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小程序开发:用原生还是选框架(wepy/mpvue/uni-app/taro)?

2017-1-9微信小程序诞生以来,历经2年多的迭代升级,已有数百万小程序上线,成为继Web、iOS、Android之后,第四大主流开发技术。

与之相随,小程序的开发生态也在蓬勃发展,从最初的微信原生开发,到wepympvuetarouni-app等框架依次出现,从刀耕火种演进为现代化开发,生态越来越丰富。

选择多了,问题也就来了,开发小程序,该用原生还是选择三方框架?

首先,微信原生开发的槽点大多集中如下:

  1. 原生开发对Node、预编译器、webpack支持不好,影响开发效率和工程构建流程
  2. 微信定义了一个不伦不类的语法,不如正经学vue、react,学会了全端通用,而不是只为微信小程序
  3. vue/react生态里有太多周边工具,可以提高开发效率,比如ide、校验器、三方库。。。
  4. 微信那个ide和专业编辑器相比实在不好用

同时,开发者对三方框架,又总是有各种顾虑:

  1. 怕性能不如原生
  2. 怕有些功能框架实现不了,只能用原生
  3. 怕框架不稳定,跳到坑里
  4. 以及诸多三方框架,到底该用哪个

面对如此纠结的场景,不少热心开发者发布评测文章分享经验,但感觉众说纷纭,过期信息太多。缺少一份非常专业的、深度的,或者按如今流行的话来讲,“硬核的”评测报告。

做评测报告这件事,不同于泛泛经验分享,其实非常花费时间。它需要:

  • 你必须成为每一个框架的专业使用人员,而不是浅浅的了解一下这些框架
  • 真实的动手写多个平台的测试例,比较各个平台的功能、性能,了解他们的社区情况、技术服务情况
  • 你要有长期跟踪和更新报告的能力,避免半年后沦为过期信息

换言之:评测要想真,功夫得做深!

uni-app团队花费2个周时间完成本报告,并坚持每个季度更新一次本评测报告。目前更新时间为2019年5月。

本文从面向用户、面向开发者两大维度七大细项,对微信原生及主流的wepympvuetarouni-app开发框架进行横向对比,希望给开发者在小程序框架选型时提供一种参考思路。本文基于各框架官网可采集到的公开数据及真实测试数据,希望客观公正地评价各个框架的现状和优劣。但宥于利益相关,本文的观点很可能是带有偏向性的,大家可以带着批判的眼光来看待,如发现本文中有任何评测失真,欢迎在这里报 issuse

面向用户、面向开发者维度,具体包括:

  1. 用户:提供完整的业务实现,并保证高性能体验
  2. 开发者:平缓的学习曲线、现代开发体验(工程化)、高效的社区支持、活跃的开发迭代、多端复用

1. 用户

1.1 功能实现

软件开发,首要目标是向用户提供完整、闭环的业务功能。

在web开发中,如果vue、react等框架的使用,造成开发者无法操作浏览器提供的所有api,那这样的框架肯定是不成熟的。小程序开发也一样,任何开发框架,都不能限制底层的api调用。

而各种业务功能底层依赖微信暴漏的组件和接口(微信官网介绍的组件和 API 规范,也即微信原生API),三方框架是基于微信原生进行的二次封装,开发者此时常会有个疑问:小程序在不断的迭代升级,如果某项业务依赖于最新的小程序API,但三方框架尚未封装,该怎么办?

实际上就像web开发的vue、react一样,浏览器出了一个新API,并不会涉及vue、react的升级。本评测里的所有框架,都不会限制开发者调用底层能力。这里详细解释下原因:

  • wepy:未对小程序API作二次封装,API依然使用微信原生的,框架与微信小程序是否新增API无关
  • mpvue:支持微信的所有原生组件和api,无限制。同时框架封装了自己的跨端API,使用方式类似mpvue.request()
  • taro:支持微信的所有原生组件和api,无限制。同时框架封装了自己的跨端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

