Alins - 化繁为简、极致优雅的WebUI框架

本文介绍了Alins,一个轻量级且易用的WebUI框架,基于0-API和LessisMore理念,使用jsx进行开发,具有出色的性能和响应式能力。文章还对比了Alins与其他框架在体积和性能上的优势,并提供了快速开始指南和文档链接。

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最近造了个js框架 Alins,分享一下:

🚀 Alins: 最纯粹优雅的WebUI框架

English | 文档 | 演练场 | 更新日志 | 反馈错误/缺漏 | Gitee | 留言板

0 简介

0.1 前言

Alins是一款极致纯粹、简洁、优雅的Web UI框架。秉持0-API、Less is More 的开发理念,旨在帮助开发者摆脱UI框架繁杂的API调用困境,以最直观、最纯粹、最贴近vanillajs的开发方式。

您只需要了解jsx的书写规则(类似html的语法)便可以没有任何阻碍的开发 alins web应用,下面是一个最基本的计数器示例,你可以在演练场中在线体验

let count = 1;
<button onclick={count++} $mount='#App'>
    count is {count}
</button>;

0.2 特性

  1. 0-API、Less is More,最贴近原生js开发
  2. 强大的响应式能力,支持属性、样式、文本、html等元素的响应式更新
  3. 具有极高的性能(优于Vue3、React)
  4. 未使用vdom,直接细粒度变更UI
  5. 具有极小的运行时体积和打包体积(优于Vue3、React)
  6. 支持双向数据绑定,支持组件开发,遵循单项数据流
  7. 内置数据共享方案,可以轻松的管理组件共享数据
  8. 丰富的周边生态支持,支持 vite、rollup、webpack、esbuild等插件,同时可以基于底层编译模块定制第三方工具
  9. 支持if、switch逻辑,同时支持 If、Switch、For等逻辑组件
  10. 支持自定义渲染器实现跨平台开发
  11. 使用jsx、tsx描述UI,内置typescript编译支持
  12. 使用ts开发,高度友好的类型支持

0.3 TODO

以下周边工具正在开发中,也希望感兴趣的开发者可以一起参与进来

  1. alins-router:单页面应用程序路由方案
  2. alins-ssr:服务端渲染方案
  3. alins-ui:官方UI库 (考虑实现ant-design或者meterial-design)
  4. alins-v:官方表单验证库
  5. alins-term:基于自定义渲染器开发命令行应用程序的工具
  6. alins-canvas: 基于自定义渲染器开发使用canvas渲染ui的应用程序的工具

1 快速开始

1.1 命令行创建

npm create alins

按照步骤执行完成之后,执行以下命令便可以安装运行起来了

cd <project>
npm i
npm run dev

您也可以直接克隆 模版代码仓库

1.2 使用Web编译器

<script src='https://cdn.jsdelivr.net/npm/alins-compiler-web'></script>
<script type='text/alins'> 
    let count = 1;
    <button onclick={count++} $$body>
        count is {count}
    </button>;
</script>

注:

  1. 该方式不建议在生产环境使用
  2. 可以使用 type=‘text/babel’,这样可以获得编辑器自带的语法高亮

您也可以在 演练场 中自由使用,演练场也是使用Web编译器

2 比较

2.1 js-framework-benchmark 数据

注:分数越低表示性能越好

2.2 代码对比

2.3 编译产物对比

综合源码体积、打包代码体积和框架运行时体积,整理出表格

指标alinsvue3react
源码体积90byte281byte302byte
编译产物体积140byte620byte435byte
运行时体积26.6kb474kb139kb
体积评分1.242.741.52
运行时性能1.361.451.54
内存占用评分2.773.303.28

注:该比较仅针对当前计数器示例,仅作参考

3 文档

请参考以下在线文档

English | 中文

用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗?帮助客户回顾一年的消费细节,包括消费能力、消费去向、信用额度等等,再根据每位客户的消费习惯,量身定制商品推荐列表……这一活动,将数据这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。这就是用户画像在电商领域的一个应用,随着我国电子商务的高速发展,越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式,可以最大限度的挖掘并留住潜在客户,数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在大数据时代,一切皆可“量化”,看似普通的小小数字背后,蕴藏着无限商机,也正在被越来越多的企业所洞悉。如何从大数据中挖掘商机?建立用户画像和精准化分析是关键。什么是用户画像呢?用户画像是根据市场研究和数据,创建的理想中客户虚构的表示。创建用户画像,这将有助于理解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色画像,具体到针对他们的目标和需求,并解决他们的问题,同时,这将帮助企业更加直观的转化客户。用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化,我们要明确要分析用户的各种维度,才能确定如何对用户进行画像。用户画像建立步骤首先,基础数据收集,电商领域大致分为行为数据、内容偏好数据、交易数据,如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息,信用卡,各种征信信息等等。然后,当我们对用户画像所需要的基础数据收集完毕后,需要对这些资料进行分析和加工,提炼关键要素,构建可视化模型。对收集到的数据进行行为建模,抽象出用户的标签。电商领域可能是把用户的基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致的标签化,而金融风控领域则是更关注用户的基本信息,风险信息,财务信息等等。随后,要利用大数据的整体架构对标签化的过程进行开发实现,对数据进行加工,将标签管理化。同时将标签计算的结果进行计算。这个过程中需要依靠Hive,Hbase等大数据技术,为了提高数据的实时性,还要用到Flink,Kafka等实时计算技术。最后,也是最关键的一步,要将我们的计算结果,数据,接口等等,形成服务。比如,图表展示,可视化展示。基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程,将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户画像系统,该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,具体包含:标签管理(支持动态标签扩展,动态标签指标)、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。本课程采用全新的大数据技术栈:Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大,感受时代变化的气息,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.13.0Alink1.5.0 ClickHouseDolphinSchedulerHadoopHbaseKafkaZookeeper SpringBoot2.0.8.RELEASE SpringCloud Finchley.SR2BinlogCanal MySQL MybatisVue.js、Nodejs、ElementUI 课程亮点: 1.与企业接轨、真实工业界产品2.标签化管理模块功能,支持动态标签扩展3.动态标签指标分析和维护4.Alink算法技术框架 5.大数据热门技术Flink新版本 6.主流微服务后端系统 7.数据库实时同步解决方案 8.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI 9.集成SpringCloud实现统一整合方案 10.互联网大数据企业热门技术栈 11.支持海量数据的实时画像 12.支持全端实时画像 13.全程代码实操,提供全部代码和资料 14.提供答疑和提供企业技术方案咨询 
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