大家好, 最近几年大火的 低代码
一直是前端圈必造的一个轮子,今天我们一起来看看低代码主要的技术原理是什么。— 本文的作者是知乎&吴多益
我们在低代码领域探索了很多年,从2015 开始研发低代码前端渲染(amis),从 2018 年开研发后端低代码数据模型,发布了爱速搭低代码平台,这些年调研过了几乎所有市面上的相关技术和产品,发现虽然每家产品细节都不太一样,但在底层技术上却只有少数几种方案,因此我们认为不同产品间的最大区别是实现原理,了解这些实现原理就能知道各个低代码平台的优缺点,所以本文将会介绍目前已知的各种低代码实现方案,从实现原理角度看低代码。
在讨论各个低代码方案前,首先要明确「低代码」究竟是什么?
这个问题不好直接回答,因为低代码是非常宽泛的概念,有很多产品都声称自己的低代码,但我们很容易反过来回答另一个问题:「什么是低代码产品「唯一不可缺少」的功能?」
我认为这个功能是「可视化编辑」,因为非可视化编辑就是代码编辑,而只有代码编辑的产品不会被认为是低代码,因此可视化编辑是低代码的必要条件,低代码其实还有另一个更清晰的叫法是可视化编程。
既然可视化编辑是低代码的必要条件,那从实现角度看,实现可视化编辑有什么必要条件?
我认为可视化编辑的必要条件是**「声明式」**代码,因为可视化编辑器只支持「声明式」代码。
解释一下什么是「声明式」,除了声明式之外还有另一种代码模式是「命令式」,我们分别举两个例子,如果想绘制一个红色区块,用「声明式」来实现,可以使用 HTML+CSS,类似下面的方法:
<div style="background:red; height:50px"></div>
而换成用「命令式」来实现,可以使用 Canvas API,类似下面的方法:
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.fillStyle = 'red';
const rectangle = new Path2D();
rectangle.rect(0, 0, 100, 100);
ctx.fill(rectangle);
虽然最终展现效果是一样的,但这两种代码在实现思路上有本质区别:
从可视化编辑器的角度看,它们的最大区别是:
反向推导是编辑器必备功能,比如编辑器里的常见操作是点选这个红色区块,然后修改它的颜色,在这两种代码中如何实现?
如果是「声明式」的 HTML+CSS,可以直接改 style
的 background
值,而基于 Canvas 的命令式代码则无法实现这个功能,因为无法从展现找到实现它的代码,命令式代码实现同样效果的可能路径是无数的,除了前面的示例,下面这段代码也可以实现一样的效果:
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.beginPath();
ctx.moveTo(0, 0);
ctx.lineTo(50, 0);
ctx.strokeStyle = '#ff0000';
ctx.lineWidth = 100;
ctx.stroke();
甚至有可能这个颜色是多个字符串加随机数拼接而成,即便通过静态分析也找不到来源,从而无法实现可视化修改。
「命令式」代码无法实现可视化编辑,而可视化编辑是低代码唯一不可少的功能,所以我们可以得到结论:「所有」低代码平台必然只能采用「声明式」代码,这也是为什么所有低代码平台都会有内置的「DSL」。
既然低代码都是声明式,那我们可以通过分析其它「声明式」语言来了解低代码的优缺点,其实在专业研发里,声明式语言在部分领域已经是主流了:
上面这些方案目前都是主流,但它们早期并不被看好,比如十几年前还曾经争论过到底是用 B/S 还是 C/S 架构,CSS 2 的功能主要是面向图文排版,并不适合用来构建应用界面。
SQL 最开始也不被看好,下面引用《硅谷简史》这本书里的部分文字:
1970年,IBM研究员特德·科德(Ted Codd)发表了一篇里程碑式的论文,《大型数据库的系统模型》,介绍了关系数据库理论。
当时大多数人认为关系数据库没有商业价值,因其速度太慢,不能满足大规模数据处理或者大量用户存取数据,虽然关系数据库理论上很漂亮而且易于使用,但它的速度太慢。
上门两段其实说的是 Oracle 的发家故事,可以看到当时关系型数据库并不被看好,因为大家都觉得慢,这点很好理解,数据库在查询前还得先解析 SQL语法、估算各种查询的代价、生成执行计划,存储也只能使用通用的数据结构,没法根据不同业务进行定制。
综合来看这些「声明式」语言有以下优点:
而这些语言的缺点是:
因为低代码就是一种声明式编程,所以这些「声明式」优缺点,其实就是低代码的优缺点,了解声明式的历史及现状就能更好理解低代码,因为:
说完了声明式,我们就对低代码有了全面认识,接下来进入正题,开始介绍已知的各种低代码实现原理,将会分为前端和后端两部分。
在讨论各种方案前,有一种方案比较特别,它虽然也有配置规范或 DSL,甚至有可视化编辑,但最终应用运行是通过生成代码的方式实现的,不依赖依赖运行环境。
这个方案最大的优点是可以和专业开发整合,因此灵活性强、可以使用原有的开发流程,本质上和专业开发一样。
但也有如下缺点:
因此我认为生成代码的方案「不算」真正的低代码,本质上它还是一种开发辅助方式,一种高级点的脚手架工具,和大部分IDE的生成样板代码能力一样,使用这种方案无法做到持续可视化开发,我还没见过有人将 HTML+CSS 编译成 C++ 代码后二次开发。
前面提到前端 HTML+CSS 可以看成一种描述界面的低代码 DSL,因此前端界面实现低代码会比较容易,只需要对 HTML+CSS 进行更进一步封装,这里以我们的开源项目 amis 为例进行介绍。
amis 核心原理是将 JSON 转成自研的 React 组件库,然后使用 React 进行渲染。
比如下面这段 JSON:
{
"type": "page",
"title": "code秘密花园",
"subTitle": "副标题",
"body": {
"type": "form",
"title": "用户登录",
"body": [
{
"type": "input-text",
"name": "username",
"label": "ConardLi"
}
]
}
}
可以理解 amis 原理就是转成了下面这样的 React 组件树,最终由各个 React 组件库渲染 HTML:
<Page title="code秘密花园" subTitle="副标题">
<Form title="用户登录">
<InputText name="username" label="ConardLi" />
</Form>
</Page>
虽然也有低代码平台直接使用 HTML+CSS 来实现更灵活的界面控制,但这样做会导致用起来复杂度高,因为通常需要多层嵌套 HTML 才能实现一个组件,使用者还必须熟悉 HTML 及 CSS,上手门槛过高,因此大部分低代码平台都是类似 amis 那样使用 JSON 进行简化。
这里有个小问题,为什么大家几乎全都使用 JSON?我觉得有两方面原因:
第二点怎么理解?可以对比一下 YAML,它有引用功能,导致了不好实现双向编辑,比如下面 YAML 示例:
paths:
root_path: &root
val: /path/to/root/
patha: &a
root_path: *root
转成了对应的 JSON 数据后,就变成了
{
"paths": {
"root_path": {
"val": "/path/to/root/"
},
"patha": {
"root_path": {
"val": "/path/to/root/"
}
}
}
}
可以看到之前的引用关系没了,而是复制出了一部分,如果直接基于这个数据进行可视化编辑,编辑器在修改的时候就只会改一处,也没法再还原成之前的 YAML 了,要想实现 YAML 可视化编辑就不能先转成 JSON,而是要对 YAML 解析后的树形结构进行操作,前端界面实现成本很高,因此目前还没见过 YAML 的可视化编辑器。
但 JSON 的优点就是它的缺点,因为它的用途是数据交换而不是人工编写,导致基于 JSON 构建 DSL 不方便编辑,会有以下 3 个问题:
其中我们对这个注释问题进行了特殊支持,开发了带注释的 JSON 解析,存储的时候将注释内嵌到一个特殊的字段中,在代码显示的时候将它提取出来变成注释。
另外许多低代码平台会将这个 JSON 配置隐藏,只提供界面编辑,但在 amis 可视化编辑器里提供了直接修改 JSON 的功能,因为对于熟悉的开发者,直接编写 JSON 要比在属性面板里找半天效率高,还可以直接将 amis 文档中的示例粘贴进来快速创建。
amis 开始编辑器里 JSON 编辑模式
前面提到声明式容易向下兼容,amis 自己就是最好的例子,在 amis 诞生的 2015 年前端框架和现在有大量区别:
而 amis 早期的界面配置现在还能继续使用,不受框架升级影响。
前面说到前端界面低代码是比较容易,但交互及逻辑处理却很难低代码话,目前常见有三种方案:
先说第一种图形化编程,这是非常自然的想法,既然低代码的关键是可视化,那直接使用图形化的方式编程不就行了?
但我们发现这么做局限性很大,本质的原因是「代码无法可视化」,这点在 35 年前没有银弹的论文里就提到了。
为什么代码无法可视化?首先想一想,可视化的前提条件是什么?
