之前 Taro 團隊發佈了一篇《小程序多端框架全面測評》，介紹了taro、uni-app、 chameleon、 mpvue 等業界主流的跨端框架，讓開發者有了初步認識。感謝 Taro 團隊的付出。
不過橫評這件事，要想得到更精確的結論，其實非常花費時間。它需要：
- 真實地動手寫多個平臺的測試Demo，比較各個平臺的功能、性能，它們的實際情況到底是不是如文檔所寫？
- 真實地學習每個框架，瞭解它們的學習曲線，在實際開發中遇到問題時，感受它們的文檔、教程、社區生態和技服能力到底怎麼樣？
我們 uni-app 團隊投入一週完成了這個深度評測，下面我們分享下實際開發不同框架的測試例時遇到的問題，以及在各端的兼容測試結果。在本文裏，我們團隊基於真實測試數據及各框架官網可採集到的公開數據，希望客觀公正地評價各個框架的選型和優劣。但宥於利益相關，本文的觀點很可能是帶有偏向性的，大家可以帶着批判的眼光去看待。
評測實驗介紹
開發內容：開發一個仿微博小程序首頁的複雜長列表，支持下拉刷新、上拉翻頁、點贊。
開發版本：一共開發了6個版本，包括微信原生版、WePY版、Mpvue版、Taro版、uni-app版、Chameleon版（以這些產品發佈時間排序，下同），按照官網指引通過cli方式默認安裝。
測試機型：紅米 Redmi 6 Pro、MIUI 10.2.2.0 穩定版（最新版）、微信版本 7.0.3（最新版）。
測試環境：每個框架開始測試前，殺掉各App進程、清空內存，保證測試機環境基本一致；每次從本地讀取靜態數據，屏蔽網絡差異。
測試維度：
- 跨端支持度如何？
- 性能如何？
- 學習門檻。
- 工具與周邊生態。
測試界面：
跨端支持度如何
開發一次，到處運行，是每個程序員的夢想。但現實往往變成開發一次，到處調錯。
各個待評測框架，是否真得如官宣的那樣，一次開發、多端發佈？
我們將上述仿微博App依次發佈到各平臺，驗證每個框架在各端的兼容性，結果如下：
測試結果說明：
- 表示支持且功能正常， 表示不支持，其它則表示支持但存在部分Bug或兼容問題。
- WePY 2.0 官宣已支持其他家小程序，本測試基於WePY官網指引安裝的wepy-cli默認版本爲1.7.3，尚不支持多端。
- chameleon官網未找到stopPullDownRefresh定義，停止頁面下拉刷新需分平臺編寫。
通過上述例子可以看出，跨端支持度測評結論：uni-app > Taro > Chameleon > Mpvue >WePY、原生微信小程序
但是僅有上面的測試還不全面，實際業務要比這個測試例複雜很多。但我們沒法開發很多複雜業務做評測，所以還需要再對照各家文檔補充一些信息。
由於每個框架的文檔中都描述了各種組件和API的跨端支持程度。我們過了幾家的文檔，發現各家基本是以微信小程序爲基線，然後把各種組件和API在其他端實現了一遍：
- Taro：H5端實現了大部分微信的API，App端和微信的差異比較大。
- uni-app：組件、API、配置，大部分在各個端均已實現，個別API有說明在某些端不支持。可以看出uni-app是完整在H5端實現了一套微信模擬器，在App端實現了一套微信小程序引擎，才達到比較完善的平臺兼容性。
- Chameleon：常用的一些組件和API在各端已經實現，這部分的平臺差異較少。但大量組件和API需要開發者自己分平臺寫代碼。
