在移動開發領域，為了讓APP保持最新的版本，同時讓業務開發變得更加快捷，動態化技術極其重要，今天就來聊聊移動端動態和開發的由來和各流派的優缺點，
移動端動態化的由來
“動態化”并不是最近幾年才產生的名詞，而是從從互聯網誕生的初期，這個詞就已經出現了，大家所認知的早期互聯網，其實就是各種各類的“動態網站”，內容資料和頁面外觀都不是固定的，都是隨著服務器端的更新而更新的，讓用戶可以很及時地看到最新的內容，因此，動態化可以說是互聯網的標志，是互聯網最核心的特性之一，
而移動互聯網的普及，移動端被各類原生應用所占據，而這些應用更近似于 Software，依托于應用市場進行更新，只有其中的資料是實時的，這樣，每次產品的更新，必須依賴用戶的主動更新，從而造成了一定的用戶成本，不利于產品的快速迭代，降低應用的試錯能力，因此，移動端動態化方案逐漸走進大家的視野，并被大家所關注，
從一開始基于 WebView 的 Hybrid 方案 PhoneGap、Titanium，到現在與原生相結合的 React Native 、Weex，甚至 Flutter，都被或多或少地使用到不同的移動應用中，
原生開發能不能動態化？準確的說是能的，而且 Android 平臺各公司都有很完善的動態化方案，甚至 Google 還提供了 Android App Bundles 讓開發者們可以更好地支持動態化，而反觀 iOS，由于 Apple 官方擔憂動態化的風險，因此并不太支持動態化（去年還封殺了 JSPatch 等一類動態修復方案），因此比較通用的原生動態化方案幾乎沒有，只有各大廠自己實作的一些動態化框架，
動態能力建設方向流派眾多
如何選擇動態能力建設的流派，主要從研發成本、兼容性、動態能力、穩定性、操作體驗等方面判斷，需要根據團隊的實際情況來進行選擇，
簡單敘述一下動態化能力建設的主要流派：
1、React-Native
- 優點：歷史悠久、資料豐富、學習楷模
- 缺點：兼容性一直被詬病，坑太多玩不動
- 典型代表：Facebook、Linkedin
2、原生+H5
- 優點：平衡性佳、研發可控能力好
- 缺點：原生部分動態能力欠缺
- 典型代表：Hybrid方式依然占據大部分市場
3、原生+小程式（另一種Hybrid方式）
- 優點：同樣擁有平衡性和研發可控性的優點，體驗接近原生，小程式的性能是有目共睹的
- 缺點：與h5一樣原生部分動態能力欠缺
- 典型代表：依然是Hybrid方式，微信、支付寶、美團、FinClip
4、weex flutter
- 優點：性能動態能力兼顧
- 缺點：開發成本高、異構風險大、IDE體系弱
- 典型代表：阿里系
5、純H5化
- 優點：節省開發資源，動態性最好
- 缺點：兼容性問題多，體驗尚與原生有差距
- 典型代表：騰訊系
當然也有純原生的，所剩無幾就不討論了，
動態化流派眾多，各有利弊，沒有最好，各個團隊需要根據自己的專案選擇最合適的方式，以我們團隊為例，目前選擇了Native+小程式的結合，通過在APP中引入 FinClip小程式容器技術，讓App具備小程式運行的環境，從而實作這種基于小程式的Hybrid的方案，以下簡單介紹一下Native+小程式的模式有哪些優點：
首先基于小程式的Hybrid方案，是通過更加定制化的 JSBridge，并使用雙 WebView 雙執行緒的模式隔離了JS邏輯與UI渲染，形成了特殊的開發模式，加強了 H5 與 Native 混合程度，提高了頁面性能及開發體驗，
小程式運行時本質上是一個處理Web頁面渲染、資料邏輯互動的虛擬機，這個虛擬機提供了豐富的原生能力供小程式呼叫（API、組件、AI能力等），極大的拓展了Web應用的能力邊界，尤其是在諸如滾動視圖（scrool-view）、導航（navigator）、圖片預覽（cover-image）等組件的提供，使得前端開發人員在使用現有的web前端技術，就可以開發出接近原生體驗的應用，
除了體驗的大大提升，基于小程式的動態化方案相比其他方案，還有以下優勢：
跨平臺：小程式可以在微信、支付寶等平臺中運行，具有良好的跨平臺性，可以在不同的平臺上進行應用開發和發布，
無需下載安裝：小程式不需要下載和安裝，用戶可以直接通過掃描二維碼或搜索即可進入應用，降低了用戶的使用成本和門檻，
快速迭代：小程式可以實作動態更新，開發人員可以隨時更新應用的業務邏輯和界面互動邏輯，快速迭代和優化應用，提高用戶體驗，
靈活性：小程式使用的是基于HTML、CSS和JavaScript的開發方式，支持動態化配置和定制，開發人員可以根據用戶需求進行個性化的應用定制，
低成本：小程式的開發成本相對較低，可以通過第三方小程式開發平臺或開發工具快速搭建應用，降低了應用開發的成本和門檻，
基于小程式的動態化方案具有跨平臺、快速迭代、靈活性、低成本等優勢，適用于中小型企業或個人開發者開發輕量級應用的場景，
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