答案是需要具备空间形体特征,可视化只能用来展现二维及三维的物体,因为一维没什么意义,四维及以上大部人无法理解,所以如果一个事物没有形体特征,它就没法被可视化。
举个例子,下面是一段 amis中 代码,作用是遍历 JSON 并调用外部函数进行处理:
function JSONTraverse(json, mapper) {
Object.keys(json).forEach(key => {
const value = json[key];
if (isPlainObject(value) || Array.isArray(value)) {
JSONTraverse(value, mapper);
} else {
mapper(value, key, json);
}
});
}
虽然只有 10 行代码,却包含了循环、调用函数、类型检测、分支判断、或操作符、递归调用、参数是函数这些抽象概念,这些概念在现实中都找不到形体的,你可以尝试一下用图形来表示这段代码,然后给周围人看看,我相信任何图形化的尝试都会比原本这段代码更难懂,因为你需要先通过不同图形来区分上面的各种概念,其他人得先熟悉这些图形符号才能看懂,理解成本反而更高了。
代码的这些抽象思维「难以像积木一样进行拼接」,积木拼接这种方式只适合用来实现简单的逻辑,比如 scratch。
Scratch
而前面图形化是低代码唯一不可少的功能,这就使得低代码不适合做复杂的抽象逻辑处理,这是图形化缺陷决定的,因此在复杂逻辑处理方面低代码永远无法彻底取代专业代码开发。
但如果是面向特定领域,低代码平台可以先将这个领域难以图形化的算法预置好,让使用者只需做简单的处理,比如在 Blender 中将 PBR 算法封装了,使用的时候只需要调整参数就行
Blender 中的材质节点编辑
如果真要用节点实现这个算法会非常复杂,大概长这样
img
在复杂逻辑下,图形中的连线反而变成了视觉干扰,比如下面的例子
来自 UE4 Blueprints From Hell 里的一张图
想象一下假设客户做出了上面这个图的复杂逻辑,然后找你排查问题,而客户的程序是部署在内网的,没法导出,只能通过微信拍屏幕给你看。。。
因此我认为图形化不适合用来实现业务逻辑,只适合用来做更高层次流程控制,比如审批流,审批流是现实真实存在的,没有复杂的抽象逻辑,因此适合图形化。
在爱速搭中,我们除了实现流程功能,还实现了树形结构的 api 编排功能,它本质上是模仿代码结构,将会在后面进行介绍。
说完了图形化编程,接下来谈第二种方案:固化交互行为,这是不少低代码平台的做法,我们还是以 amis 为例进行介绍。
amis 将常用的交互行为固化并做成了配置,比如弹框是下面的配置:
{
"label": "弹框",
"type": "button",
"actionType": "dialog",
"dialog": {
"title": "弹框",
"body": "欢迎来到code秘密花园。"
}
}
除了弹框之外还有发起请求、打开链接、刷新其它组件等,使用固化交互行为有下面两个优点:
但这个方案最大的缺点是灵活性受限,只能使用 amis 内置的行为。
要实现更灵活的控制,还是得支持第三个方案:JavaScript,目前有的低代码平台只在界面编辑提供可视化编辑,一旦涉及到交互就得写 JavaScript,这和 30 年前的 C++ Builder 本质上是一样的:
RDA Studio 11 的界面编辑
但第三个方案的最大缺点就是无法可视化编辑,因此不算是低代码。
前端讨论完了,接下来是后端部分,后端低代码需要解决以下三个问题:
低代码平台需要支持用户存储自定义数据,因为每个应用所需的字段是不一样的。
自定义数据存储是后端低代码最重要的功能,使用什么方案将直接影响这个产品的适用范围,目前我们已知有 5 种方案,每种都有自己的优缺点。
这个方案的原理是将数据模型的可视化操作转成数据库 DDL,比如添加了一个字段,系统会自动生成表结构变更语句:
ALTER TABLE 'blog' ADD 'title' varchar(255) NULL;
这个方案的优点是:
但它的缺点是:
尽管这个方案有很多缺点,但它的优点也很突出,因此爱速搭里实现了这个方案,因为我们觉得能连已有数据库是非常重要的,其它方案都只适合用来做新项目,这个方案使得可以逐步将已有项目低代码化,不需要做数据迁移。
爱速搭里的数据库模型
