自 2017年1月9日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，微信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wepy、mpvue、taro、uni-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：


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。


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。


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……


微信 ide 和专业编辑器相比存在一些缺点和劣势。


同时，开发者对三方框架，又总是有各种顾虑：


怕性能不如原生。


怕有些功能框架实现不了，只能用原生。


怕框架不稳定，跳到坑里。


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wepy、mpvue、taro、uni-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：https://github.com/dcloudio/test-framework


面向用户、面向开发者维度，具体包括：


用户：提供完整的业务实现，并保证高性能体验。


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（详见下面的链接），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（详见下面的链接），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。


相关链接：


Taro 代码与小程序代码混写：https://nervjs.github.io/taro/docs/hybrid.html


条件编译：


https://uniapp.dcloud.io/platform


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。issus 地址：


https://github.com/dcloudio/test-framework/issues


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（具体详见下方链接）如下：






相关链接：


微信规范：


https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/reference/api/Page.html?search-key=Page.prototype.setData


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?


mpvue、wepy 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；mpvue、wepy 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，mpvue、wepy  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（详见下方链接），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。


相关链接：


自定义组件：


https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/custom-component/


模板（template)：


https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/view/wxml/template.html


CHANGELOG：https://tencent.github.io/wepy/document.html#/changelog


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-app、taro 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
}
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
}
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-app、taro 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Vue、react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Vue、React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；


mpvue、uni-app 框架基于 Vue.js 核心，通过修改 Vue.js 的 runtime 和 compiler，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：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/index.html


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：https://tencent.github.io


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：http://mpvue.com/


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：https://taro.aotu.io/


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：https://uniapp.dcloud.io/


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mpvue、uni-app、taro直接支持vue、react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(https://dcloud.io/)。HBuilder 是四大主流前端开发工具（可对比百度指数，详见下方链接），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。


相关链接：


对比百度指数：http://zhishu.baidu.com/v2/main/index.html#/trend/vscode?words=vscode,hbuilder,webstorm,sublime


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：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/release.html


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，taro、uni-app处于更新比较活跃的状态，wepy、mpvue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：


微信基础库更新日志：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/release.html


wepy 官网 CHAGELOG：https://tencent.github.io/wepy/document.html#/changelog


mpvue 官网 Chang log：http://mpvue.com/change-log/


taro github 更新日志：https://github.com/NervJS/taro/blob/master/CHANGELOG.md


uni-app 官网更新日志：
http://update.dcloud.net.cn/hbuilderx/changelog/1.9.9.20190522.html


通过产品更新日志对比，微信原生、taro、uni-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mpvue、wepy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：https://github.com/dcloudio/test-framework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：
https://taro-ui.aotu.io/#/


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：
https://ext.dcloud.net.cn/


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-app、taro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-app，uni-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-app和taro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：


https://github.com/dcloudio/test-framework