Jetpack Compose 和 Compose Multiplatform 还有 KMP 的关系

news2025/1/31 2:36:36

今天刚好看到官方发布了一篇文章,用于讨论 Compose Multiplatform 和 Jetpack Compose 之间的区别,突然想起之前评论区经常看到说 “Flutter 和 CMP 对于 Google 来说项目重叠的问题”,刚好可以放一起聊一聊

image-20250123135625517

最近写的几篇内容写的太干,刚好要过年,大家也放假了,今天写篇水的。

实际上很多时候大家在讨论 Compose 的时候,会下意识把 Jetpack Compose 和 Compose Multiplatform 当成一个东西 ,但是实际上其实并合适,同样的情况也经常发生在 Kotlin Multiplatform (KMP) 和 Compose Multiplatform 之间。

这里其实需要搞清楚一个项目“归属”问题,就像是 JetBrains 自己发的这个 :

  • Jetpack Compose 是 Google 的项目,由 Google 支持的 Android UI 框架,属于 Google
  • Compose Multiplatform 是由 JetBrains 开发的 Jetpack Compose 「扩展」,用于跨平台支持,属于 JetBrains

所以,你如果从实际项目归属看,其实严格意义上说 Compose Multiplatform 是属于 JetBrains 开发的「拓展」支持,本质上并不是直接归属 Google 项目,属于合作性质,所以从内部项目来说,它和 Flutter 并不直接重叠

只是,由于 Compose Multiplatform 是基于 Jetpack Compose 开发,因此使用这些框架的体验非常相似,同时两者都由 Compose 内部的 compiler 和 runtime 进行支持,所以有相同的核心概念,可以用类似的 API 来构建 UI,包括 @Composable 函数、状态处理 API(如 remember)、UI 组件(如 RowColumn)、修饰符、动画 API 等。

比如 JetBrains 提到,Jetpack 包含的 first-party libraries,例如 Foundation 和 Material 等,这些都是 Google 为 Android 发布的,而为了使这些库提供的 API 可从通用代码中使用,JetBrains 维护了这些库的多平台版本,这些库是为 Android 以外的目标发布的。

所以其实整个社区生态也是 JetBrains 在维护

类似的还有 2024 Google I/O 上正式官宣的 Kotlin Multiplatform,它也是 Google Workspace 团队的一项长期「投资」项目,由 JetBrains 开发维护和开源的项目,简单来说,JetBrains 主导投入,Google Workspace 投资并提供技术支持。

所以本质上你看 Compose Multiplatform 和 Kotlin Multiplatform 的资料,它都是在 JetBrains 相关的网站发布,属于 JetBrains 的项目,甚至托管 Package 的 klibs.io 平台,也是属于 JetBrains 管理和发布。

当然,你要说和 Google 完全没关系肯定是不可能的,毕竟 Kotlin 、KMP、CMP 都属于 Google 和 JetBrains 深度合作项目,但是你要说是完全「亲生儿子」,又不是十分恰当,就像 JetBrains 提到的:

Compose Multiplatform 是基于 Google 发布的代码和版本构建,虽然 Google 的重点是适用于 Android 的 Jetpack Compose,但 Google 和 JetBrains 之间也密切合作以实现 Compose Multiplatform。

从这里理解,就可以大概理清楚:

  • Jetpack Compose 是 Google 的亲儿子
  • Compose Multiplatform 是通过「捐精」形式和 JetBrains “生出”的「私生子」,归母亲所有
  • Kotlin Multiplatform 是 JetBrains 为「私生子」 提供的「童养媳」

是的,事实上 Kotlin Multiplatform 和 Compose Multiplatform 还需要分开看待,Kotlin Multiplatform 属于是 Kotlin 的「拓展」功能,它和 Compose Multiplatform 其实并没有“必然” 的关系:

你不用 Compose Multiplatform ,也可以使用 Kotlin Multiplatform ,它是支持独立运行的存在

如果硬是要举例,那就是 Kotlin Multiplatform 是可以直接用于编写跨平台共享业务逻辑的,甚至曾经就有些项目是 Flutter 写 UI ,然后 Kotlin Multiplatform 写业务的情况

