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跨端開發(fā)框架深度橫評

 看見就非常 2021-01-18
序言:如下文章為2019年4月發(fā)布,2020年的測評版本也已出爐,最新評測點擊:跨端開發(fā)框架深度橫評之2020版

上周,Taro 團隊發(fā)布了一篇《小程序多端框架全面測評》,讓開發(fā)者對業(yè)界主流的跨端框架,有了初步認識。感謝 Taro 團隊的付出。

不過橫評這件事,要想做完善,其實非?;ㄙM時間。不是只看文檔就行,它需要:

  • 真實的動手寫多個平臺的測試demo,比較各個平臺的功能、性能,它們的實際情況到底是不是如文檔宣傳的那樣?
  • 真實的學習每個框架,了解它們的學習曲線,在實際開發(fā)中遇到問題時,感受它們的文檔、教程、社區(qū)生態(tài)和技服能力到底怎么樣?

我們 uni-app 團隊投入一周完成了這個深度評測,下面我們就分享下,實際開發(fā)不同框架的測試例遇到的問題,和最終的測試結(jié)果。

評測實驗介紹

  • 開發(fā)內(nèi)容:開發(fā)一個仿微博小程序首頁的復雜長列表,支持下拉刷新、上拉翻頁、點贊。
  • 界面如下:

  • 開發(fā)版本:一共開發(fā)了6個版本,包括微信原生版、wepy版、mpvue版、taro版、uni-app版、chameleon版(以這些產(chǎn)品發(fā)布時間排序,下同),按照官網(wǎng)指引通過cli方式默認安裝(應該是最新穩(wěn)定版)。
  • 測試代碼開源(Github倉庫地址:https://github.com/dcloudio/test-framework),

Tips:若有同學覺得測試代碼寫法欠妥,歡迎提交 PR 或 Issus

  • 測試機型:紅米 Redmi 6 Pro、MIUI 10.2.2.0 穩(wěn)定版(最新版)、微信版本 7.0.3(最新版)
  • 測試環(huán)境:每個框架開始測試前,殺掉各App進程、清空內(nèi)存,保證測試機環(huán)境基本一致;每次從本地讀取靜態(tài)數(shù)據(jù),屏蔽網(wǎng)絡差異。
  • 測試維度:

    1. 跨端支持度如何?
    2. 性能如何?
    3. 學習門檻
    4. 工具與周邊生態(tài)

1. 跨端支持度如何

開發(fā)一次,到處運行,是每個程序員的夢想。但現(xiàn)實往往變成開發(fā)一次,到處調(diào)錯。

各個待評測框架,是否真得如宣傳的那樣,一次開發(fā)、多端發(fā)布?

我們將上述仿微博App依次發(fā)布到各平臺,驗證每個框架在各端的兼容性,結(jié)果如下:

平臺 微信原生 wepy mpvue taro uni-app chameleon
微信小程序 ?? ?? ?? ?? ?? ??
支付寶小程序 ? ? ?? ?? ?? ?
百度小程序 ? ? ?? ?? ?? ?
頭條小程序 ? ? ?? ?? ?? ?
H5端 ? ? ? 上拉加載/下拉刷新失效 ?? 上拉加載/下拉刷新失效
App端 ? ? ? 上拉加載失效 ?? 列表無法滾動,無法測試上拉加載/下拉刷新

測試結(jié)果說明:

  • ? 表示支持且功能正常,? 表示不支持,其它則表示支持但存在部分bug或兼容問題
  • wepy 2.0 宣稱版已支持其他家小程序,本測試基于wepy官網(wǎng)指引安裝的wepy-cli默認版本為1.7.3,尚不支持多端
  • chameleon嘗鮮版宣稱支付寶、百度小程序,本測試基于chameleon官網(wǎng)指引安裝的chameleon-tool默認版本為0.1.1,尚不支持其它小程序

通過這個簡單的例子可以看出,跨端支持度測評結(jié)論:uni-app > taro > chameleon > mpvue >wepy、原生微信小程序

但是僅有上面的測試還不全面,實際業(yè)務要比這個測試例復雜很多。但我們沒法開發(fā)很多復雜業(yè)務做評測,所以還需要再對照各家文檔補充一些信息。
由于每個框架的文檔中都描述了各種組件和API的跨端支持程度。我們過了幾家的文檔,發(fā)現(xiàn)各家基本是以微信小程序為基線,然后把各種組件和API在其他端實現(xiàn)了一遍:

  • taro:H5端實現(xiàn)了大部分微信的API,App端和微信的差異比較大。
  • uni-app:組件、API、配置,大部分在各個端均已實現(xiàn),個別API有說明在某些端不支持??梢钥闯鰑ni-app是完整在H5端實現(xiàn)了一套微信模擬器,在App端實現(xiàn)了一套微信小程序引擎,才達到比較完善的平臺兼容性。
  • chameleon:非常常用的一些組件和API在各端已經(jīng)實現(xiàn),這部分的平臺差異較少。但大量組件和API需要開發(fā)者自己分平臺寫代碼。

跨端框架,一方面要考慮框架提供的通用api跨端支持,同時還要考慮不同端的特色差異如何兼容。畢竟每個端都會有自己的特色,不可能完全一致。

  • taro:提供了js環(huán)境變量判斷和統(tǒng)一接口的多端文件,可以在組件、js、文件方面擴展多端,不支持其他環(huán)節(jié)的分平臺處理。
  • uni-app:提供了條件編譯模型,所有代碼包括組件、js、css、配置json、文件、目錄,均支持條件編譯,可不受限的編寫各端差異代碼。
  • chameleon:提供了多態(tài)方案,可以在組件、js、文件方面擴展多端,不支持其他方式的分平臺處理。

跨端框架,還涉及一個ui框架的跨端問題,評測結(jié)果如下:

  • taro:官方提供了taro ui,支持小程序(微信/支付寶/百度)、H5平臺,不支持App,詳見
  • uni-app:官方提供了uni ui,可全端運行;uni-app還有一個插件市場,里面有很多三方ui組件,詳見
  • chameleon:官方提供了cml-ui擴展組件庫,可全端運行,但組件數(shù)量略少,詳見

最后補充跨端案例:

  • mpvue:微信端案例豐富,未見其它端案例
  • taro:微信端案例豐富,百度、支付寶、H5端亦有少量案例
  • uni-app:微信、App、H5三端案例豐富,官方示例已發(fā)布到6端
  • chameleon:未看到任何端案例

綜合以上信息,本項的最終評測結(jié)論:uni-app > taro > chameleon > mpvue > wepy、原生微信小程序

之前曾有友商掀起一番真跨端和偽跨端之爭,通過本次Demo實測,這個爭論可以蓋棺定論了。

2. 跨端框架性能如何

跨端框架基本都是compiler + runtime模式,引入的runtime是否會降低運行性能?

尤其是與原生微信小程序開發(fā)相比性能怎么樣,這是大家普遍關心的問題。

我們依然以上述仿微博小程序為例,測試2個容易出性能問題的點:長列表加載、大量點贊組件的響應。

2.1 長列表加載

仿微博的列表是一個包含很多組件的列表,這種復雜列表對性能的壓力更大,很適合做性能測試。

從觸發(fā)上拉加載到數(shù)據(jù)更新、頁面渲染完成,需要準確計時。人眼視覺計時肯定不行,我們采用程序埋點的方式,制定了如下計時時機:

  • 計時開始時機:交互事件觸發(fā),框架賦值之前,如:上拉加載(onReachBottom)函數(shù)開頭
  • 計時結(jié)束時機:頁面渲染完畢(微信setData回調(diào)函數(shù)開頭)

Tips:setData回調(diào)函數(shù)開頭可認為是頁面渲染完成的時間,是因為微信setData定義如下(微信規(guī)范):

字段 類型 必填 描述
data Object 這次要改變的數(shù)據(jù)
callback Function setData引起的界面更新渲染完畢后的回調(diào)函數(shù)

測試方式:從頁面空列表開始,通過程序自動觸發(fā)上拉加載,每次新增20條列表,記錄單次耗時;固定間隔連續(xù)觸發(fā) N 次上拉加載,使得頁面達到 20*N 條列表,計算這 N 次觸發(fā)上拉 -> 渲染完成的平均耗時。

測試結(jié)果如下:

列表條數(shù) 微信原生 wepy mpvue taro uni-app chameleon
200 770 625 969 752 641 1261
400 876 781 4493 974 741 1970
600 1111 - - 1250 910 2917
800 1406 - - 1547 1113 4040
1000 1690 - - 1878 1321 5196

說明:以400條微博列表為例,從頁面空列表開始,每隔1秒觸發(fā)一次上拉加載(新增20條微博),記錄單次耗時,觸發(fā)20次后停止(頁面達到400條微博),計算這20次的平均耗時,結(jié)果微信原生在這20次 觸發(fā)上拉 -> 渲染完成 的平均耗時為876毫秒,最快的uni-app是741毫秒,最慢的mpvue是4493毫秒