注:以上顺序,按各个框架的诞生顺序排序,下同。

故,三方框架均可调用所有小程序API,完成用户的业务需求,这个维度各框架是无差别的。

然而有差别的,是性能体验。

1.2 性能体验

三方框架,内部大多做了层层封装,这些封装是否会增加运行负载,导致性能下降?尤其是与原生微信小程序开发相比性能怎么样,这是大家普遍关心的问题。

为客观的进行对比,我们特意搭建了一个测试模型,详细如下:

  • 开发内容:开发一个仿微博小程序首页的复杂长列表,支持下拉刷新、上拉翻页、点赞。

  • 界面如下:

  • 开发版本:一共开发了5个版本,包括微信原生版、wepy版、mpvue版、taro版、uni-app版,按照官网指引通过cli方式默认安装。

  • 测试代码开源(Github仓库地址:https://github.com/dcloudio/test-framework), Tips:若有同学觉得测试代码写法欠妥,欢迎提交 PR 或 Issus

  • 测试机型:红米 Redmi 6 Pro、MIUI 10.2.2.0 稳定版(最新版)、微信版本 7.0.3(最新版)

  • 测试环境:每个框架开始测试前,杀掉各App进程、清空内存,保证测试机环境基本一致;每次从本地读取静态数据,屏蔽网络差异。

我们以上述仿微博小程序为例,测试2个容易出性能问题的点:长列表加载、大量点赞组件的响应。

1.2.1 长列表加载

仿微博的列表是一个包含很多组件的列表,这种复杂列表对性能的压力更大,很适合做性能测试。

从触发上拉加载到数据更新、页面渲染完成,需要准确计时。人眼视觉计时肯定不行,我们采用程序埋点的方式,制定了如下计时时机:

  • 计时开始时机:交互事件触发,框架赋值之前,如:上拉加载(onReachBottom)函数开头
  • 计时结束时机:页面渲染完毕(微信setData回调函数开头)

Tips:setData回调函数开头可认为是页面渲染完成的时间,是因为微信setData定义如下(微信规范):

测试方式:从页面空列表开始,通过程序自动触发上拉加载,每次新增20条列表,记录单次耗时;固定间隔连续触发 N 次上拉加载,使得页面达到 20*N 条列表,计算这 N 次触发上拉到渲染完成的平均耗时。

测试结果如下:

说明:以400条微博列表为例,从页面空列表开始,每隔1秒触发一次上拉加载(新增20条微博),记录单次耗时,触发20次后停止(页面达到400条微博),计算这20次的平均耗时,结果微信原生在这20次 触发上拉 -> 渲染完成 的平均耗时为876毫秒,最快的uni-app是741毫秒,最慢的mpvue是4493毫秒

大家初看这个数据,可能比较疑惑,别急,下方有详细说明

说明1:为何 mpvue/wepy 测试数据不完整?

mpvuewepy 诞生之初,微信小程序尚不支持自定义组件,无法进行组件化开发;mpvuewepy 为解决这个问题,将用户编写的Vue组件,编译为WXML中的模板(template),变相实现了组件化开发能力,提高代码复用性,这在当时的技术条件下是很棒的技术方案。

但如此方案,在页面复杂、组件较多的时,会大量增加页面 dom 节点数量,甚至超出微信的 dom 节点数限制。我们在 红米手机(Redmi 6 Pro)上实测,页面组件超过500个时,mpvuewepy 实现的仿微博App就会报出如下异常,并停止渲染,故这两个测试框架在组件较多时,测试数据不完整。这也就意味着,当页面组件太多时,无法使用这2个框架。

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

Tips1:wepy官网的CHANGELOG,提到 v1.7.2 测试版本添加了对小程序原生组件的支持,实测坑很多,因为是测试版,官方在 issue 中也表示不推荐使用;按照官网文档,默认安装的 v1.7.3 正式版本并不支持原生组件

Tips2:wepy在400条列表以内,为何性能高于微信原生框架,这个跟自定义组件管理开销及业务场景有关(wepy编译为模板,不涉及组件创建及管理开销),后续对微博点赞,涉及组件数据传递时,微信原生框架的性能优势就提现出来了,详见下方测试数据。

说明2:为什么测试数据显示uni-app 会比微信原生框架的性能略好呢?