跨端框架，一方面要考慮框架提供的通用API跨端支持，同時還要考慮不同端的特色差異如何兼容。畢竟每個端都會有自己的特色，不可能完全一致。
- Taro：提供了JavaScript環境變量判斷和統一接口的多端文件，可以在組件、JavaScript、文件方面擴展多端，不支持其他環節的分平臺處理。
- uni-app：提供了條件編譯模型，所有代碼包括組件、JavaScript、CSS、配置Json、文件、目錄，均支持條件編譯，可不受限的編寫各端差異代碼。
- Chameleon：提供了多態方案，可以在組件、JavaScript、文件方面擴展多端，不支持其他方式的分平臺處理。
跨端框架，還涉及一個UI框架的跨端問題，評測結果如下：
- Taro：官方提供了Taro UI，支持小程序(微信/支付寶/百度)、H5平臺，不支持App。
- uni-app：官方提供了Uni UI，可全端運行；uni-app還有一個插件市場，裏面有很多三方UI組件。
- Chameleon：官方提供了cml-ui擴展組件庫，可全端運行，但組件數量略少。
最後補充跨端案例：
- Mpvue：微信端案例豐富，未見其它端案例。
- Taro：微信端案例豐富，百度、支付寶、H5端亦有少量案例。
- uni-app：微信、App、H5三端案例豐富，官方示例已發佈到6端。
- Chameleon：未看到任何端案例。
綜合以上信息，本項的最終評測結論：uni-app > Taro > Chameleon > Mpvue > WePY、原生微信小程序
跨端框架性能如何
跨端框架基本都是Compiler + Runtime模式，引入的Runtime是否會降低運行性能？
尤其是與原生微信小程序開發相比性能怎麼樣，這是大家普遍關心的問題。
我們依然以上述仿微博小程序爲例，測試2個容易出性能問題的點：長列表加載、大量點贊組件的響應。
長列表加載
仿微博的列表是一個包含很多組件的列表，這種複雜列表對性能的壓力更大，很適合做性能測試。
從觸發上拉加載到數據更新、頁面渲染完成，需要準確計時。人眼視覺計時肯定不行，我們採用程序埋點的方式，制定瞭如下計時時機：
- 計時開始時機：交互事件觸發，框架賦值之前，如：上拉加載（onReachBottom）函數開頭
- 計時結束時機：頁面渲染完畢(微信setData回調函數開頭)
Tips：setData回調函數開頭可認爲頁面渲染完成的時間，是因爲微信setData定義如下(微信規範)：
測試方式：從頁面空列表開始，通過程序自動觸發上拉加載，每次新增20條列表，記錄單次耗時；固定間隔連續觸發 N 次上拉加載，使得頁面達到 20*N 條列表，計算這 N 次觸發上拉 -> 渲染完成的平均耗時。
測試結果如下：
說明：以400條微博列表爲例，從頁面空列表開始，每隔1秒觸發一次上拉加載（新增20條微博），記錄單次耗時，觸發20次後停止（頁面達到400條微博），計算這20次的平均耗時，結果微信原生在這20次觸發上拉 -> 渲染完成的平均耗時爲876毫秒，最快的uni-app是741毫秒，最慢的Mpvue是4493毫秒。
大家初看這個數據，可能比較疑惑，別急，下方有詳細說明。
說明1：爲何 Mpvue/WePY 測試數據不完整?