大家初看這個數(shù)據(jù),可能比較疑惑,別急,下方有詳細說明

說明1:為何 mpvue/wepy 測試數(shù)據(jù)不完整?

mpvue、wepy 誕生之初,微信小程序尚不支持自定義組件,無法進行組件化開發(fā);mpvue、wepy 為解決這個問題,將用戶編寫的Vue組件,編譯為WXML中的模板(template),變相實現(xiàn)了組件化開發(fā)能力,提高代碼復用性,這在當時的技術條件下是很棒的技術方案。

但如此方案,在復雜組件較多的頁面,會大量增加 dom 節(jié)點,甚至超出微信的 dom 節(jié)點數(shù)限制。我們在 紅米手機(Redmi 6 Pro)上實測,頁面組件超過500個時,mpvue、wepy 實現(xiàn)的仿微博App就會報出如下異常,并停止渲染,故這兩個測試框架在組件較多時,測試數(shù)據(jù)不完整。這也就意味著,當頁面組件太多時,無法使用這2個框架。

dom limit exceeded please check if there's any mistake you've made

Tips:wepy在400條列表以內(nèi),為何性能高于微信原生框架,這個跟自定義組件管理開銷及業(yè)務場景有關(wepy編譯為模板,不涉及組件創(chuàng)建及管理開銷),后續(xù)對微博點贊,涉及組件數(shù)據(jù)傳遞時,微信原生框架的性能優(yōu)勢就提現(xiàn)出來了,詳見下方測試數(shù)據(jù)。

說明2:uni-app 比微信原生框架性能更好?逆天了?

其實,在頁面上有200條記錄(200個組件)時,taro 性能數(shù)據(jù)也比微信原生框架更好。

微信原生框架耗時主要在setData調(diào)用上,開發(fā)者若不單獨優(yōu)化,則每次都會傳遞大量數(shù)據(jù);而 uni-app、taro 都在調(diào)用setData之前自動做diff計算,每次僅傳遞有變化的數(shù)據(jù)。

例如當前頁面有20條數(shù)據(jù),觸發(fā)上拉加載時,會新加載20條數(shù)據(jù),此時原生框架通過如下代碼測試時,setData會傳輸40條數(shù)據(jù)

data: {
    listData: []
},
onReachBottom() { //上拉加載
    let listData = this.data.listData;
    listData.push(...Api.getNews());//新增數(shù)據(jù)
    this.setData({
        listData
    }) //全量數(shù)據(jù),發(fā)送數(shù)據(jù)到視圖層
}

開發(fā)者使用微信原生框架,完全可以自己優(yōu)化,精簡傳遞數(shù)據(jù),比如修改如下:

data: {
    listData: []
},
onReachBottom() { //上拉加載
    // 通過長度獲取下一次渲染的索引
    let index = this.data.listData.length;
    let newData = {}; //新變更數(shù)據(jù)
    Api.getNews().forEach((item) => {
        newData['listData[' + (index++) + ']'] = item //賦值,索引遞增
    }) 
    this.setData(newData) //增量數(shù)據(jù),發(fā)送數(shù)據(jù)到視圖層
}

經(jīng)過如上優(yōu)化修改后,再次測試,微信原生框架性能數(shù)據(jù)如下:

組件數(shù)量 微信原生框架(優(yōu)化前) 微信原生框架(優(yōu)化后) uni-app taro
200 770 572 641 752
400 876 688 741 974
600 1111 855 910 1250
800 1406 1055 1113 1547
1000 1690 1260 1321 1878

從測試結(jié)果可看出,經(jīng)過開發(fā)者手動優(yōu)化,微信原生框架可達到更好的性能,但 uni-app、taro 相比微信原生,性能差距并不大。

這個結(jié)果,和web開發(fā)類似,web開發(fā)也有原生js開發(fā)、vue、react框架等情況。如果不做特殊優(yōu)化,原生js寫的網(wǎng)頁,性能經(jīng)常還不如vue、react框架的性能。

也恰恰是因為Vue、react框架的優(yōu)秀,性能好,開發(fā)體驗好,所以原生js開發(fā)已經(jīng)逐漸減少使用了。

復雜長列表加載下一頁評測結(jié)論:微信原生開發(fā)手工優(yōu)化,uni-app>微信原生開發(fā)未手工優(yōu)化,taro > chameleon > wepy > mpvue