其实,在页面上有200条记录(200个组件)时,taro 性能数据也比微信原生框架更好。

微信原生框架耗时主要在setData调用上,开发者若不单独优化,则每次都会传递大量数据;而 uni-apptaro 都在调用setData之前自动做diff计算,每次仅传递变动的数据。

例如当前页面有20条数据,触发上拉加载时,会新加载20条数据,此时原生框架通过如下代码测试时,setData会传输40条数据

data: {
    listData: []
},
onReachBottom() { //上拉加载
    let listData = this.data.listData;
    listData.push(...Api.getNews());//新增数据
    this.setData({
        listData
    }) //全量数据,发送数据到视图层
}
复制代码

开发者使用微信原生框架,完全可以自己优化,精简传递数据,比如修改如下:

data: {
    listData: []
},
onReachBottom() { //上拉加载
    // 通过长度获取下一次渲染的索引
    let index = this.data.listData.length;
    let newData = {}; //新变更数据
    Api.getNews().forEach((item) => {
        newData['listData[' + (index++) + ']'] = item //赋值,索引递增
    }) 
    this.setData(newData) //增量数据,发送数据到视图层
}
复制代码

经过如上优化修改后,再次测试,微信原生框架性能数据如下:

从测试结果可看出,经过开发者手动优化,微信原生框架可达到更好的性能,但 uni-apptaro 相比微信原生,性能差距并不大。

这个结果,和web开发类似,web开发也有原生js开发、vue、react框架等情况。如果不做特殊优化,原生js写的网页,性能经常还不如vue、react框架的性能。

也恰恰是因为Vuereact框架的优秀,性能好,开发体验好,所以原生js开发已经逐渐减少使用了。

复杂长列表加载下一页评测结论:微信原生开发手工优化,uni-app>微信原生开发未手工优化,taro > wepy > mpvue

Tips:有人以为uni-app和mpvue是一样的,早期uni-app确实使用过mpvue,但后来因为性能和vue语法支持度问题已经重新开发了。

1.2.2 点赞组件响应速度

长列表中的某个组件,比如点赞组件,点击时是否能及时的修改未赞和已赞状态?是这项测试的评测点。

测试方式:

  • 选中某微博,点击“点赞”按钮,实现点赞状态状态切换(已赞高亮、未赞灰色),
  • 点赞按钮 onclick函数开头开始计时,setData回调函数开头结束计时;

在红米手机(Redmi 6 Pro)上进行多次测试,求其平均值,结果如下:

说明:也就是在列表数量为400时,微信原生开发的应用,点赞按钮从点击到状态变化需要111毫秒。

测试结果数据说明:

  • wepy/mpvue 测试数据不完整的原因同上,在组件较多时,页面已经不再渲染了
  • 基于微信自定义组件实现组件开发的框架(uni-app/taro),组件数据通讯性能接近于微信原生框架,远高于基于template实现组件开发的框架(wepy/mpvue)性能

组件数据更新性能测评:微信原生开发,uni-app,taro > wepy > mpvue

综上,本性能测试做了2个测试,长列表加载和组件状态更新,综合2个实验,结论如下:

微信原生开发手工优化,uni-app>微信原生开发未手工优化,taro > wepy > mpvue

2.开发者

在满足用户业务需求的前提下,我们谈谈开发者的需求,从如下几个维度比较:

  • 平缓的学习曲线:简单易学,最好能复用现有技术栈,丰富的学习资料
  • 高效的开发体验:现代前端开发流程、工程化支持
  • 高效的社区支持:遇到问题,可很快的寻求到帮助
  • 活跃的开发迭代:框架处于积极更新升级状态,无需担心停更

2.1 平缓的学习曲线

2.1.1 DSL语法支持

选择开发团队熟悉的、能快速上手的DSL,是团队框架选型的基本点。

首先微信原生的开发语法,既像React ,又像Vue,有点不伦不类,对于开发者来说,等于又要学习一套新的语法,大幅提升了学习成本,这一直被大家所诟病。

其它开发框架基本都遵循React、Vue(类Vue)语法,其主要目的:复用工程师的现有技术栈,降低学习成本。此时,框架对于原框架(React/Vue)语法的支持度就是一个重要的衡量标准,如果支持度较低、和原框架语法差异较大,则开发者无异于要学习一门新的框架,成本太高。

