前言

凹凸实验室的 Taro 是遵循 React 语法规范的多端开发方案Taro 目前已对外开源一段时间,受到了前端开发者的广泛欢迎和关注。截止目前 star 数已经突破11.2k,还在开启的 Issues 有 200多个,已经关闭700多个,可见使用并参与讨论的开发者是非常多的。Taro 目前已经支持微信小程序、H5、RN、支付宝小程序、百度小程序,持续迭代中的 Taro,也正在兼容更多的端以及增加一些新特性的支持。

回归正题,本篇文章主要讲的是 Taro 深度开发实践,综合我们在实际项目中使用 Taro 的一些经验和总结,首先会谈谈 Taro 为什么选择使用React语法,然后再从Taro项目的代码组织数据状态管理性能优化以及多端兼容等几个方面来阐述 Taro 的深度开发实践体验。

为什么选择使用React语法

这个要从两个方面来说,一是小程序原生的开发方式不够友好,或者说不够工程化,在开发一些大型项目时就会显得很吃力,主要体现在以下几点:

  • 一个小程序页面或组件,需要同时包含 4 个文件,以至开发一个功能模块时,需要多个文件间来回切换
  • 没有自定义文件预处理,无法直接使用 Sass、Less 以及较新的 ES Next 语法
  • 字符串模板太过孱弱,小程序的字符串模板仿的是 Vue,但是没有提供 Vue 那么多的语法糖,当实现一些比较复杂的处理时,写起来就非常麻烦,虽然提供了 wxs 作为补充,但是使用体验还是非常糟糕
  • 缺乏测试套件,无法编写测试代码来保证项目质量,也就不能进行持续集成,自动化打包

原生的开发方式不友好,自然就想要有更高效的替代方案。所以我们将目光投向了市面上流行的三大前端框架ReactVueAngularAngular在国内的流行程度不高,我们首先排除了这种语法规范。而类 Vue 的小程序开发框架市面上已经有一些优秀的开源项目,同时我们部门内的技术栈主要是 React,那么 React 语法规范 也自然成为了我们的第一选择。除此之外,我们还有以下几点的考虑:

  • React 一门非常流行的框架,也有广大的受众,使用它也能降低小程序开发的学习成本
  • 小程序的数据驱动模板更新的思想与实现机制,与 React 类似
  • React 采用 JSX 作为自身模板,JSX 相比字符串模板来说更加自由,更自然,更具表现力,不需要依赖字符串模板的各种语法糖,也能完成复杂的处理
  • React 本身有跨端的实现方案 ReactNative,并且非常成熟,社区活跃,对于 Taro 来说有更多的多端开发可能性

综上所述,Taro 最终采用了 React 语法 来作为自己的语法标准,配合前端工程化的思想,为小程序开发打造了更加优雅的开发体验。

Taro项目的代码组织

要进行 Taro 的项目开发,首先自然要安装 taro-cli,具体的安装方法可参照文档,这里不做过多介绍了,默认你已经装好了 taro-cli 并能运行命令。

然后我们用 cli 新建一个项目,得到的项目模板如下:

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├── dist 编译结果目录
├── config 配置目录
| ├── dev.js 开发时配置
| ├── index.js 默认配置
| └── prod.js 打包时配置
├── src 源码目录
| ├── pages 页面文件目录
| | ├── index index页面目录
| | | ├── index.js index页面逻辑
| | | └── index.css index页面样式
| ├── app.css 项目总通用样式
| └── app.js 项目入口文件
└── package.json

如果是十分简单的项目,用这样的模板便可以满足需求,在 index.js 文件中编写页面所需要的逻辑

假如项目引入了 redux,例如我们之前开发的项目,目录则是这样的:

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├── dist 编译结果目录
├── config 配置目录
| ├── dev.js 开发时配置
| ├── index.js 默认配置
| └── prod.js 打包时配置
├── src 源码目录
| ├── actions redux里的actions
| ├── asset 图片等静态资源
| ├── components 组件文件目录
| ├── constants 存放常量的地方,例如api、一些配置项
| ├── reducers redux里的reducers
| ├── store redux里的store
| ├── utils 存放工具类函数
| ├── pages 页面文件目录
| | ├── index index页面目录
| | | ├── index.js index页面逻辑
| | | └── index.css index页面样式
| ├── app.css 项目总通用样式
| └── app.js 项目入口文件
└── package.json

