细数阿里开源的前端项目及实践

最新推荐文章于 2023-08-31 09:39:57 发布

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分类专栏： github 文章标签：大前端

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感谢Alibaba提供如此丰富的前端开源项目

1. WEditor

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项目描述：编辑器能够提供辅助编写脚本，查看组件信息，调试代码等功能。

2021-Windows下的python3和pip3安装与配置

Windows下WEditor安装和使用

2. react-intl-universal

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react-intl-universal is a React internationalization package developed by Alibaba Group.

react intl universal是阿里巴巴集团开发的react国际化软件包。

3. sentinel-nodejs

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4. structure-view

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Structure View是ATOM编辑器的结构视图，就像Eclipse中的Outline视图或IDEA/WebStorm中的Structure tool窗口一样，通过树状视图提供源代码符号的快速导航。

5. f2e-spec

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「阿里巴巴前端规约」是在阿里经济体内广泛使用的一套前端编码和工程规范，致力于通过统一编码风格、普及最佳实践和代码缺陷检查帮助团队降低协作成本、提升前端项目的可维护性和稳定性。

6. camera-proxy

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跨平台3D摄像机控制器。

7. schema-plugin-flow

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schema-plugin-flow，简称 Sifo ([sɪfɔ])，是一个高扩展性、可二开的插件式前端开发框架。

导读
- 这里的高扩展包括但不限于页面结构的修改、渲染组件的替换、组件属性的变更、组件事件的监听与阻断等。
- 可二次开发（简称可二开）主要体现在：使用 Sifo 开发，使得开发者可以在不接触源代码的情况下，对业务逻辑和页面布局进行高扩展。
- Sifo 是开发框架，本身是与 UI 框架解耦的，React 框架下可以使用 sifo-react ，Vue 框架下可以使用 sifo-vue 。结合不同的模型插件，可以实现丰富的个性功能。
- Sifo 的另一个特点是插件式开发，这使得不论是在 React 下还是 Vue 下，开发者写的逻辑代码几乎是一样的，二次开发者同样如此。
sifo-model 是 Sifo 的内核，它使用 JSON （称为 schema）来描述页面结构，使用插件来控制逻辑。有三类插件：模型插件、页面插件和组件插件。关于 Sifo 的基础信息和使用方法请阅读此包的 README。
sifo-react 是封装了 sifo-model 和 sifo-singleton 的一个React 组件。sifo-react 还提供了 sifoAppDecorator 功能，可以使一个普通的 React 组件拥有扩展能力，详情请见 README 或在线示例。
sifo-vue 是封装了 sifo-model 和 sifo-singleton 的一个 Vue 组件。sifo-vue 还提供了 sifoAppDecorator 功能，可以使一个普通的 Vue 组件拥有扩展能力，详情请见 README 或在线示例。
sifo-singleton 是一个全局扩展容器。所有的扩展插件和扩展组件都注册到这里。

8. tofu.js

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The official web framework for WebAR.

WebAR的官方web框架。

9. Trescope

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Trescope是一个综合性的3D机器学习开发工具，致力于提高3D领域的开发经验和速度，帮助研究人员和开发人员标记、调试、可视化各种3D数据

10. online test platform

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MagicOTP (Online Test Platform)是一个开源的线上测试平台，思想是通过回放大批量线上真实请求，并结合规则验证的形式对服务返回的结果进行校验。相对于传统测试用例设计中固定的输入和输出数据方式，更能提高数据的覆盖度，对系统稳定性监测提供有力的保障。请求数据来源于线上服务真实请求的收集，验证规则又不依赖于具体请求数据，大大节省了开发和维护的成本。依托此线上测试平台，您只需要根据业务需求梳理添加功能点的校验规则，即可完成接入，快速完成对线上服务的业务逻辑验证工作。

11. intelligent-test-platform

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Markov(阿里妈妈功能测试平台)是在测试转型大背景下自研的新一代功能测试平台，相较于传统的功能测试框架具有着诸多的优点，比如可视化用例编写管理、分布式的沙盒环境和测试数据构建、测试流程pipeline管理。此外，基于该平台还衍生出了许多智能化测试技术，如基于朴素贝叶斯的用例推荐、参数组合膨胀过滤的用例推荐、基于用例编排算法的智能回归技术、基于用例画像的智能排查系统、精准智能测试等。我们可将Markov视为新一代的功能测试框架，相对于传统经典的测试框架(如pytest)+jenkins的模式，Markov模式对于使用者的门槛更低，能让不懂测试的开发和算法同学简单的进行自助测试，达到了让天下没有难做的"测试"的目标。