实际开发中发现,各个开发框架,都没有完全实现VueReact在web上的所有语法:

wepy开发风格接近于 Vue.js,属于类Vue实现,相对微信原生开发算前进了一大步,但相比完整Vue语法还有较大差距,开发时需要单独学习它的规则;

mpvueuni-app 框架基于 Vue.js 核心,通过修改 Vue.jsruntimecompiler,实现了在小程序端的运行。mpvue支持的Vue语法略少,uni-app 则基本支持绝大多数vue语法,如filter、复杂 JavaScript 表达式等;

taro 对于 JSX 的语法支持度,也达到了绝大多数都支持的完善程度。

DSL语法支持评测:taro,uni-app > mpvue > wepy > 微信原生

2.1.2 学习资料完善度

官方文档、问题搜索、示例demo的完备度方面:

  • 微信原生:文档丰富,API搜索准确,官方有示例demo,支持官网上调起微信开发者工具,预览运行效果 详见
  • wepy:文档只有2页,没有搜索,组件API等文档都直接看微信的文档。没有提供示例demo,很多配置需要靠猜。详见
  • mpvue:文档较少,但其概念不复杂,组件API等文档都直接看微信的文档,学习难度低。问题搜索效果一般。没有提供示例demo。详见
  • taro:基础文档完整,具体使用问题资源较少,问题搜索效果一般,示例demo只包含基础功能,仅发布了微信一端。详见
  • uni-app:基础文档和各种使用专题内容丰富,问题搜索效果较好,示例demo功能完备,并发布为7端上线。详见

教学课程方面:

学习资料完善度评测:微信原生 > uni-app > mpvue , taro > wepy

2.2 现代前端开发体验

开发体验层面,处于明显劣势的是微信原生开发,主要差距在于:

  • 框架开发提供了精简的代码组织(微信原生开发,一个Page由4个文件构成,写个代码要开的标签卡太多)
  • 框架开发提供了更强大的组件化能力
  • 框架开发提供了应用状态管理(类Vuex/Redux/Mobx等)
  • 框架开发能灵活支持各种 Sass 等 预处理器
  • 框架开发可提供完整的 ES Next 语法支持
  • 框架开发方便自定义构建策略

其它小程序开发框架均支持cli模式,可以在主流前端工具中开发,且基本都带有d.ts的语法提示库。

由于mpvueuni-apptaro直接支持vuereact语法,配套的ide工具链较丰富,着色、校验、格式化完善;wepy要弱一些,有部分三方维护的vscode插件。

好的开发工具,绝对可以大幅提升开发体验,这个维度上,明显高出一截的框架是uni-app,其出品公司同时也是HBuilder的出品公司,DCloud.io。HBuilder是四大主流前端开发工具(可对比百度指数),其为uni-app做了很多优化,故uni-app的开发效率、易用性非其他框架可及。

开发体验维度,对比结果:uni-app > taro,mpvue > wepy > 微信原生

这里可以输出一个结论:如果你需要工程化能力,那就直接忘了微信原生开发吧。

2.3 高效的社区支持

学习、开发难免遇到问题,官方技术支持和社区活跃度很重要。

本次评测demo开发期间,我们的同学(同时掌握vue和react),在学习研究各个多端框架时,切实感受到由于语法、学习资料、社区的差异带来的学习门槛,吐出了很多槽。

综合评估,本项评测结论:微信原生 , uni-app > taro > mpvue > wepy

2.4 活跃的开发迭代

开发者必须关心一个问题:该项目是否有人长期维护?