Mpvue、WePY 誕生之初，微信小程序尚不支持自定義組件，無法進行組件化開發；Mpvue、WePY 爲解決這個問題，將用戶編寫的Vue組件，編譯爲WXML中的模板，變相實現了組件化開發能力，提高代碼複用性，這在當時的技術條件下是很棒的技術方案。
但如此方案，在複雜組件較多的頁面，會大量增加 Dom 節點數量，甚至超出微信的 dom 節點數限制。我們在紅米手機（Redmi 6 Pro）上實測，頁面組件超過500個時，Mpvue、WePY 實現的仿微博App就會報出如下異常，並停止渲染，故這兩個測試框架在組件較多時，測試數據不完整。這也就意味着，當頁面組件太多時，無法使用這2個框架。
dom limit exceeded please check if there’s any mistake you’ve made
Tips：WePY在400條列表以內，爲何性能高於微信原生框架，這個跟自定義組件管理開銷及業務場景有關（WePY編譯爲模板，不涉及組件創建及管理開銷），後續對微博點贊，涉及組件數據傳遞時，微信原生框架的性能優勢就提現出來了，詳見下方測試數據。
說明2：爲什麼測試數據顯示uni-app會比微信原生框架性能略好？
其實，在頁面上有200條記錄（200個組件）時，Taro 性能數據也比微信原生框架更好。
微信原生框架耗時主要在setData調用上，開發者若不單獨優化，則每次都會傳遞大量數據；而 uni-app、Taro 都在調用setData之前自動做Diff計算，每次僅傳遞有變化的數據。
例如當前頁面有20條數據，觸發上拉加載時，會新加載20條數據，此時原生框架通過如下代碼測試時，setData會傳輸40條數據。
data: { listData: []},onReachBottom() { //上拉加載 let listData = this.data.listData; listData.push(...Api.getNews());//新增數據 this.setData({ listData }) //全量數據，發送數據到視圖層}
開發者使用微信原生框架，完全可以自己優化，精簡傳遞數據，比如修改如下：
data: { listData: []},onReachBottom() { //上拉加載 // 通過長度獲取下一次渲染的索引 let index = this.data.listData.length; let newData = {}; //新變更數據 Api.getNews().forEach((item) => { newData['listData[' + (index++) + ']'] = item //賦值，索引遞增 }) this.setData(newData) //增量數據，發送數據到視圖層}
經過如上優化修改後，再次測試，微信原生框架性能數據如下：
從測試結果可看出，經過開發者手動優化，微信原生框架可達到更好的性能，但 uni-app、Taro 相比微信原生，性能差距並不大。
這個結果和Web開發類似，Web開發也有原生JS開發、Vue、React框架等情況。如果不做特殊優化，原生JS寫的網頁，性能經常還不如Vue、React框架的性能。
也恰恰是因爲Vue、React框架的開發體驗好，所以原生JS開發已經逐漸減少使用了。
複雜長列表加載下一頁評測結論：微信原生開發手工優化，uni-app>微信原生開發未手工優化，Taro > Chameleon > WePY > Mpvue
點贊組件響應速度
長列表中的某個組件，比如點贊組件，點擊時是否能及時的修改未贊和已贊狀態？
測試方式：
- 選中某微博，點擊“點贊”按鈕，實現點贊狀態狀態切換（已贊高亮、未贊灰色），
- 點贊按鈕onclick函數開頭開始計時，setData回調函數開頭結束計時；
在紅米手機（Redmi 6 Pro）上進行多次測試，求其平均值，結果如下：
說明：也就是在列表數量爲400時，微信原生開發的應用，點贊按鈕從點擊到狀態變化需要111毫秒。
測試結果數據說明：
- Wepy/Mpvue測試數據不完整的原因同上，在組件較多時，頁面已經不再渲染了。
- 基於微信自定義組件實現組件開發的框架（uni-app/Taro/Chameleon），組件數據通訊性能接近於微信原生框架，遠高於基於Template實現組件開發的框架（WePY/Mpvue）性能。
組件數據更新性能測評：微信原生開發，uni-app，Taro > Chameleon > WePY > Mpvue
綜上，本性能測試做了2個測試，長列表加載和組件狀態更新。綜合2個實驗，結論如下：