实现这个方案的关键是「动态实体」,在专业开发中实体(Entity)定义都是静态的,以 Java 为例,它从 2006 年开始就有专门的 JPA 规范,但这个规范是定义基于 Java 代码注解,使得需要经过编译才能使用,毕竟它的定位是面向专业开发,只有写在代码里才能支持代码提示,提升开发体验,而低代码平台中需要将这个实体定义抽象成配置,在运行时动态生成实体,如果使用 JPA 就需要生成 Java 代码后进行编译,这很容易出错,不太适合低代码平台,所以使用这个方案需要实现「动态实体」功能,是整个方案最大难点。
文档型数据库不需要预先定义表结构,因此它很适合用来存储用户自定义数据,这个方案实现起来比较简单,以 MongoDB 为例,可以这样做:
这个方案的优点是实现简单,用户体验可以做得更好,是目前大部分零代码平台的选择,使用这个方案的产品也很好识别,只要看一下它的私有部署文档,如果有要求装 MongoDB 就肯定是。
但这个方案也有显著缺点:
你可能会问,现在 MySQL、Postgres 等数据库都支持 JSON 字段类型了,是否可以用这个字段来实现低代码?答案是不太行,只适合数据量不大的场景,虽然 JSON 字段可以用来存用户自定义数据,但无法创建字段索引,比如在 MySQL 要想给 JSON 创建索引,还是得创建一个特殊的字段,这又需要 DDL 权限了,没有索引会导致这个方案无法支持大量数据查询。
在爱速搭中我们也实现这个方案,目前是基于 MySQL JSON 字段,后续可能也会支持存储使用 MongoDB,目前它的使用场景是流程执行过程中的数据存储,因此数据量不会很大,我们希望流程功能用起来可以更简单些。
它的最大特点是界面编辑和数据存储是统一的,当你拖入文本框到页面后就会自动创建对应的字段,不需要先创建数据模型再创建界面,因此用起来更简单。
爱速搭里的表单模型
这是很多可扩展平台里使用的技术,比较典型的是 WordPress,它的扩展性很强,装个扩展就能变成电商网站。而整个 WordPress 只有 12 个表,它是怎么做到的?方法是靠各种 meta 表,比如用于扩展文章的 wp_postmeta
表结构如下
CREATE TABLE wp_postmeta (
meta_id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
post_id bigint(20) unsigned NOT NULL default '0',
meta_key varchar(255) default NULL,
meta_value longtext,
PRIMARY KEY (meta_id),
KEY post_id (post_id),
KEY meta_key (meta_key)
) DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
其中的关键就是 meta_key
和 meta_value
这两个字段,相当于将数据库当 KV 存储用了,因此可以任意扩展字段名及值。
这个方案的优点是实现简单,但缺点也很明显:
这个方案主要用于成熟项目的扩展,比如在 CRM 产品中允许用户扩展字段,但因为性能较低,并不适合通用低代码平台。
早期数据库不支持 JSON 字段的时候,有些开发者会预留几个列来给用户扩展自定义属性,比如在表里加上 ext1、ext2、ext3 字段,让用户可以存 3 个定制数据,基于这个原理我们可以进一步扩展,通过预留大量列来实现应用自定义存储。
这个方案最早出现在 http://force.com,具体细节可以阅读它架构说明文档。
实现它有两个关键点:元数据、预留列,这里简单说明一下原理,首先系统预先创建一个 500 列的表,比如就叫 data:
tenant_id | table_id | uuid | value0 | value1 | ... | value 4000 |
---|---|---|---|---|---|---|
. |
也可以创建更多,但注意有的数据库对列的数量有限制,比如 MySQL 最多是 4096 列。
上面的 data 表里主要有 4 类字段:
当用户给这个表新增一个字段的时候,怎么知道这个字段放哪?这就需要另一个用于描述字段信息的元数据表,比如增加一个「标题」字段时,使用另一个 table_fields 表来描述这个字段的信息,示例如下:
tenant_id | table_id | field_id | value_index | name | type |
---|---|---|---|---|---|
1 | 1 | 0 | 0 | 标题 | string |
在这个 table_fields 表里:
最终在实际查询的时候需要根据元数据表做一下转换,比如 select 标题 from blog
