Mpx 小程序框架教程
2026-01-16 09:44:55作者:秋阔奎Evelyn
项目介绍
Mpx 是一款致力于提升小程序开发体验和用户体验的增强型小程序跨端框架。通过 Mpx,我们能够以类 Vue 的开发体验高效优雅地构筑出高性能跨端小程序应用,在所有开放的小程序平台及 Web 平台中运行。Mpx 具有以下功能特性:
- 数据响应:赋值响应、watch、computed
- 组合式 API
- 增强模板语法:动态组件、样式绑定、类名绑定、内联事件函数、双向绑定、refs
- 极致性能:运行时性能优化、包体积优化、框架运行时体积 14KB
- 高效强大的编译构建:基于 webpack5、支持持久化缓存、兼容 webpack 生态、兼容原生小程序、完善支持 npm 场景下的分包输出、高效调试
- 单文件组件开发
- 渐进接入 / 原生组件支持
- 状态管理:Vuex 规范、支持多实例 Store
- 跨团队开发:packages
- 逻辑复用:mixins
- 周边能力:fetch、api 增强、mock、webview-bridge
- 脚手架支持
- 多平台增强:支持在微信、支付宝、百度、QQ、头条小程序平台中进行增强开发
- 跨平台编译:一套代码跨端输出到微信、支付宝、百度、字节、QQ、京东、快应用(Web) 和 Web 平台中运行
- TypeScript 支持:基于 ThisType 实现了完善的类型推导
- I18n 国际化
- 单元测试
- E2E 测试
- 原子类
- SSR
- 运行时渲染方案
- 跨端输出 RN(即将到来)
项目快速启动
安装 Mpx 脚手架工具
npm i -g @mpxjs/cli
初始化项目
mpx create mpx-project
进入项目目录
cd mpx-project
安装依赖
npm i
启动开发服务器
npm run dev
应用案例和最佳实践
Mpx 已经被广泛应用于多个实际项目中,以下是一些应用案例和最佳实践:
- 滴滴出行小程序:使用 Mpx 开发的滴滴出行小程序,提供了流畅的用户体验和高性能的运行时表现。
- 快应用(Web) 平台:Mpx 支持将小程序代码跨端输出到快应用(Web) 平台,实现了多平台的统一开发。
- Web 平台:Mpx 支持将小程序代码输出到 Web 平台,实现了小程序和 Web 的无缝衔接。
典型生态项目
Mpx 拥有丰富的生态项目,以下是一些典型的生态项目:
- @mpxjs/core:Mpx 运行时核心
- @mpxjs/webpack-plugin:Mpx 编译核心
- @mpxjs/cli:Mpx 脚手架命令行工具
- @mpxjs/fetch:Mpx 网络请求库,处理 wx 并发请求限制
- @mpxjs/api-proxy:将各个平台的 API 进行转换,也可以将 API 转为 promise 格式
- @mpxjs/webview-bridge:为跨小程序平台的 H5 项目提供通用的 webview-bridge
- @mpxjs/vscode-plugin:VSCode 插件,提供更好的开发体验
- @mpxjs/es-check:高级语法检查工具
- @mpxjs/size-report:体积分析工具
通过这些生态项目,开发者可以更加高效地进行 Mpx 小程序开发,提升开发效率和应用性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
235
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705