我们之前开发的一个电商小程序,整个项目大概3万行代码,数十个页面,就是按上述目录的方式组织代码的。比较重要的文件夹主要是pagescomponentsactions

  • pages里面是各个页面的入口文件,简单的页面就直接一个入口文件可以了,倘若页面比较复杂那么入口文件就会作为组件的聚合文件,redux的绑定一般也是此页面里进行。

  • 组件都放在components里面。里面的目录是这样的,假如有个coupon优惠券页面,在pages自然先有个coupon,作为页面入口,然后它的组件就会存放在components/coupon里面,就是components里面也会按照页面分模块,公共的组件可以建一个components/public文件夹,进行复用。

    这样的好处是页面之间互相独立互不影响。所以我们几个开发人员,也是按照页面的维度来进行分工,互不干扰,大大提高了我们的开发效率。

  • actions这个文件夹也是比较重要,这里处理的是拉取数据,数据再处理的逻辑。可以说,数据处理得好,流动清晰,整个项目就成功了一半,具体可以看下面数据状态管理的部分。如上,假如是coupon页面的actions,那么就会放在actions/coupon里面,可以再一次见到,所有的模块都是以页面的维度来区分的。

除此之外,asset文件用来存放的静态资源,如一些icon类的图片,但建议不要存放太多,毕竟程序包有限制。而constants则是一些存放常量的地方,例如api域名,配置等等。

项目搭建完毕后,在根目录下运行命令行 npm run build:weapp 或者 taro build --type weapp --watch 编译成小程序,然后就可以打开小程序开发工具进行预览开发了。编译成其他端的话,只需指定 type 即可(如编译 H5 :taro build --type h5 --watch )。

使用 Taro 开发项目时,代码组织好,遵循规范和约定,便成功了一半,至少会让开发变得更有效率。

数据状态管理

上面说到,会用 redux 进行数据状态管理。

说到 redux,相信大家早已耳熟能详了。在 Taro 中,它的用法和平时在 React 中的用法大同小异,先建立 storereducers,再编写 actions;然后通过@tarojs/redux,使用Providerconnect,将 store 和 actions 绑定到组件上。基础的用法大家都懂,下面我给大家介绍下如何更好地使用 redux。

数据预处理

相信大家都遇到过这种时候,接口返回的数据和页面显示的数据并不是完全对应的,往往需要再做一层预处理。那么这个业务逻辑应该在哪里管理,是组件内部,还是redux的流程里?

举个例子:

例如上图的购物车模块,接口返回的数据是

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{
code: 0,
data: {
shopMap: {...}, // 存放购物车里商品的店铺信息的map
goods: {...}, // 购物车里的商品信息
...
}
...
}

对的,购车里的商品店铺和商品是放在两个对象里面的,但视图要求它们要显示在一起。这时候,如果直接将返回的数据存到store,然后在组件内部render的时候东拼西凑,将两者信息匹配,再做显示的话,会显得组件内部的逻辑十分的混乱,不够纯粹。

所以,我个人比较推荐的做法是,在接口返回数据之后,直接将其处理为与页面显示对应的数据,然后再dispatch处理后的数据,相当于做了一层拦截,像下面这样:

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const data = result.data // result为接口返回的数据
const cartData = handleCartData(data) // handleCartData为处理数据的函数
dispatch({type: 'RECEIVE_CART', payload: cartData}) // dispatch处理过后的函数
...
// handleCartData处理后的数据
{
commoditys: [{
shop: {...}, // 商品店铺的信息
goods: {...}, // 对应商品信息
}, ...]
}

可以见到,处理数据的流程在render前被拦截处理了,将对应的商品店铺和商品放在了一个对象了.

这样做有如下几个好处:

  • 一个是组件的渲染更纯粹,在组件内部不用再关心如何将数据修改而满足视图要求,只需关心组件本身的逻辑,例如点击事件,用户交互等
  • 二是数据的流动更可控后台数据 ——> 拦截处理 ——> 期望的数据结构 ——> 组件,假如后台返回的数据有变动,我们要做的只是改变 handleCartData 函数里面的逻辑,不用改动组件内部的逻辑。

实际上,不只是后台数据返回的时候,其它数据结构需要变动的时候都可以做一层数据拦截,拦截的时机也可以根据业务逻辑调整,重点是要让组件内部本身不关心数据与视图是否对应,只专注于内部交互的逻辑,这也很符合 React 本身的初衷,数据驱动视图