2.2 點贊組件響應速度

長列表中的某個組件,比如點贊組件,點擊時是否能及時的修改未贊和已贊狀態(tài)?是這項測試的評測點。

測試方式:

  • 選中某微博,點擊“點贊”按鈕,實現(xiàn)點贊狀態(tài)狀態(tài)切換(已贊高亮、未贊灰色),
  • 點贊按鈕 onclick函數(shù)開頭開始計時,setData回調(diào)函數(shù)開頭結(jié)束計時;

在紅米手機(Redmi 6 Pro)上進行多次測試,求其平均值,結(jié)果如下:

列表數(shù)量 微信原生 wepy mpvue taro uni-app chameleon
200 91 279 666 92 93 101
400 111 501 1507 125 107 145
600 144 - - 152 148 178
800 176 - - 214 181 236
1000 220 - - 229 234 272

說明:也就是在列表數(shù)量為400時,微信原生開發(fā)的應用,點贊按鈕從點擊到狀態(tài)變化需要111毫秒。

測試結(jié)果數(shù)據(jù)說明:

  • wepy/mpvue 測試數(shù)據(jù)不完整的原因同上,在組件較多時,頁面已經(jīng)不再渲染了
  • 基于微信自定義組件實現(xiàn)組件開發(fā)的框架(uni-app/taro/chameleon),組件數(shù)據(jù)通訊性能接近于微信原生框架,遠高于基于template實現(xiàn)組件開發(fā)的框架(wepy/mpvue)性能

組件數(shù)據(jù)更新性能測評:微信原生開發(fā),uni-app,taro > chameleon > wepy > mpvue

綜上,本性能測試做了2個測試,長列表加載和組件狀態(tài)更新,綜合2個實驗,結(jié)論如下:

微信原生開發(fā)手工優(yōu)化,uni-app>微信原生開發(fā)未手工優(yōu)化,taro > chameleon >> wepy > mpvue

3. 學習門檻

DSL語法支持度

主流跨端框架基本都遵循React、Vue(類Vue)語法,其主要目的:復用工程師的現(xiàn)有技術棧,降低學習成本。此時,跨端框架對于原框架(React/Vue)語法的支持度就是一個重要的衡量標準,如果支持度較低、和原框架語法差異較大,則開發(fā)者無異于要學習一門新的框架,成本太高。

實際開發(fā)中發(fā)現(xiàn),各個多端框架,都沒有完全實現(xiàn)vue、react在web上的所有語法:
taro 對于 JSX 的語法支持是相對完善的,其文檔中描述未來版本計劃,

更多的 JSX 語法支持,1.3 之后限制生產(chǎn)力的語法只有只能用 map 創(chuàng)造循環(huán)組件一條

mpvue、uni-app 框架基于 Vue.js 核心,通過修改 Vue.jsruntimecompiler,實現(xiàn)了在小程序端的運行,支持絕大部分的Vue語法;uni-app 編譯到微信端曾經(jīng)使用過mpvue,但后來重寫框架,支持了更多vue語法如filter、復雜 JavaScript 表達式等;

wepychameleon 都是 類Vue 的實現(xiàn),僅支持 Vue 的部分語法,開發(fā)時需要單獨學習它們的規(guī)則;

DSL語法支持評測:taro,uni-app > mpvue > wepy,chameleon

學習資料完善度

  • 官方文檔、搜索系統(tǒng)的完備度方面:uni-app文檔內(nèi)容豐富,示例demo完備,taro次之,其他幾個框架相對要弱一些。mpvue文檔雖少,但其概念不復雜,也沒有支持H5、App,組件、API文檔都可直接看微信的文檔,學習難度倒也很低。
  • 教程方面:uni-app官方有視頻教程,不少三方專業(yè)培訓機構(gòu)也錄制的uni-app教程,包括騰訊課堂自家NEXT學院也錄制了uni-app培訓視頻課,公開售賣;mpvue在騰訊課堂也有三方視頻教程售賣;taro沒有視頻教程,但官方發(fā)布了掘金小冊;wepychameleon還沒有專業(yè)教程。

學習資料完善度評測:uni-app > mpvue , taro > chameleon > wepy

技術支持和社區(qū)活躍度

開發(fā)難免遇到問題,官方技術支持和社區(qū)活躍度很重要。

目前看,uni-app、tarochameleon都有專職人員做技術支持,uni-app因交流群過多,還單獨引入了智能客服機器人。

活躍的社區(qū)意味著你遇到問題有人可問、或者前人會沉淀經(jīng)驗到文章里供你搜索。uni-app官方有30多個交流群(其中有很多千人大群),自建論壇中有大量交流帖子;taro和mpvue有9個500人微信群;wepy官網(wǎng)的微信已無法添加,chameleon發(fā)布較晚,用戶群還較少。除uni-app外,其他框架沒有自建論壇社區(qū)。

