontade para escolher a sua foto:

Escolhi essa imagem para realizar meu teste

Agora temos a nossa imagem vamos criar o nosso primeiro classificador de imagens:

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>ML5JS project</title> <script src="https://unpkg.com/ml5@0.3.1/dist/ml5.min.js"></script> </head> <body> <img src="./assets/dublin.jpg" id="foto" /> <script> // Passo 1: Criar uma classificador de imagems com mobileNet const classifier = ml5.imageClassifier('MobileNet', onModelReady); function onModelReady() { // Passo 2: Selecionar uma image const img = document.querySelector("#foto") // Passo 3: Fazer a predicção let prediction = classifier.predict(img, gotResults); } // Passo 4: Fazer algo quando tivemos o resultado! function gotResults(err, results) { console.log(results); // e aqui acontece toda a mágica } </script> </body> </html>

No código acima temos exemplo fazemos a classificação da imagem que escolhemos acima, primeiramente fazemos o carregamento da lib em uma CDN, após adicionamos a imagem com uma tag img em nosso markup, temos uma tag script com o código que irá analisar nossa imagem.

Dentro da tag script o primeiro comando faz a chamada de uma função imageClassifier dentro da biblioteca ML5 passando dois parâmetros:

  • modelo – nesse caso vamos utilizar o mobileNet esse modelo pre-treinado está na nuvem ele possui mais de 14 mil imagens em seu dataset
  • função de callback – o segudo parâmetro a função de callback que iremos chamar quando nosso classificador de imagens estiver pronto.

Quando nosso modelo estiver pronto vamos chamar a função onModelReady dentro dela selecionamos a imagem que queremos analisar e com o nosso classificador de imagens(classifier) requisitamos a previsão da imagem. novamente passando dois parâmetros a imagens que iremos analisar e a função de callback.

Quando executamos o nosso código em um browser o resultado será o seguinte:

screenshot to console do browser

Um resultado meio estranho se traduzirmos o resultado temos label como “mastro” ou “poste” com confidência de 0.76 ou seja 76%. Como podemos ver temos uma farbrica no fundo com duas chamines.

A escolha da imagem foi proposital para a gente entender como funciona a analise de images, como falamos anteriormente MobileNet é um modelo pré-treinado mas ele tem uma base de 14 mil imagens o problema nessa caso será que o dentro dessas 14 mil imagens não treinamos o nosso modelo para identificar fábricas.

Se fizermos um segundo teste com essa imagem:

Segunda tentativa

O resultado será o seguinte:

Agora temos o resultado classificado como “beer glass”(copo de cerveja) com uma confidência de 94%, então como podemos ver não existe uma mágica por trás do Machine Learning.

Com isso entendemos que precisão é baseada na quantidade de informação em que meu dataset detém. Por isso empresas que detem uma grande base de informação conseguem aplicar o tecnologia a várias soluções.

Caso queira conferir mais tutoriais sobre JavaScript aqui confira o link: https://blog.fellyph.com.br/category/javascript/

Para esse post vamos ficando por aqui a idéia que em breve estarei postando um vídeo em meu canal. Se ainda não segue o canal aqui está o link: https://www.youtube.com/user/fdangellys

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AMP Accelerated mobile pages JavaScript Tutoriais

Introdução ao AMP

AMP ou Accelerated mobile pages surgiu para solucionar um problema antigo das aplicações web relacionado a performance, o fato que muitas das aplicações web são desenvolvidas nos grandes centro onde as empresas e usuários tem facilmente acesso a conexão rápida. Quando as aplicações são testadas nos grandes centros não levam em conta o tempo de carregamento da aplicação em uma conexão lenta, e um dos dos objetivos do AMP foi solucionar este problema e e entregar essa informação priorizando performance.

Sabemos conexões rápidas não se aplica ao resto do planeta muitas regiões ao redor do globo continuam tendo dificuldade de acessar conteúdo online. Como podemos promover a inclusão desses grupos preocupado com esse problema o time do Google criou o projeto open source chamado Accelerated Mobile Pages posteriormente chamado apenas de AMP.

Mas esse problema também afeta os grandes centros usuários mobile com conectividade limitada também tem sua experiência prejudicada, todos esses problemas aumentam o tempo de carregamento e na exibição de elementos na tela. Além do fato que aplicações de alta performance ajudam na taxa de conversão usuários, que tais usuários estão cada vez mais utilizando aplicações web através de dispositivos moveis.

AMP permite a criação de sua aplicação em um curto espaço de tempo, isso através de componentes criando um ambiente de fácil manutenção além promover melhores praticas como:

  • Performance
  • Acessibilidade
  • Confiabilidade
  • Design responsivo

Além disso AMP reduz a complexidade do seu código, mas sem perder o controle de sua aplicação você continua com a capacidade de adicionar código CSS para customizar sua aplicação. O set de componentes já existentes ajudam na agilidade na criação de novas aplicações presando a performance. AMP é um projeto open source a comunidade sem está criando novos componentes e novas versões da aplicação e a base do seu código sempre será atualizada

Como AMP funciona

AMP possui três pilares:

  • AMP HTML extende HTML básico criando novas tags criando novas features, por trás das cortinas ele trabalha com web components
  • AMP JS controla a execução de javascript também adicionando melhorias de performance como tree shaking.
  • AMP Cache armazena o conteúdo da aplicação.