要转成 select value0 from data where tenal_id = 1 and table_id = 1
。
要完全实现这个方案还有很多细节问题得解决,由于篇幅原因这里不详细介绍,感兴趣可以阅读前面提到的 http://force.com 技术白皮书,这里列举其中几个问题:
STR_TO_DATE
。data
表里加索引,如果数据存储的是数字,排序就是错的,为了解决这个问题需要另外创建一个一个包含常见字段的索引表,数据更新的时候。这个方案比前面几个方案的优点是:
但它也有许多缺点:
select *
、没有视图、不支持写入和更新数据,通过这个特点就能识别出使用这个方案的产品,这类产品虽然看起来很像在用传统数据库,也支持使用 SQL,但这个 SQL 一定是受限的。爱速搭中没有实现这个方案,我们曾经考虑过但后来放弃了,我认为这个方案虽然很适合 SaaS 类的低代码产品,但它的用户定位比较尴尬,一方面是有一定复杂度导致不能做到零代码平台那样的易用性,另一方面是有不少限制导致专业研发不喜欢,所以最终是两边都不讨好,这种产品想做成需要依赖广泛使用的平台,因此 Salesforce 才能做成,而国内类似情况我能想到的唯一成功案例是微信小程序,尽管有很多限制,但因为微信广泛使用,所以才成功了,如果是一个独立的小程序平台肯定没人用。
这里说一段小历史,在十几年前,当时云计算领域最先推出的是谷歌 2008 年发布的 App Engine,这是谷歌的第一个云产品,而当时类似 AWS EC2 那样的虚机产品国内都还没有,毕竟 KVM 也才刚发布。如果你当时问云计算的专家,云计算的未来是 App Engine 还是虚拟机,我听到不少专家的回答是 App Engine,因为这看起来更有前景,你只需要写代码,不用操心运维,平台会自动水平扩展,这才是云该有的样子,当时国内不少公司都推出了类似产品。
但 13 年后的今天,国内 App Engine 平台几乎都关闭了,而虚机不但是主流,还更进一步出现了物理机产品。这个元信息方案给我的感觉和当年 App Engine 很像,看上去能完成增删改查的简单应用,但如果深入就发现缺少很多功高级功能,导致两边不讨好:
整体而言我不看好这个方案在国内的发展。
这个方案目前只在「仿 Excel」的零代码平台中见过,它和 Excel 类似,数据全都放一个文件里,查询过滤完全靠前端,优点是:
缺点是:
这个方案比较特殊,主要工作量在前端,有大量细节体验优化,在爱速搭中没实现,后续可能会考虑。
说完了存储,接下来是第二个问题:如何实现后端业务逻辑?
前面提到过代码难以图形化,这在后端也是一样的,因此大概有这几种方案:
前面两种方案之前介绍过了,这里只讨论后面两种。
后端支持使用 JavaScript 是种常见做法,主要原因是 JavaScript 引擎容易被嵌入,而且启动速度快,了解的人多,比如市值超过 1200 亿美元的 ServiceNow 后端自定义业务逻辑就是基于 Rhino 引擎实现的。
简化 DSL 语言的主要是使用场景是做表达式计算,比如在流程中的分支流转规则判断,需要用户能自定义表达式,比如金额大于多少换成总监审批,这时用公式会比 JavaScript 会更简单,因为系统可以自动转换数据类型,并自动处理异步函数的调用,目前爱速搭的流程里有实现,同时在 amis 里也提供了。
另外除了上面提到这四种,我们在爱速搭中还设计了另一个方案:执行树,它长这个样子:
img
左侧是树形结构,右侧是点中某个节点时的参数配置,左侧的树形结构其实是直接参考代码的树形结构:
为了方便实现简单逻辑处理,我们还增加了 JavaScript 节点和 SQL 节点。
但执行树这个方案目前的定位是聚合多接口,将多个后端接口数据合并后给前端,类似于 BFF 的作用,我们推荐复杂的后端逻辑还是用 Spring Boot 吧,成熟稳定且好招人。
接下来是第三个问题:如何实现流程?这是大部分低代码平台标配的功能,流程的逻辑不像普通代码那么抽象,因此适合用可视化编辑。
流程可视化存在很久了,著名的 BPMN 规范最早版本在 2004 就发布了,因此大部分产品都会支持 BPMN 2.0 规范。
但 BPMN 本质上是一种图形规范,它的最大作用是给事件、动作及分支条件这些抽象概念分配了不同的形体,使得熟悉这个规范的用户有了共同语言。
BPMN 不能解决平台锁定问题,在一个平台开发的流程无法直接迁移到另一个平台。
流程的核心是实现流程流转引擎,以爱速搭为例,流程可视化布局后最终存储的格式是有向图,比如下面这个最简单流程:
img
简化后的存储数据格式是两条连线和三个节点:
{
"lines": [
{
"id": "d4ffdd0f6829",
"to": "4a055392d2e1",
"from": "e19408ecf7e3"
},
{
"id": "79ccff84860d",
"to": "724cd2475bfe",
"from": "4a055392d2e1"
}
],
"nodes": [
{
"id": "e19408ecf7e3",
"type": "start",
"label": "开始"
},
{
"id": "4a055392d2e1",
"type": "examine-and-approve-task",
"label": "审批节点"
},
{
"id": "724cd2475bfe",
"type": "end",
"label": "结束"
}
]
}
流程流转算法的核心就是根据当前状态和这个有向图,判断出下个节点是什么,然后执行那个节点的操作。
同时因为主要面向的是审批流,所以还需要处理审批场景特有的逻辑,比如有的审批是全部通过才算通过,有的审批是只需要一个人通过就算通过,还有回退、加签等功能,并处理各种边界条件,比如找不到审批人的时候怎么办。
虽然目前业界有开源的流程引擎,但这些引擎大多是面向代码开发,不太好改造成平台模式,因此在爱速搭里自己实现了流程引擎,这样才能更好定制功能。
前面提到了各种低代码的实现方案细节,这里抛开具体细节,来整体讨论一下未来低代码平台会怎样。
最开始提到过低代码唯一不可缺少的功能是可视化编辑,这是低代码的最大优势,但是低代码的最大缺陷,因为可视化难以表达复杂的抽象逻辑,因此长远看低代码并不会在所有领域取代专业开发,更多是和专业开发配合来提升效率。
从技术方案上看低代码平台主要有两个方向:
偏向零代码的方案,它的特点是
易用性强
灵活性差
适合小公司,客单价低,但客户数多
标准化程度高,导致功能都很类似,将面临同质化竞争
产品使用简单,客户支持成本低
偏向专业开发的方案,它的特点是
易用性弱
灵活性强
适合中大型公司,客户数少,但客单价高
标准化程度低,每家都有各自的特点
产品使用复杂,客户支持成本高
未来会怎样呢?我的想法是:
偏向零代码方案,因为功能类似支持成本低,可以同时支持很多用户,容易出现赢者通吃的情况,但由于 toB 领域发展速度慢,所以还是有不少机会,可以类比 BI 数据可视化产品,BI 这个领域的软件出现至少 20 年了,比如 Qlik 1994 就发布了,现在市面上的 BI 软件在基本功能上都大体相同,但没有哪个产品占据绝大部分市场份额,我们的 Sugar 产品虽然两年前才推出,但依然得到了不少优质客户,所以只要产品优秀就有机会。
零代码产品有好几种形态,和去年一样,我更看好「在线 Excel」,因为既然是面向非开发者,类 Excel 是上手成本最低的方案,而且这一年来许多「在线 Excel」的产品都加上了低代码功能,比如 Airtable 的 Interface,在功能上和表单驱动的零代码越来越接近了。
而偏向专业开发的方案,因为支持成本高导致没法同时支持很多客户,因此更难出现一家独大的情况,而偏向研发会导致细节方案有很多区别,没太多可比性。
以我们的爱速搭为例,目前产品选择的方案是偏向专业开发,现有客户都是知名企业,但也导致了支持成本很高,因为客户问的问题都很专业,大多只有核心研发才能解答,在功能方面我们的特点是前端使用了我们开源的 amis 框架,这个其它家是不会提供的。
前面字太多了,总结一下主要观点:
前面介绍了各种低代码实现原理,看起来都不难,但真正要实现还需要大量细节工作,以我们的 amis 为例,从 2015 年启动至今一直在持续更新,下面是 amis 开源这两年半来的提交历史,基本除了春节和国庆之外都在提交:
amis 的 contributors 页面
但今天 amis 现在仍然有大量功能要做,比如本周将发布的 1.6.0 版本终于开始初步增强移动端 UI,下面是新版移动端日期选择:
amis 1.6.0 里的日期选择
除了无尽的功能要加,还有许多基础工作要做,比如组件单元测试覆盖率只有 40%,此刻还有 360+ issues 要处理,感谢阅读到这,有什么问题欢迎留言交流,我要去处理 issue 了……
本文由哈喽比特于2年以前收录,如有侵权请联系我们。
文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/UV0jhdKhkrtnHWWdNuLFFw
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