本次評測demo開發(fā)期間,我們的同學(同時掌握vue和react),在學習研究各個多端框架時,切實感受到由于語法、學習資料、社區(qū)的差異帶來的學習門檻,吐出了很多槽。

綜合評估,本項評測結(jié)論:uni-app > taro > mpvue > wepy > chameleon

Tips:本測評忽略React、Vue兩框架自身的學習門檻

4. 工具和周邊生態(tài)

工具

所有多端框架均支持cli模式,可以在主流前端工具中開發(fā)。
各框架基本都帶有d.ts的語法提示庫。
由于mpvueuni-app、taro直接支持vuereact語法,配套的ide工具鏈較豐富,著色、校驗、格式化完善,chameleon針對部分編輯器推薦了插件,wepy有一些三方維護的vscode插件。

工具屬性維度,明顯高出一截的框架是uni-app,其出品公司同時也是HBuilder的出品公司,DCloud.io。
HBuilder/HBuilderX系列是國產(chǎn)開發(fā)工具,有300萬開發(fā)者用戶。
HBuilderX為uni-app做了很多優(yōu)化,故uni-app的開發(fā)效率、易用性非其他框架可及。
當然對于不習慣HBuilderX的開發(fā)者而言,uni-app的這個優(yōu)勢無法體現(xiàn)。

周邊生態(tài)

一個底層框架,其周邊配套非常重要,比如ui庫、js庫、項目模板。

  • wepy:出現(xiàn)時間久,開源項目多,占據(jù)一定優(yōu)勢。
  • mpvue:發(fā)布時間也較早,歷史積累較多。
  • taro:官方提供了taro ui,github上有一些開源項目。
  • uni-app:提供了插件市場,ui庫、周邊模板豐富
  • chameleon:還沒有形成周邊生態(tài)。

值得注意的是,uni-appmpvue的插件生態(tài)是互通的,都是vue插件。所以雙方還聯(lián)合舉辦了插件大賽。這個聯(lián)合生態(tài)的周邊豐富度,是目前各個框架中最豐富的。

順便打個廣告,歡迎有實力的同學參加 uni-app/mpvue插件開發(fā)大賽,領取iPhone Xs Max等豐厚獎品。

綜上比較,工具和周邊生態(tài)評測結(jié)論:uni-app,mpvue > wepy > taro > chameleon

其他常見評測指標

github star:

wepy mpvue taro uni-app chameleon
17136 16650 17078 4728 4287

github star 數(shù)對比:wepy > taro > mpvue > uni-app > chameleon

Tips:

  • star 數(shù)采集時間:2019.03.31 21:30
  • star 數(shù)量和產(chǎn)品發(fā)布時間有關,也和用戶使用習慣有關;除uni-app外,其他框架的交流互動主要是github的issus,uni-app的開發(fā)者一般在uni-app問答社區(qū)中交流反饋,github頁面訪問量較低。

百度指數(shù)

百度指數(shù)代表了開發(fā)者的搜索量和包含關鍵字的網(wǎng)頁數(shù)量。如下是各跨端框架近7天(2019-03-24 ~ 2019-03-30)的百度指數(shù):

Tips:

  • wepy未被百度指數(shù)收錄,說明其搜索量和包含該關鍵字的網(wǎng)頁數(shù)量都不夠多。
  • tarochameleon 的名稱取自于已存在的名稱,實際指代開發(fā)框架的指數(shù)應該更低。

案例

僅看發(fā)布到微信小程序的案例,數(shù)量和質(zhì)量綜合對比,wepy > mpvue > taro , uni-app > chameleon

如果看多端案例,綜合對比,uni-app > taro > mpvue > wepy > chameleon

除了uni-app外,其他跨端框架的出品方本身為一線開發(fā)商,其內(nèi)部項目會使用這些框架,經(jīng)受過實戰(zhàn)考驗。但同時鮮有其他大開發(fā)商使用這類框架。

這里面有面子問題,也有兼容問題。很多開發(fā)商做的框架,可以滿足其自身業(yè)務需求,但對外開放后想滿足所有開發(fā)者,仍然需要投入大量工作完善產(chǎn)品,很多開發(fā)商主營業(yè)務不在此,并沒有這么做。