只是现在有了 Compose Multiplatform , 所以 Kotlin Multiplatform 可以作为 Compose Multiplatform 的插件和底层跨平台支撑。

反过来看,也可以认为 Compose Multiplatform 作为 Kotlin Multiplatform 项目中的 UI 支持,它不是 Kotlin Multiplatform 本身的一部分,只是一个通过启用共享 UI 来补充 KMP 的 SDK

就像是,你想在鸿蒙上兼容 KMP 和 Compose Multiplatform ,那其实是两个工作量。

所以,很多时候我们在提 Compose 的时候,会直接潜意识的把 Jetpack Compose、Compose Multiplatform 和 Kotlin Multiplatform 都当成一个整体和归属讨论,当时实际上,它们之间还是需要区分,也有必要做一些区分。

参考链接:

https://www.jetbrains.com/help/kotlin-multiplatform-dev/compose-multiplatform-and-jetpack-compose.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2286711.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

python生成图片和pdf,快速

1、下载安装 pip install imgkit pip install pdfkit2、wkhtmltopdf工具包,下载安装 下载地址:https://wkhtmltopdf.org/downloads.html 3、生成图片 import imgkit path_wkimg rD:\app\wkhtmltopdf\bin\wkhtmltoimage.exe # 工具路径,安…

解锁FPGA的故障免疫密码

我们身处“碳基智能”大步迈向“硅基智能”序曲中,前者更像是后者的引导程序,AI平民化时代,万物皆摩尔定律。 越快越好,几乎适用绝大多数场景。 在通往人工智能的征程中,算力无处不在,芯片作用无可替代。 十六年前,就已宣称自己是一家软件公司的英伟达,现已登顶全球…

【数据结构】初识链表

顺序表的优缺点 缺点: 中间/头部的插入删除,时间复杂度效率较低,为O(N) 空间不够的时候需要扩容。 如果是异地扩容,增容需要申请新空间,拷贝数据,释放旧空间,会有不小的消耗。 扩容可能会存在…

【hot100】刷题记录(6)-轮转数组

题目描述: 给定一个整数数组 nums,将数组中的元素向右轮转 k 个位置,其中 k 是非负数。 示例 1: 输入: nums [1,2,3,4,5,6,7], k 3 输出: [5,6,7,1,2,3,4] 解释: 向右轮转 1 步: [7,1,2,3,4,5,6] 向右轮转 2 步: [6,7,1,2,3,4,5] 向右轮转…

如何移植ftp服务器到arm板子?

很多厂家提供的sdk,一般都不自带ftp服务器功能, 需要要发人员自己移植ftp服务器程序。 本文手把手教大家如何移植ftp server到arm板子。 环境 sdk:复旦微 Buildroot 2018.02.31. 解压 $ mkdir ~/vsftpd $ cp vsftpd-3.0.2.tar.gz ~/vs…

深度学习 Pytorch 神经网络的损失函数

本节开始将以分类神经网络为例,展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本工具AutoGrad库时,我们系统地介绍过数学中的优化问题和优化思想,我们介绍了最小二乘法以及梯度下降法这两个入门级优化算法的具体操作,并使用Aut…

C++ 中用于控制输出格式的操纵符——setw 、setfill、setprecision、fixed

目录 四种操纵符简要介绍 setprecision基本用法 setfill的基本用法 fixed的基本用法 setw基本用法 以下是一些常见的用法和示例: 1. 设置字段宽度和填充字符 2. 设置字段宽度和对齐方式 3. 设置字段宽度和精度 4. 设置字段宽度和填充字符,结合…

996引擎 - NPC-添加NPC引擎自带形象

996引擎 - NPC-添加NPC引擎自带形象 截图参考添加NPC参考资料截图参考 添加NPC 编辑NPC表:Envir\DATA\cfg_npclist.xls 1.1. 需要临时隐藏NPC时可以在id前加 // 1.2. 如果NPC朝向不对,可以调整dir 列。(按8方向,上是0顺时针数。我这里给的4) 1.3. 形象代码:NPC代码、怪物…