A performance dentro de projetos AMP é possível por conta de alguns pontos chaves que iremos listar a seguir.

JavaScript assíncrono

com javascript podemos modificar todos os aspectos de uma página, mas também bloquear o seu processamento caso não especificarmos que o seu carregamento não afete a renderização da página. Nesse caso todo o carregamento de JavaScript em AMP é feito de forma assíncrona para não afetar a entrega do conteúdo.

Por isso AMP restringe o carregamento de JavaScript escrita pelo autor nesse caso temos que utilizar tags especiais para incluir interação com o usuário.

Evita que extensões de terceiros bloqueiem a renderização

AMP não permite que extensões como, lightboxes, instagram, embers, tweets bloqueiem a renderização do seu conteúdo. Muitos desses items enquanto fazem requisições para suas respectivas APIs bloqueiam a renderização da sua aplicação, mas isso não significa que que você não poderá utilizar esses recursos AMP tem uma série de componentes para interagir com outras plataformas.

Tamanho de todos os recursos estaticamente

Recursos como imagens, iframes ou anúncios, precisam informar seu tamanho no HTML, de modo que AMP possa determinar o tamanho e a posição de cada elemento antes que os recursos sejam baixados. AMP carrega o layout da página sem esperar o download de nenhum recurso.

AMP separa o layout HTML dos recursos externos, isso para priorizar a entregar com conteúdo mais rápido possível. Apenas uma solicitação HTTP é necessária para o todo o layout do documento (+ fontes). Como AMP é otimizado para evitar recálculos de estilo no seu navegador, não haverá nenhum novo layout após a ultima requisição.

Gerenciamento de Javascript de terceiros

AMP mantém todos os scripts de terceiros fora do caminho crítico da renderização das páginas. JS de terceiros gostam de usar carregamento síncrono para executar suas tarefas para garantir sua execução mas isso acaba aumentando o tempo de carregamento da aplicação.

Páginas AMP permitem o carregamento de scripts de terceiros mas apenas em iframes. Com isso o carregamento fica isolado e não afeta o processamento principal de nossas páginas. Mesmo que eles afetem o estilo da página o impacto será mínimo.

Atualizando o post enquanto estava escrevendo este post

CSS inline e com tamanho limitado

O CSS externo como sabemos bloqueia a renderização de nossa página, nas páginas AMP somente estilos inline são permitidos, com isso temos uma requisição a menos em nossa aplicação e uma renderização crítica de nossa aplicação web.

Além disso a folha de estilo in-line é limitada para um máximo de 50kb. Embora esse tamanho seja grande o suficiente para páginas muito sofisticadas, ele ainda exige que o autor mantenha o CSS limpo.

Carregamento eficiente de fontes

As fontes web são uma parte visual importante das nossas aplicações web, portanto, a otimização de fontes é um ponto crucial de nossa aplicação algumas web fonts são bem pesadas aumentando o tamanho total da nossa aplicação. AMP realiza optimização no carregamento de fontes e realiza o preload nossas fontes.

Animações somente utilizando a GPU

O único modo de ter uma aplicação de alta performance é realizado o uso eficiente dos recursos e utilização da GPU é um recurso importante para isso. Todas as animações com AMP são executadas pela GPU assim liberando a thread principal para processamento crítico de nossa aplicação.

Priorização do carregamento dos recursos

AMP controla o carregamento de todos recursos: com isso os recursos serão carregados quando realmente necessários utilizando técnicas como lazy-load e prefetch.

Além disso AMP possui uma lista de prioridade exemplo, imagens estão no topo da lista enquanto ads estão no final dessa lista. Outro fator importante para priorização é quais os recursos estão sendo exibidos para o usuário.

Utilização de novas API para reduzir o tempo de carregamento

A nova API preconnet API é usada intensamente para garantir as solicitações HTTP sejam feitas o mais rápido possível. Com isso a página pode ser pre carregada em background, por isso algumas vezes quando clicamos nos primeiros resultados de uma busca no Google temos o carregamento instantâneo.

Embora o pré-processamento possa ser aplicado a todo o conteúdo da web, ele também ajuda na largura de banda e o uso de CPU.

Web Components

Com AMP HTML temos a possibilidade de utilizar uma variedade de componentes web, utilizando somente elementos nativos da plataforma o framework disponibiliza uma série de componentes reutilizáveis para entregarmos uma aplicação interativa.

Esse são alguns dos items relevantes na plataforma a lista completa você pode encontrar na documentação em amp.dev. Em meu canal do youtube estarei rodando um curso sobre o framework onde você pode conferir a playlist do curso aqui: https://www.youtube.com/playlist?list=PLmIA3VZysEqQxsVcZ7u2ZHOnh78eIOKON

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