Flutter Native 层面的定制与优化，但在 Flutter Web 上 的建设才刚起步，具体表现在： ● MTFlutter 现有的基础依赖如：Request（请求封装）、Router（路由）、埋点、 容器桥、前端监控，尚未支持在 Web 中的实现。 ● MTFlutter 已实现了完整的 Flutter Module 的打包发布流程，但并不支持 Web 的构建与部署。 三、整体设计 与部署自动化。 ● 深入滚动性能与页面加载性能优化，使得 Flutter Web 能够满足基本的投产要求。 四、详细设计 4.1 基础依赖建设 企业级应用的基础开发依赖 ( 如：请求库、路由库、埋点库等 )，要重新在 Flutter 中 用 Dart 搭建一套，时间成本、兼容性、风险等都是不可控的。而 MTFlutter 是基于 原有 Native 基础依赖开发的 Plugin，因此并不支持 （2）各平台实现在 Web 侧无法对齐的场景，如路由库 MTFlutter 路由库是 Native 底层维护的一套全新的路由体系，依靠原生支持提供 了强大的定制化功能，而在 Web 端无法这些无法在各平台原生实现层达到 100% 支持。由于 MTFlutter Plugin 最终暴露的是 Plugin API，因此我们选择直接对齐 Plugin API 实现路由库在 Web 端的支持（借助 Flutter

}); 上面的原始代码用了箭头函数，Babel 将其转为普通函数，就能在不支持箭头函数 的 JavaScript 环境执行了。 配置文件 .babelrc Babel 的配置文件是 .babelrc ，存放在项目的根目录下。使用 Babel 的第一步， 就是配置这个文件。 该文件用来设置转码规则和插件，基本格式如下。 { "presets": [], "plugins": map, ast } // Babel AST转码 babel.transformFromAst(ast, code, options); // => { code, map, ast } 配置对象 options ，可以参看官方文档http://babeljs.io/docs/usage/options/。 下面是一个例子。 var es6Code = 'let x = n => n function x(n) {\n return n + 1;\n} ;' 上面代码中， transform 方法的第一个参数是一个字符串，表示需要被转换的 ES6 代码，第二个参数是转换的配置对象。 ECMAScript 6简介 16 babel-polyfill Babel 默认只转换新的 JavaScript 句法（syntax），而不转换新的 API，比 如 Iterator

9. 学习软件工程的实践（也就是应用设计／架构、模版、Git、测试、监控、自动化、代码 质量、开发方法论）。 10. 使用你觉得有用的东西（也就是 Webpack、React 和 Redux）配置和定制自己的工具 箱。 11. 学习 Node.js。 对学习的简短建议：在学习工具和框架前应当先学习更底层的实现技术，学 DOM 而非 jQuery。学 CSS 而非 SASS。学 HTML JS: 类型和语法 [阅读] 你不知道的 JS: 作用域和闭包 [阅读] JavaScript 中 'this' 的大致解释 [阅读] 你不知道的 JS: this 和 对象原型 [阅读] 配置: 架设 ES6 [阅读] 每个人都能学 ES6 [观看][$] Exploring ES6 [阅读] 你不知道的 JS: ES6及其上 [阅读] Understanding ECMAScript Rollup, 或者 SystemJS 而已。 学习模块加载和打包工具 83 关于包管理工具的学习 包管理工具或者包管理系统，是一些以一致的风格对计算机操作系统中的软件包进行自 动化安装、升级、配置以及删除的软件工具。它通常维护着一个关于软件依赖性和版本 信息的数据库，用以解决软件之间的配对和依赖问题。 — 维基百科 综合学习: Javascript 包管理工具的工作原理入门 npm