用Connect实现计算属性

计算属性?这不是响应式视图库才会有的么,其实也不是真正的计算属性,只是通过一些处理达到模拟的效果而已。因为很多时候我们使用 redux 就只是根据样板代码复制一下,改改组件各自的storeactions。实际上,我们可以让它可以做更多的事情,例如:

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export default connect(({
cart,
}) => ({
couponData: cart.couponData,
commoditys: cart.commoditys,
editSkuData: cart.editSkuData
}), (dispatch) => ({
// ...actions绑定
}))(Cart)
// 组件里
render () {
const isShowCoupon = this.props.couponData.length !== 0
return isShowCoupon && <Coupon />
}

上面是很普通的一种connect写法,然后render函数根据couponData里是否数据来渲染。这时候,我们可以把this.props.couponData.length !== 0这个判断丢到connect里,达成一种computed的效果,如下:

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export default connect(({
cart,
}) => {
const { couponData, commoditys, editSkuData } = cart
const isShowCoupon = couponData.length !== 0
return {
isShowCoupon,
couponData,
commoditys,
editSkuData
}}, (dispatch) => ({
// ...actions绑定
}))(Cart)
// 组件里
render () {
return this.props.isShowCoupon && <Coupon />
}

可以见到,在connect里定义了isShowCoupon变量,实现了根据couponData来进行computed的效果。

实际上,这也是一种数据拦截处理。除了computed,还可以实现其它的功能,具体就由各位看官自由发挥了。

性能优化

关于数据状态处理,我们提到了两点,主要都是关于 redux 的用法。接下我们聊一下关于性能优化的。

setState的使用

其实在小程序的开发中,最大可能的会遇到的性能问题,大多数出现在setData(具体到 Taro 中就是调用 setState 函数)上。这是由小程序的设计机制所导致的,每调用一次 setData,小程序内部都会将该部分数据在逻辑层(运行环境 JSCore)进行类似序列化的操作,将数据转换成字符串形式传递给视图层(运行环境 WebView),视图层通过反序列化拿到数据后再进行页面渲染,这个过程下来有一定性能开销。

所以关于setState的使用,有以下几个原则

  • 避免一次性更新巨大的数据。这个更多的是组件设计的问题,在平衡好开发效率的情况下尽可能地细分组件。
  • 避免频繁地调用 setState。实际上在 Taro 中 setState 是异步的,并且在编译过程中会帮你做了这层优化,例如一个函数里调用了两次 setState,最后 Taro 会在下一个事件循环中将两者合并,并剔除重复数据。
  • 避免后台态页面进行 setState。这个更有可能是因为在定时器等异步操作中使用了 setState,导致后台态页面进行了 setState 操作。要解决问题该就在页面销毁或是隐藏时进行销毁定时器操作即可。

列表渲染优化

在我们开发的一个商品列表页面中,是需要有无限下拉的功能。

因此会存在一个问题,当加载的商品数据越来越多时,就会报错,invokeWebviewMethod 数据传输长度为 1227297 已经超过最大长度 1048576。原因就是我们上面所说的,小程序在 setData 的时候会将该部分数据在逻辑层与视图层之间传递,当数据量过大时就会超出限制。

为了解决这个问题,我们采用了一个大分页思想的方法。就是在下拉列表中记录当前分页,达到 10 页的时候,就以 10 页为分割点,将当前 this.state 里的 list 取分割点后面的数据,判断滚动向前滚动就将前面数据 setState 进去,流程图如下:

可以见到,我们先把商品所有的原始数据放在this.allList中,然后判断根据页面的滚动高度,在页面滚动事件中判断当前的页码。页码小于10,取 this.allList.slice 的前十项,大于等于10,则取后十项,最后再调用 this.setState 进行列表渲染。这里的核心思想就是,把看得见的数据才渲染出来,从而避免数据量过大而导致的报错。

同时为了提前渲染,我们会预设一个500的阈值,使整个渲染切换的流程更加顺畅。

多端兼容

尽管 Taro 编译可以适配多端,但有些情况或者有些 API 在不同端的表现差异是十分巨大的,这时候 Taro 没办法帮我们适配,需要我们手动适配。

process.env.TARO_ENV

使用process.env.TARO_ENV可以帮助我们判断当前的编译环境,从而做一些特殊处理,目前它的取值有 weappswanalipayh5rn 五个。可以通过这个变量来书写对应一些不同环境下的代码,在编译时会将不属于当前编译类型的代码去掉,只保留当前编译类型下的代码,从而达到兼容的目的。例如想在微信小程序和 H5 端分别引用不同资源:

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if (process.env.TARO_ENV === 'weapp') {
require('path/to/weapp/name')
} else if (process.env.TARO_ENV === 'h5') {
require('path/to/h5/name')
}

我们知道了这个变量的用法后,就可以进行一些多端兼容了,下面举两个例子来详细阐述

滚动事件兼容

在小程序中,监听页面滚动需要在页面中的onPageScroll事件里进行,而在 H5 中则是需要手动调用window.addEventListener来进行事件绑定,所以具体的兼容我们可以这样处理:

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class Demo extends Component {
constructor() {
super(...arguments)
this.state = {
}
this.pageScrollFn = throttle(this.scrollFn, 200, this)
}
scrollFn = (scrollTop) => {
// do something
}
// 在H5或者其它端中,这个函数会被忽略
onPageScroll (e) {
this.pageScrollFn(e.scrollTop)
}
componentDidMount () {
// 只有编译为h5时下面代码才会被编译
if (process.env.TARO_ENV === 'h5') {
window.addEventListener('scroll', this.pageScrollFn)
}
}
}

可以见到,我们先定义了页面滚动时所需执行的函数,同时外面做了一层节流的处理(不了解函数节流的可以看这里)。然后,在 onPageScroll 函数中,我们将该函数执行。同时的,在 componentDidMount 中,进行环境判断,如果是 h5 环境就将其绑定到 window 的滚动事件上。

通过这样的处理,在小程序中,页面滚动时就会执行 onPageScroll 函数(在其它端该函数会被忽略);在 h5 端,则直接将滚动事件绑定到window上。因此我们就达成小程序,h5端的滚动事件的绑定兼容(其它端的处理也是类似的)。

canvas兼容

假如要同时在小程序和 H5 中使用 canvas,同样是需要进行一些兼容处理。canvas 在小程序和 H5 中的 API 基本都是一致的,但有几点不同:

  • canvas 上下文的获取方式不同,h5 中是直接从 dom 中获取;而小程序里要通过调用 Taro.createCanvasContext 来手动创建
  • 绘制时,小程序里还需在手动调用 CanvasContext.draw 来进行绘制

所以做兼容处理时就围绕这两个点来进行兼容

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componentDidMount () {
// 只有编译为h5下面代码才会被编译
if (process.env.TARO_ENV === 'h5') {
this.context = document.getElementById('canvas-id').getContext('2d')
// 只有编译为小程序下面代码才会被编译
} else if (process.env.TARO_ENV === 'weapp') {
this.context = Taro.createCanvasContext('canvas-id', this.$scope)
}
}
// 绘制的函数
draw () {
// 进行一些绘制操作
// .....
// 兼容小程序端的绘制
typeof this.context.draw === 'function' && this.context.draw(true)
}
render () {
// 同时标记上id和canvas-id
return <Canvas id='canvas-id' canvas-id='canvas-id'/>
}

可以见到,先是在 componentDidMount 生命周期中,分别针对不同的端的方法而取得 CanvasContext 上下文,在小程序端是直接通过Taro.createCanvasContext进行创建,同时需要在第二个参数传入this.$scope;在 H5 端则是通过 document.getElementById(id).getContext('2d')来获得 CanvasContext 上下文。

获得上下文后,绘制的过程是一致的,因为两端的 API 基本一样,而只需在绘制到最后时判读上下文是否有 draw 函数,有的话就执行一遍来兼容小程序端,将其绘制出来。

我们内部用 Canvas 写了一个弹幕挂件,正是用这种方法来进行两端的兼容。

上述两个具体例子总结起来,就是先根据 Taro 内置的 process.env.TARO_ENV 环境变量来判断当前环境,然后再对某些端进行单独适配。因此具体的代码层级的兼容方式会多种多样,完全取决于你的需求,希望上面的例子能对你有所启发。

总结

本文先谈了 Taro 为什么选择使用React语法,然后再从Taro项目的代码组织数据状态管理性能优化以及多端兼容这几个方面来阐述了 Taro 的深度开发实践体验。整体而言,都是一些较为深入的,偏实践类的内容,如有什么观点或异议,欢迎加入开发交流群,一起参与讨论。

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