這也是很多開源項目被稱為KPI項目的原因。

客觀講,凹凸實驗室投入如此大精力打磨taro,讓uni-app團隊也很驚訝和佩服。
chameleon團隊初期投入也很大,但發(fā)布時間還短,如果能長期投入下去,也是令人敬佩的。
uni-app團隊本身就是專業(yè)做開發(fā)者服務的,案例很多,但創(chuàng)業(yè)者居多。

可以說整個多端框架市場仍處于起步期,距離讓更多開發(fā)者接受,還需要所有框架作者的共同努力。

其他補充說明

1. 開源和App側(cè)的補充說明

有的友商在評測中提到uni-app的開源性不足問題。
需要說明下,uni-app和其他多端框架一樣,都是前端框架,是純開源的。

除了uni-app,其他框架的App端,或者使用expo(一個基于react native的封裝庫)、或者使用weex。

做過這些開發(fā)的人都知道,原生排版引擎和web排版引擎有很多差異。而且不管react native還是weex,都只是渲染器,能力部分還需要開發(fā)者寫原生代碼,這就無法跨端了。exporeact native強的是多封裝了一些能力,但也帶來新的限制。

uni-app的App端,是一個真的小程序引擎,又補充了可選的weex引擎。這也是uni-app在App端能夠提供比其他跨端框架更好兼容性的原因。

而這個引擎,是另一個開源項目,叫h5p,這個引擎是部分開源狀態(tài)。

整個業(yè)內(nèi)目前還不存在一個完全開源的小程序引擎。

不過uni-app的App端使用許可是完全免費,可以放心使用。

其實也不用好奇為什么DCloud會有小程序引擎,因為業(yè)內(nèi)第一個做小程序的并不是微信,而是DCloud。

關于App端,其實可以再寫出一篇很長的專業(yè)評測。后續(xù)uni-app團隊會再做一篇App端與react native、weex、cordova、flutter等框架的對比。

2. 轉(zhuǎn)換和混寫

taro提供了原生小程序轉(zhuǎn)換為taro工程的轉(zhuǎn)換器,也支持在原生小程序里部分頁面嵌入taro編寫的頁面,這是taro的特色,其他跨端框架沒有提供。這對于降低入門門檻有不少幫助。

結(jié)語

真實客觀的永遠是實驗和數(shù)據(jù),而不是結(jié)論。不同需求的開發(fā)者,可以根據(jù)上述實驗數(shù)據(jù),自行得出自己的選型結(jié)論。

但作為一篇完整的評測,我們也必須提供一份總結(jié),雖然它可能加入了我們的主觀感受:

如果你想多端開發(fā),提升效率,不想踩太多坑,uni-app相對更完善。

如果你只開發(fā)微信小程序,不做多端,那么使用uni-app、微信原生開發(fā)、taro是更優(yōu)的選擇。

  • 如果使用微信原生開發(fā),需要注意手動寫優(yōu)化代碼來控制setdata
  • 如果你是react系,那就用taro
  • 如果是vue系,那就用uni-appuni-app在性能、周邊生態(tài)和開發(fā)效率上更有優(yōu)勢

如果你主要為了微信端和H5端,那么uni-apptaro都可以??梢愿鶕?jù)自己熟悉的技術棧選擇。

如果你主要需要跨App端,uni-app兼容性更好,其他框架的App端差異過大。如果你只關心App,不關心小程序和H5,那歡迎關注我們后續(xù)的評測:uni-appcordovareact native、flutter的深度比較。

如果你主要為了各家小程序,且不用復雜組件,那除了uni-apptaro,mpvue也是不錯的選擇。mpvue發(fā)布2.0版本后,搜索指數(shù)明顯爬升,希望能持續(xù)更新,迎來二次繁榮。

chameleon發(fā)布不久,提供的組件和API還很少,但其未來的規(guī)劃比較令人期待,值得關注。

這篇評測寫完后,小編有點惴惴不安。

一方面本評測不太溫和,容易得罪人。但我們相信,這樣的評測,會激起所有跨端框架從業(yè)者的斗志,讓大家投入更多去完善產(chǎn)品,這對整個產(chǎn)業(yè)、對前端開發(fā)者,是大好事。

另一方面,讀者可能會以為現(xiàn)階段的uni-app很完美,其實我們深知uni-app還有很多需要完善的地方。uni-app團隊也將持續(xù)投入心血,為中國的前端開發(fā)者造福!

如有讀者認為本文中任何評測失真,歡迎在這里報issues。

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