Est-ce que réagir natif est rapide ?
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Vidéo: Est-ce que réagir natif est rapide ?

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Anonim

Réagir - Originaire de peut être écrit en Javascript (un langage que de nombreux développeurs connaissent déjà), sa base de code peut être déployée à la fois sur iOS et Android plates-formes, c'est plus rapide et moins cher à produire des applications, et les développeurs peuvent envoyer les mises à jour directement aux utilisateurs afin que les utilisateurs n'aient pas à se soucier du téléchargement des mises à jour.

De même, la réaction native est-elle lente ?

Si tu cours Réagir natif sur un Android Emulateur, ça va être joli lent . De plus, si vous avez activé le débogage de chrome, cela ralentit BEAUCOUP l'application.

À côté de ci-dessus, le flottement est-il plus rapide que la réaction native ? Typiquement beaucoup plus rapide que natif développement. Peut-être comme vite comme développement avec Battement . Réagir natif utilise le pont et originaire de éléments, il peut donc nécessiter une optimisation distincte pour chaque plate-forme - un problème que les widgets Battement ne se heurte pas. Cela peut rendre le développement de l'application avec Réagir natif plus long.

Par la suite, la question est, est-ce que React Native est le meilleur ?

En effet, Réagir natif est meilleur & unique que d'autres plates-formes similaires. C'est un excellent framework qui est facile à apprendre et offre de bonnes performances ainsi qu'une interface comparable à originaire de applications. De plus, certains passionnés de technologie considèrent que réagir natif Les applications sont l'avenir des applications mobiles hybrides.

Comment faire réagir plus rapidement en natif ?

  1. 6 façons simples d'accélérer votre application native de réaction.
  2. Utilisez PureComponent ou shouldComponentUpdate.
  3. Utilisez l'attribut clé sur les éléments de la liste.
  4. Liez-vous tôt et ne créez pas de fonctions dans render.
  5. Ne mettez pas à jour les actions d'état ou de répartition dans componentWillUpdate.
  6. Utilisez VirtualizedList, FlatList et SectionList pour les grands ensembles de données.

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