一次美丽的“约会” |Weex Meetup 深圳站的一点感想

简介:

在今年 1 月 19 号举办的 Weex Conf 2018 大会上曾承诺过,Weex 社区今年将会在多个地方举办线下的 Meetup 活动,和全国各地的开发者一起面对面的深入交流。这不,在 2018 年 3 月 31 号,来自阿里巴巴和腾讯的小伙伴们一起在深圳举办了第一期的活动。、在这里特别感谢企鹅电竞的小伙伴们,他们不仅提供了精彩的议题,还承担了本次 Meetup 的场地安排、会务接待、拍照还有茶歇等工作,让大家都有一个很好的参会体验。你们辛苦啦,这样的社区伙伴相当的靠谱。

0629c0df172b648dfbb95c03b4d345d1df0a93e5

由来自腾讯和阿里巴巴的研发团队联合举办的技术交流活动,你们不好奇他们到聊了什么吗?这个机会可是很难得的呦。

主题分享

本次 Meetup 安排了两个主题分享,第一个主题分了两个部分,分别由来自阿里的技术专家冯成晓(隐风)和徐远同(二同)给大家介绍 Weex 在交互和内核方面的最新进展以及 BindingX 和 GCanvas 的技术探索;第二个主题分享来自腾讯企鹅电竞的前端工程师刘佳诚(Homker Liu)给大家介绍了 Weex 在企鹅电竞的实践和性能优化。

Weex 最新进展-交互和内核

作为 Weex 项目的核心贡献者之一,隐风首先给大家介绍了在框架设计层面的理念和思考,以及 Weex 从具象到抽象的不断探索。这些东西只看代码和文档是了解不到的,算是内功心法了,一开始就给这次分享定了个高大上的基调。

ac1388f9993c3979ad96f5a1641feacc46329398

然后他分别从五个角度介绍了列表的抽象、交互的抽象、手势的抽象、动画的抽象、内核的抽象等内容。内容比较多,满满的干货,注意消化。

76753c77cfbe11e82f6c05a0abafd4242602f077

Weex 下富交互的新武器

接下来,阿里巴巴的技术专家二同重点介绍了最近开源出来的两个解决富交互应用的新武器:GCanvas 和 BindingX。这两款技术产品都提供了和前端开发体验一致的 API 但是底层缺少基于原生甚至更底层的接口实现的;更神奇的是,它们不仅能用于 Weex 也能用于 ReactNative。

在真正开始分享之前,二同先抛了一个富有挑战性的话题:Weex 有没有可能做游戏?

f1f24c2151309e8ae6595f870532132adffb84e8

然后二同在现场还大方地分享了 GCanvas 的内部架构图,详细介绍了每一部分的功能,并且还设计了一份小游戏框架的功能结构。

3b561917ae696de45b451d4f710a9367d2062b77

接下来就是介绍 BindingX 的功能及其设计理念,并且以 Touch 事件为例,介绍了使用和不使用 BindingX 之间的差异,大家可以简单清晰的了解到功能的优化点。

ea256583b15c82e3510fd85d2fab3661e4a80a97

Weex 在企鹅电竞的实践和性能优化

前边的分享都是在分析框架内部的技术细节,来自腾讯企鹅电竞团队的前端工程师刘佳诚则从实践角度,分析了使用 Weex 的出发点以及各种优化经验。

首先第一部分就介绍了他们团队所面临的问题、做技术选型时的思考,以及为什么最终选择了 Weex。此外还介绍了在他们的应用中使用 Weex 的规模、实际的性能结果和覆盖的场景。

34f37bf239ddbbcd92c0de3ca7c409875c464317

当然,开发的过程也不是一帆风顺的,尤其在调试方面,遇到了很多迷之问题,相信很多开发者都会有共鸣吧。

501474cdf5abd1ed72cc0fb8ae759587f77608a0

然后,他还从业务角度,分享了自己团队在适配 Weex 以及现有 H5 技术方面的经验,这些经验对于正在使用或者准备迁移到 Weex 的项目来说,有非常大的参考价值。

e2b107769338be9cc10bb7b04cf64a8026ab4b1d

除了基本的常规业务以外,他们还积极尝试了 Weex 最新推出的 recycle-list 和 GCanvas,并且给出了自己的性能比对结果和优化体验。可以看出他们对 Weex 这个项目保持了密切的关注,并且富有尝鲜精神,相当给力!

