微信小程序开发原生与框架对比
1.为什么使用框架
(1) 原生微信小程序工程化差。不支持node
(2) 原生微信小程序语法比较奇怪还需要我们学习新的一套语法。
(3) 微信小程序的开发者工具开发体验较差。
(4) 使用框架可以使用vue或react对应的周边产品,功能拓展,提高开发效率。
2. 各个框架的类型和优缺点:
wepy:
没有封装⼩程序api,使⽤原⽣的api
mpvue:
⽀持微信所有原⽣组件和api,⽆限制。同时封装了⾃⼰的跨端api,使⽤⽅式类似 mpvue.request()
taro:
⽀持微信所有原⽣组件和api,⽆限制。同时封装了⾃⼰的跨端api,使⽤⽅式类似 Taro.request(),⽀持Taro代码与⼩程序代码混写,可以通过混写的⽅式调⽤框架尚未封装的⼩程序新增API.
uni-app:
⽀持微信的所有原⽣组件和api,⽆限制。在跨端⽅⾯,即便仍然使⽤微信原⽣的组件和API,也可以直接跨端编译到App、H5、以及⽀付宝百度头条等⼩程序。但为了管理清晰,推荐使⽤uni封装的API,类似uni.request()。同时⽀持条件编译,可在条件编译代码块中,随意调⽤各个平台新增的API及组件.
微信小程序开发用原生还是框架? - 百度文库
如果你开发多端,uni-app和taro都可以,可根据⾃⼰熟悉的技术栈选择,相对⽽⾔uni-app的多端成熟度更⾼⼀些.
微信小程序开发原生与框架对比相关推荐
- 微信小程序开发引入vant框架(步骤详细,供学习的同学们参考)
一.安装nodejs 参考网址 下载node的网址:http://nodejs.cn/download/ node安装及配置的网址:https://blog.csdn.net/JingYan_Chan ...
- 微信小程序开发入门——uni-app框架
uni-app (Union Application) 是一个基于Vue.js的前端框架:开发规范借鉴了微信小程序 前端技能点: 前后端分离,后端给接口和API文档,注重前端 用uni-app框架 作 ...
- 微信小程序开发《6 .框架之逻辑层》
逻辑层(App Service) 小程序开发框架的逻辑层由 JavaScript 编写.逻辑层将数据进行处理后发送给视图层,同时接受视图层的事件反馈. 注册程序App App() App() 函数用来 ...
- c++小程序代码_# 微信小程序的原生框架和taro对比 ##
微信小程序的原生框架和taro对比 小程序历史(为什么会出现?) 2007年 iPhone H5 大家知道现在手机端主要是iOS.Android两大系统,实际上在早期有3大系统竞争,还有一个就是诺基亚 ...
- 微信小程序原生开发功能合集一:微信小程序开发介绍
一.专栏介绍 本专栏主要内容为微信小程序常用功能开发过程的介绍说明,包括开发微信小程序常用组件的封装.常用功能的开发等,提供源代码.开发过程讲解视频.完整的课程等. 组件封装: 下拉选择组件. ...
- 微信小程序开发系列六:微信框架API的调用
微信小程序开发系列教程 微信小程序开发系列一:微信小程序的申请和开发环境的搭建 微信小程序开发系列二:微信小程序的视图设计 微信小程序开发系列三:微信小程序的调试方法 微信小程序开发系列四:微信小程序 ...
- 基于Python Django框架后端的微信小程序开发
刚做完一个股票信息服务类的微信小程序(小程序名字"博股论基",大家有兴趣可以搜一下),也有一些心得,在这里记录一下开发过程,算是个开发笔记,同时也希望能给需要的同学一些帮助. -- ...
- 微信小程序开发自学笔记 —— 六、底层框架
底层框架 双线程模型 小程序是基于双线程模型的,在这个模型中,小程序的逻辑层和渲染层分开在不同的线程运行,与传统的 Web 单线程模型有很大的不同. 技术选型 一般来说,渲染界面的技术有三种: 用纯客 ...
- uniapp + vue3微信小程序开发(1)框架搭建
uniapp内置vue2,很多小伙伴喜欢用,但是作为首批吃螃蟹的人,肯定会想用vue3来开发,那么会遇到哪些问题呢? 1.编辑器等工具 Hbuilder X 3.4.6版本及以上(编辑器也在不断更新, ...
最新文章
- 指定python 版本安装相关插件
- C# 串口接收1次数据会进入2次串口接收事件serialPort1_DataReceived,第2次进入时串口缓冲区为空
- SQL查询语句 group by后, 字符串合并
- linux复制压缩文件夹,[操作系统]linux中文件或者文件夹的基本操作(复制,移动,删除,查找,压缩)...
- linux定时重启命令
- GB28181移植总结
- shell十三问-3) 別人 echo、你也 echo ,是问 echo 知多少
- bp神经网络预测模型优点,bp神经网络优化算法
- 电脑故障,usb驱动安装失败如何修复解决方案-驱动人生
- 你问我DataX是谁?对不起,我活在Apache SeaTunnel的时代!
- 高薪岗位云计算面试题,云计算运维工程师必备
- Python 圆拟合
- TTP223-BAT功能简介
- 美国伊利诺伊州疫情数据分析
- Python实现定时在微信群发送消息
- 未越狱设备 安装ipa
- 任务型对话(二)—— DST(对话状态追踪)
- vs2013 调试出现error LNK1104: 无法打开文件“libprotocd.lib”
- STM32103驱动28BYJ48步进电机
- Retrofit+协程使用填坑和优化
热门文章
- 《卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真》程序-2.2
- 关于本地离线API文档大全-Zeal的下载以及使用
- Linux 环境中直接替换jar包中的配置文件或者class文件避免重新打包
- 【Java面试题】MVC是什么?MVC设计模式的好处有哪些?
- rancher 一键安装集群脚本
- VMware Workstation 17 的安装
- 计算机视觉实践(街景字符编码识别)-Task2 数据读取与数据扩增
- jsp里照片放在哪里_看了这个女生“不要脸”的照片后,我再也不好意思发朋友圈了.........
- 创新产品的需求分析:未来的图书会是什么样子?
- Cesium从入门到放弃10:gif图片投影