这个问题可以通过github commits 频次、产品更新日志(changelog)、百度搜索指数等指标来衡量和对比。

github commits 频次

我们采集2019年4月份(时间为4.1 ~ 4.30),每个项目在github上的master分支有commit的天数,结果如下:

Tips:

  • 微信原生是闭源的,看不到 commits 数量,但保持每月至少一次的更新节奏,详见
  • wepy的master分支无commit,最新的2.0.x分支在4月份也仅1天有commit记录

从 commit 的记录来看,tarouni-app处于更新比较活跃的状态,wepympvue则相对疲软,呈现无人维护之态。

产品更新日志

通过浏览产品更新日志,可确认产品是否在积极迭代、增加新功能、修复用户bug。

我们分别查看各框架官方链接的更新日志(CHANGELOG),下方是链接地址:

通过产品更新日志对比,微信原生、tarouni-app 三者更新频繁,bug修复、新功能补充都处于比较紧凑的状态;而mpvuewepy则已有长时间没有版本发布,wepy甚至有将近1年时间未发布正式版本,开发者选型需谨慎。

2.5 多端复用

随着微信小程序的火爆,支付宝、百度、字节跳动等公司也先后进入小程序领域,这些公司个个日活过亿,坐拥海量用户,企业主希望将自己的业务触达每个用户,不管这个用户在哪个小程序中。

需求转接到程序员这里,程序员怎么办?难道真的每个平台到处搬砖吗?此时,一套代码、多端发布就成为很多程序员的梦想,小程序跨端框架应运而生。

现实真能如此理想吗?每个跨端框架能否真的像官网宣传的那样,实现开发一次,发布到所有小程序平台?甚至和H5平台复用代码?

我们用事实说话,依然使用上述仿微博App,依次发布到各平台,验证每个框架在各端的兼容性,结果如下:

测试结果说明:

  • ⭕ 表示支持且功能正常,❌ 表示不支持,其它则表示支持但存在部分bug或兼容问题

通过这个简单的例子可以看出,跨端支持度测评结论: uni-app,taro > mpvue> 原生微信小程序wepy

但是仅有上面的测试还不全面,实际业务要比这个测试例复杂很多。但我们没法开发很多复杂业务做评测,所以还需要再对照各家文档补充一些信息。 由于每个框架的文档中都描述了各种组件和API的跨端支持程度。我们过了几家的文档,发现各家基本是以微信小程序为基线,然后把各种组件和API在其他端实现了一遍:

  • taro:H5端实现了大部分微信的API
  • uni-app:组件、API、配置,大部分在各个端均已实现,个别API有说明在某些端不支持。可以看出uni-app是完整在H5端实现了一套微信模拟器

跨端框架,一方面要考虑框架提供的通用api跨端支持,同时还要考虑不同端的特色差异如何兼容。毕竟每个端都会有自己的特色,不可能完全一致。

  • taro:提供了js环境变量判断和统一接口的多端文件,可以在组件、js、文件方面扩展多端,不支持其他环节的分平台处理。
  • uni-app:提供了条件编译模型,所有代码包括组件、js、css、配置json、文件、目录,均支持条件编译,可不受限的编写各端差异代码。

跨端框架,还涉及一个ui框架的跨端问题,评测结果如下:

  • taro:官方提供了taro ui,只支持微信小程序和H5两端,不支持App,详见
  • uni-app:官方提供了uni ui,可全端运行;uni-app还有一个插件市场,里面有很多三方ui组件,详见

最后补充跨端案例:

  • mpvue:微信端案例丰富,未见其它端案例
  • taro:微信端案例丰富,百度、支付宝、H5端亦有少量案例
  • uni-app:多端案例丰富,官方示例已发布到7端(包括App端)

综合以上信息,本项的最终评测结论:uni-app > taro > mpvue > 原生微信小程序wepy

这里可以输出一个结论,如果有多端发布需求,微信原生开发、wepy这两种方式可以直接排除了。

结语

真实客观的永远是实验和数据,而不是结论。不同需求的开发者,可以根据上述实验数据,自行得出自己的选型结论。

但作为一篇完整的评测,我们也必须提供一份总结,虽然它可能加入了我们的主观感受:

如果你只开发微信小程序,不做多端,那么使用uni-apptaro是更优的选择,他们相当于web世界的vue和react,有了这些工具,不再需要使用原生wxml开发。

  • 如果坚持微信原生开发,需要注意手动写优化代码来控制setdata,并且注意其工程化能力非常弱
  • 如果你是react系,那就用taro
  • 如果是vue系,那就用uni-appuni-app在性能、周边生态和开发效率上更有优势

如果你开发多端,uni-apptaro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。

如有读者认为本文中任何评测失真,欢迎在这里报 issuse

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