79c540e4048b0ed3fa622f1c153cbe60c2ddd745

精美茶歇

两场超时的主题分享结束之后,腾讯的小伙伴们还为大家准备了丰盛的茶歇,话不多说直接看图吧,不差钱的公司出手就是大方。

6319ab4e35acce69daa840afacb4b72c2ac8cedd

Lighting Talk

茶歇结束后,大家又开始继续 Lighting Talk 环节。来自阿里巴巴的资深前端工程师门柳,也就是我本人啦,先从页面代码的执行环境为切入点,介绍了从开发普通 H5 页面到开发 Weex 之间的思维差异,对于快速适应 Weex 开发有很大帮助。

a4c42ae67f258db85072c4d8343b94baea72733f

然后是由来自阿里巴巴的测试专家文博介绍了适用于 Weex 的测试体系。Weex 技术迭代那么快,要支撑那么多的业务,如何高效的用自动化的手段保障质量就变得尤为重要。这段分享虽然简短,但是价值很大。

fdb7af58a51b79c2e82cc71c7fbbc8d2f170022d

然后还有来自魅族的开发者介绍了时下的热门技术,小程序,快速介绍了他们基于 Weex 实现魅族小程序框架的经验。要实现这部分功能并不是一件容易的事,大家的动手能力还是很强的哇。

b95da5a134d5ce984de09ea9a85c8cc91a536a9c

最后是来自 QQ 会员团队的前端组长赖文辉分析了他们在 H5 性能优化方面所做的积累。VasSonic 也是一个他们在内部使用很久的比较成熟的优化方案。

7a1d3154c1f45efad853f04a29ac3b03cdf54846

圆桌讨论

这次 Meetup 的最后一个环节是圆桌讨论,虽然由于前边的内容比较丰富,等到圆桌环节开始时已经比预期时间晚了一个小时,还是有很多热情的开发者坚持到了最后。

7ad882f10b9b4d70c61cc402d963cf5cabe57249

这次圆桌讨论划分了三个技术主题:应用实践、交互体验 和 Canvas&游戏,此外还额外设置了一个灌水区,可以随意讨(tu)论(cao)技术或者非技术话题。果然不出所料,灌水区的人是最多的,不是说好的来交流技术的吗?

eeedb17e347cbf515168319b87eb8c7611840df5

参会有感

从今年 1 月举办的 WeexConf 2018 到 3 月底举办的 Meetup@深圳站 的活动可以看出,Weex 对社区的发展也是格外的重视。在之前的一段时间里,Weex 一直保持着高速的发展,不仅有很多技术方面的改造,也对接了大量的业务和一系列配套的研发体系,这也使得 Weex 的核心开发者更专注于技术本身以及相关体系的打通,很少对外发声,导致在社区上出现了一系列信息不对称的现象。相信这些问题会随着大家对 Weex 的不断了解、Weex 的核心开发者将信息做的更透明而解决。

自从 Weex 项目捐献给 Apache 软件基金会,这个项目就不再属于阿里巴巴,真正的成为了一个纯社区项目。我们正是希望通过捐赠去掉项目背后初始研发团队的公司背景带来的商业立场,与业界共享研发成果,并用社区的方式让社区开发团队能够更深入的参与到项目的研发及未来方向的规划中来,大家都有机会成为项目的主导力量。这次我们非常高兴的看到来自腾讯的团队以及来自深圳的许多开发者都大大方方的接纳并使用了 Weex,甚至是改造 Weex。相信大家也可以用更纯粹的角度看待 Weex,这是社区的 Weex,是大家的 Weex。Let's make it even better!