深度研究新范式:通过Ollama和DeepSeek R1实现自动化研究

引言 在信息时代,海量数据的产生与传播速度前所未有地加快,这既为研究者提供了丰富的资源,也带来了信息筛选与处理的巨大挑战。 传统研究方法往往依赖于研究者的个人知识库、文献检索技能以及时间投入,但面对指数级增长的数据量…

Golang 并发机制-1:Golang并发特性概述

并发是现代软件开发中的一个基本概念,它使程序能够同时执行多个任务,从而提高效率和响应能力。在本文中,我们将探讨并发性在现代软件开发中的重要性,并深入研究Go处理并发任务的独特方法。 并发的重要性 增强性能 并发在提高软…

(一)QT的简介与环境配置WIN11

目录 一、QT的概述 二、QT的下载 三、简单编程 常用快捷键 一、QT的概述 简介 Qt(发音:[kjuːt],类似“cute”)是一个跨平台的开发库,主要用于开发图形用户界面(GUI)应用程序,…

OpenEuler学习笔记(十四):在OpenEuler上搭建.NET运行环境

一、在OpenEuler上搭建.NET运行环境 基于包管理器安装 添加Microsoft软件源:运行命令sudo rpm -Uvh https://packages.microsoft.com/config/centos/8/packages-microsoft-prod.rpm,将Microsoft软件源添加到系统中,以便后续能够从该源安装.…

高级编码参数

1.跳帧机制 参考资料:frameskipping-hotedgevideo 跳帧机制用于优化视频质量和编码效率。它通过选择性地跳过某些帧并使用参考帧来预测和重建视频内容,从而减少编码所需的比特率,同时保持较高的视频质量。在视频编码过程中,如果…

gradio 合集

知识点 1:基本 Chatbot 创建 import gradio as gr 定义历史记录 history [gr.ChatMessage(role“assistant”, content“How can I help you?”), gr.ChatMessage(role“user”, content“What is the weather today?”)] 使用历史记录创建 Chatbot 组件 ch…

Python NumPy(5):广播、迭代

1 NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足 a.shape b.shape,那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相…

基于 AWS SageMaker 对 DeepSeek-R1-Distilled-Llama-8B 模型的精调与实践

在当今人工智能蓬勃发展的时代,语言模型的性能优化和定制化成为研究与应用的关键方向。本文聚焦于 AWS SageMaker 平台上对 DeepSeek-R1-Distilled-Llama-8B 模型的精调实践,详细探讨这一过程中的技术细节、操作步骤以及实践价值。 一、实验背景与目标 …

【Rust自学】15.1. 使用Box<T>智能指针来指向堆内存上的数据

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦&#xff0c;对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵&#xff01;(&#xff65;ω&#xff65;) 15.1.1. Box<T> box<T>可以被简单地理解为装箱&#xff0c;它是最简单的智能指针&#xff0c;允许你在堆内存上存储数据&am…

Hive:复杂数据类型之Map函数

Map函数 是Hive里面的一种复杂数据类型, 用于存储键值对集合。Map中的键和值可以是基础类型或复合类型&#xff0c;这使得Map在处理需要关联存储信息的数据时非常有用。 定义map时,需声明2个属性: key 和 value , map中是 key value 组成一个元素 key-value, key必须为原始类…

Matlab实现TCN-BiLSTM时间卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多特征分类预测(附模型研究报告)

Matlab实现TCN-BiLSTM时间卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多特征分类预测&#xff08;附模型研究报告&#xff09; 目录 Matlab实现TCN-BiLSTM时间卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多特征分类预测&#xff08;附模型研究报告&#xff09;分类效果基本描述程序设…

Midjourney中的强变化、弱变化、局部重绘的本质区别以及其有多逆天的功能

开篇 Midjourney中有3个图片“微调”&#xff0c;它们分别为&#xff1a; 强变化&#xff1b;弱变化&#xff1b;局部重绘&#xff1b; 在Discord里分别都是用命令唤出的&#xff0c;但如今随着AI技术的发达在类似AI可人一类的纯图形化界面中&#xff0c;我们发觉这样的逆天…