的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 评估方式能够反映真实情况，但是也存在很大的硬伤。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响到算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 比算法 B 运行时间更短；但换到另一台配置不同的计算机中，可能会得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上展开测试，而这是不现实的。 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的大小 2. 时间复杂度 2.2.1. 统计算法运行时间 运行时间能够直观且准确地体现出算法的效率水平。如果我们想要 准确预估一段代码的运行时间，该如何做 呢？ 1. 首先需要 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些都会影响到代码的运行效率。 2. 评估 各种计算操作的所需运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作需要 5 ns 等。 9）。 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 java ，安装 Java Extension Pack 。 12.1.3. C/C++ 环境 1. Windows 系统需要安装 MinGW（配置教程），MacOS 自带 Clang 无需安装。 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 c++ ，安装 C/C++ Extension Pack 。 12.1.4. Python 环境 1

preventExtensions() ：防止对象扩展。 Object.isExtensible() ：判断对象是否可扩展。 Object.seal() ：禁止对象配置。 Object.isSealed() ：判断一个对象是否可配置。 Object.freeze() ：冻结一个对象。 Object.isFrozen() ：判断一个对象是否被冻结。 （3）原型链相关方法 Object keys() ）跳过该属性。 （4） configurable 属性描述对象 - 276 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 configurable 是一个布尔值，表示可配置性，默认为 true 。如果设 为 false ，将阻止某些操作改写该属性，比如无法删除该属性，也不 得改变该属性的属性描述对象（ value 属性除外）。也就是 说， configurable false 的属性，有 时可以利用这一点。如果对象的 JSON 格式输出要排除某些属性，就 可以把这些属性的 enumerable 设为 false 。 configurable (可配置性）返回一个布尔值，决定了是否可以修改属性 描述对象。也就是 说， configurable 为 false 时， value 、 writable 、 enumerable 和 configurable

是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。 者的优劣并根据情境选择合适的方 法至关重要。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。如果我们想准确预估一段代码的运行时间，应该如何操作呢？ 1. 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 Extension Pack 。 3.（可选）在命令行输入 pip install black ，安装代码格式化工具。 2. C/C++ 环境 1. Windows 系统需要安装 MinGW（配置教程）；MacOS 自带 Clang ，无须安装。 2. 在 VS Code 的插件市场中搜索 c++ ，安装 C/C++ Extension Pack 。 3.（可 选） 打 开 Settings

是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法 A 的 运行时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要 在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费 因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何操作 呢？ 1. 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns，乘法操作 * 需要 10 ns，打印操作 print() 需要 5 9）。 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 java ，安装 Extension Pack for Java 。 3. C/C++ 环境 1. Windows 系统需要安装 MinGW（配置教程），MacOS 自带 Clang 无须安装。 2. 在 VSCode 的插件市场中搜索 c++ ，安装 C/C++ Extension Pack 。 3.（可 选） 打 开 Settings

是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。 者的优劣并根据情境选择合适的方 法至关重要。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。如果我们想准确预估一段代码的运行时间，应该如何操作呢？ 1. 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 Extension Pack 。 3.（可选）在命令行输入 pip install black ，安装代码格式化工具。 2. C/C++ 环境 1. Windows 系统需要安装 MinGW（配置教程）；MacOS 自带 Clang ，无须安装。 2. 在 VS Code 的插件市场中搜索 c++ ，安装 C/C++ Extension Pack 。 3.（可 选） 打 开 Settings

法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是 者的优劣并根据情境选择合适的方 法至关重要。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。如果我们想准确预估一段代码的运行时间，应该如何操作呢？ 1. 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 Extension Pack 。 3.（可选）在命令行输入 pip install black ，安装代码格式化工具。 2. C/C++ 环境 1. Windows 系统需要安装 MinGW（配置教程）；MacOS 自带 Clang ，无须安装。 2. 在 VS Code 的插件市场中搜索 c++ ，安装 C/C++ Extension Pack 。 3.（可 选） 打 开 Settings

效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間，應該如何操作 呢？ 1. 確定執行平臺，包括硬體配置、程式語言、系統環境等，這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，列印操作 print() 需要 Extension Pack 。 3.（可選）在命令列輸入 pip install black ，安裝程式碼格式化工具。 2. C/C++ 環境 1. Windows 系統需要安裝 MinGW（配置教程）；MacOS 自帶 Clang ，無須安裝。 2. 在 VS Code 的擴充功能市場中搜索 c++ ，安裝 C/C++ Extension Pack 。 3.（可 選） 開 啟 Settings