One more thing

没赶得上参加 Weex Meetup 深圳站的同学不要着急,接下来的时间里,Weex 的核心开发者们还会去更多的城市和更多的开发者做面对面的交流。下一站你希望 Weex 去哪里呢?欢迎在评论区里留言,很可能会影响我们的行程哦~

d0905e1747848eea3f4ab6f50414979cfb6acffb

原文发布时间为:2018-04-2
本文作者:门柳
本文来自云栖社区合作伙伴“ 淘宝技术”,了解相关信息可以关注“ 淘宝技术”微信公众号
相关文章
|
缓存 资源调度 区块链
Electron打包图标不显示解决方案
Electron打包图标不显示解决方案
2981 0
|
9月前
|
人工智能 安全 Serverless
企业AI落地实践(三):使用 AI 网关解决 AI Agent 与 LLM 的交互挑战
无论是编码方式构建 AI Agent,还是可视化流程式构建 AI Agent,一旦脱离了 LLM,就不存在 AI 一说了。所以 AI Agent 如何合理地、生产级地与 LLM 结合,将是我们今天文章的核心内容。
1011 17
|
Perl
QPS的计算
QPS = req/sec = 请求数/秒   Q:如何根据日志查看一个服务的qps   A: 一般access.log是记录请求的日志,tail  -f XXX.access.log ,可发现格式如下:     前面是请求的时间,后面有接请求的方法名字,那么我们要统计getCart的qps cat osp-cart.
6909 0
|
监控 Unix Linux
|
机器学习/深度学习 算法 固态存储
深度学习在图像识别中的应用与发展
本文将探讨深度学习在图像识别领域的应用与发展。通过分析深度学习的基本概念、常用模型以及具体案例,揭示其在图像识别中的重要性和未来趋势。我们将详细介绍卷积神经网络(CNN)的原理与结构,并展示如何利用深度学习进行图像分类、目标检测和图像分割等任务。同时,我们还将讨论当前面临的挑战及可能的解决途径。希望通过这篇文章,读者能够对深度学习在图像识别中的应用有一个全面而深入的了解。
|
计算机视觉
基于QT的opencv插件框架qtCvFrameLearn实战
这篇文章详细介绍了如何基于Qt框架开发一个名为qtCvFrameLearn的OpenCV插件,包括项目配置、插件加载、Qt与OpenCV图像转换,以及通过各个插件学习OpenCV函数的使用,如仿射变换、卡通效果、腐蚀、旋转和锐化等。
388 10
|
消息中间件 分布式计算 druid
大数据-153 Apache Druid 案例 从 Kafka 中加载数据并分析(一)
大数据-153 Apache Druid 案例 从 Kafka 中加载数据并分析(一)
272 1
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
彻底摒弃人工标注,AutoAlign方法基于大模型让知识图谱对齐全自动化
【8月更文挑战第18天】知识图谱作为结构化语义库,在AI领域应用广泛,但构建中实体对齐难题一直存在。近期,AutoAlign提供了一种全自动对齐方案,由张锐等人研发并发布于arXiv。此方法摒弃传统的人工标注依赖,利用大型语言模型实现全自动化对齐。AutoAlign包括谓词与实体对齐两部分,通过构建谓词邻近图及计算实体嵌入,有效提升对齐性能。实验显示其性能超越现有方法,尤其适用于大规模数据集。尽管如此,AutoAlign仍面临计算资源消耗及不同领域适应性等挑战,未来需进一步优化以增强鲁棒性和泛化能力。
575 7
|
监控 数据可视化 搜索推荐
淘宝 API 接口的实际应用案例
淘宝API接口在电商领域扮演着重要角色,支持多种应用场景。一是助力电商数据分析公司获取商品详情,分析市场趋势、竞品及提出产品改进建议。二是支持商品比价网站收集价格信息,帮助消费者高效比价。三是赋能营销工具开发商实现自动化营销,提升客户转化率。四是协助跨境电商平台引进热门商品并进行本地化处理。最后,支持数据可视化工具展示销售趋势,辅助商家决策。
|
存储 数据库 文件存储
掌握Django文件处理:一步步构建上传功能
掌握Django文件处理:一步步构建上传功能
261 3

热门文章

最新文章