微信原生開發手工優化，uni-app>微信原生開發未手工優化，Taro > Chameleon > WePY > Mpvue
學習門檻
DSL語法支持度
主流跨端框架基本都遵循React、Vue（類Vue）語法，其主要目的：複用工程師的現有技術棧，降低學習成本。此時，跨端框架對於原框架（React/Vue）語法的支持度就是一個重要的衡量標準，如果支持度較低、和原框架語法差異較大，則開發者無異於要學習一門新的框架，成本太高。
實際開發中發現，各個多端框架，都沒有完全實現Vue、React在Web上的所有語法：
Taro對於JS 的語法支持是相對完善的，其文檔中描述未來版本計劃：
更多的 JSX語法支持，1.3之後限制生產力的語法只有只能用map創造循環組件一條
Mpvue、uni-app框架基於Vue.js核心，通過修改Vue.js的Runtime和Compiler，實現了在小程序端的運行，支持絕大部分的Vue語法；uni-app編譯到微信端曾經使用過Mpvue，但後來重寫框架，支持了更多vue語法如Filter、複雜JavaScript表達式等。
WePY、Chameleon 都是類Vue的實現，僅支持Vue的部分語法，開發時需要單獨學習它們的規則；
DSL語法支持評測：Taro，uni-app > Mpvue > WePY，Chameleon
學習資料完善度
官方文檔、搜索系統的完備度方面（詳見各官網）：
- WePY：文檔只有2頁，也無需搜索。僅支持微信，所以組件API等文檔都直接看微信的文檔。沒有提供示例Demo。
- Mpvue：文檔較少，但其概念不復雜，也沒有支持H5、App，所以組件API等文檔都直接看微信的文檔，學習難度低。問題搜索效果一般。沒有提供示例Demo。
- Taro：基礎API文檔完整，具體使用問題資源較少，問題搜索效果一般，示例Demo只包含基礎功能，僅發佈了微信一端。
- uni-app：基礎文檔和各種使用專題內容豐富，問題搜索效果較好，示例Demo功能完備，併發布爲7端上線。
- Chameleon：基礎API文檔完整，具體使用問題資源較少，問題搜索效果一般，示例Demo只包含基礎功能，僅發佈了微信一端。
教程方面：
學習資料完善度評測：uni-app > Mpvue，Taro > Chameleon > WePY
技術支持和社區活躍度
開發難免遇到問題，官方技術支持和社區活躍度很重要。
本次評測Demo開發期間，我們的同學（同時掌握Vue和React），在學習研究各個多端框架時，切實感受到由於語法、學習資料、社區的差異帶來的學習門檻。
綜合評估，本項評測結論：uni-app > Taro > Mpvue > WePY > Chameleon
Tips：本測評忽略React、Vue兩框架自身的學習門檻
工具和周邊生態
工具
所有多端框架均支持cli模式，可以在主流前端工具中開發。
各框架基本都帶有d.ts的語法提示庫。
由於Mpvue、uni-app、Taro直接支持Vue、React語法，配套的IDE工具鏈較豐富，着色、校驗、格式化完善，Chameleon針對部分編輯器推薦了插件，WePY有一些三方維護的Vscode插件。
工具屬性維度，uni-app比較好，其出品公司同時也是HBuilder的出品公司，DCloud.io。
HBuilder/HBuilderX系列是四大主流前端開發工具（可對比百度指數），爲uni-app做了很多優化，故uni-app的開發效率、易用性非其他框架可及。
當然對於不習慣HBuilderX的開發者而言，uni-app的這個優勢無法體現。
周邊生態
一個底層框架，其周邊配套非常重要，比如UI庫、JS庫、項目模板。
WePY：出現時間久，開源項目多，佔據一定優勢。
Mpvue：發佈時間也較早，歷史積累較多。
Taro：官方提供了Taro UI，GitHub上有一些開源項目。
uni-app：提供了插件市場，UI庫、周邊模板豐富
Chameleon：還沒有形成周邊生態。
值得注意的是，uni-app和Mpvue的插件生態是互通的，都是Vue插件。所以雙方還聯合舉辦了插件大賽。這個聯合生態的周邊豐富度，是目前各個框架中最豐富的。
綜上比較，工具和周邊生態評測結論：uni-app，Mpvue > WePY > Taro > Chameleon
其他常見評測指標
GitHub Star：
GitHub Star 數對比：Taro > Wepy > Mpvue > uni-app > Chameleon
（Star數採集時間：2019.04.08 16:30）
百度指數
百度指數代表了開發者的搜索量和包含關鍵字的網頁數量。如下是各跨端框架近7天（2019-03-24 ~ 2019-03-30）的百度指數：
WePY未被百度指數收錄，說明其搜索量和包含該關鍵字的網頁數量都不夠多。
案例
僅看發佈到微信小程序的案例，數量和質量綜合對比，WePY > Mpvue > Taro , uni-app > Chameleon
如果看多端案例，綜合對比，uni-app > Taro > Mpvue > Wepy > Chameleon
- Wepy：的知名案例較多，包括很多一線互聯網公司。
- Mpvue、Taro：跨端框架的出品方本身爲一線互聯網公司，其內部項目會使用這些框架，經受過實戰考驗。除內部項目外，暫無其他一線互聯網公司使用。
- uni-app：案例很多，官方數據已經超過10w+。但以創業者和政企單位爲主，暫無一線開發者使用。
- Chameleon：未找到案例，無法參與本評測。
其他補充說明
App側的補充說明
目前有Taro、uni-app、Chameleon三家框架支持App端。但在App端大多是三方產品，比如Taro使用expo(一個基於React Native的封裝庫），Chameleon使用Weex。
不管React Native還是Weex，其架構與小程序架構完全不同，從排版到API能力都差別很大，所以這類產品跨App端時兼容性較差。
uni-app的App端，內置一個完整小程序引擎，並補充了可選的Weex引擎。這也是uni-app在App端能夠正常運行微信小程序代碼的原因。
整個業內目前還不存在一個完全開源的小程序引擎（微信、百度、支付寶、頭條的小程序引擎源碼均未開源）。uni-app的小程序引擎不是全開源，而是能力層開源，中控未開源。
所以可能各家的多端框架，在App端都有不完美的地方，需要開發者使用時注意。
其實App引擎並非前端領域，是原生領域的另一個競技場。
轉換和混寫
Taro提供了原生小程序轉換爲Taro工程的轉換器，也支持在原生小程序裏部分頁面嵌入Taro編寫的頁面。這是Taro的特色，其他跨端框架沒有提供。這對於降低入門門檻有不少幫助。
結語
真實客觀的永遠是實驗和數據，而不是結論。不同需求的開發者，可以根據上述實驗數據，自行得出自己的選型結論。
但作爲一篇完整的評測，我們也必須提供一份總結，雖然它可能加入了我們的主觀感受：
如果你只開發微信小程序，不做多端，那麼使用微信原生開發、uni-app、Taro是更優的選擇。
如果使用微信原生開發，需要注意手動寫優化代碼來控制setData。
如果你是React系，那就用Taro。
如果是Vue系，那就用uni-app，uni-app在性能、周邊生態和開發效率上更有優勢。
如果你主要爲了各家小程序，且不用複雜組件，那除了uni-app和Taro，Mpvue也是不錯的選擇。Mpvue發佈2.0版本後，搜索指數明顯爬升，希望能持續更新，迎來二次繁榮。
如果你主要爲了微信端和H5端，那麼uni-app和Taro都可以。可以根據自己熟悉的技術棧選擇。
如果你只關心App，不關心小程序和H5，那歡迎關注我們後續的評測：uni-app和Cordova、React Native、Weex、Flutter的深度比較。
Chameleon發佈時間還短，完善度不如其他框架，但其未來的規劃比較令人期待，值得關注。
測試代碼：
GitHub：https://github.com/dcloudio/test-framework
結語
真實客觀的永遠是實驗和數據，而不是結論。不同需求的開發者，可以根據上述實驗數據，自行得出自己的選型結論。
但作爲一篇完整的評測，我們也必須提供一份總結，雖然它可能加入了我們的主觀感受：
-
如果你只開發微信小程序，不做多端，
uni-app仍然是最好的選擇，除非你有興趣手動優化原生小程序的代碼，或者對react非常熟悉不願意學習vue也可以使用taro。 -
如果你主要爲了統一各家小程序，
uni-app仍然是最好的選擇，taro次之。 -
如果你還需要跨端到H5側，那麼
uni-app是最好的選擇。taro也可以，但還需要開發者做不少工作。 -
如果你還需要跨端到App側，那麼
uni-app是唯一可商用的選擇。
當然，uni-app也距離完美尚遠，只是在參比框架中相對有優勢。uni-app團隊也仍將大力投入，持續填坑，幫助開發者提升投入產出、提升開發體驗！
【參考文檔】
跨端開發框架深度橫評 - https://blog.csdn.net/hbcui1984/article/details/88945790