De nieuwste release van Flutter, het opensource-framework voor de ontwikkeling van mobiele apps van Google, integreert de webrepository, biedt iOS 13-ondersteuning en ML-gebaseerde codeaanvulling.
Het ontwikkelen van platformonafhankelijke apps kan een puinhoop van niet-native code zijn, dus Google probeerde dat te doen los dit probleem op met een uniforme toolkit dat rechtstreeks kan worden geïntegreerd met de editor van uw keuze. Door rechtstreeks te integreren met Android Studio of andere ontwikkelomgevingen naar keuze, Fladderen creëert een snellere ontwikkelingservaring waarmee u uw UI-ontwerp op verschillende platforms kunt verenigen. Nu heeft Google naast Dart 2.5 een nieuwe stabiele release van Flutter v1.9 aangekondigd.
Het hoogtepunt van deze Flutter-release is de integratie van webondersteuning in de belangrijkste Flutter-repository, wat een grote verandering is, omdat ontwikkelaars hiermee voor mobiel, desktop en internet kunnen schrijven codebasis. Verder heeft Flutter updates ontvangen voor zijn end-to-end tooling-ervaring, zoals ondersteuning voor het nieuwe Xcode-bouwsysteem, het mogelijk maken van 64-bits ondersteuning in de hele toolchain en het vereenvoudigen van platformafhankelijkheden, om ervoor te zorgen dat het goed werkt op macOS Catalina. Flutter 1.9 bevat ook een implementatie van de versleepbare werkbalk van iOS 13 met ondersteuning voor lang indrukken en slepen van rechts en trillingsfeedback. Er wordt ook gewerkt aan de ondersteuning van de donkere modus van iOS. Er is ook experimentele ondersteuning beschikbaar voor Bitcode in de ontwikkelingsbuilds. Nieuwe Flutter-projecten gebruiken nu standaard Swift in plaats van Objective-C voor iOS, en Kotlin in plaats van Java voor Android; maar je kunt er altijd naar terugschakelen als je ze nodig hebt. Foutmeldingen op Flutter krijgen ook een update om ze leesbaarder, beknopter en actiegerichter te maken.
Naast Flutter 1.9 brengt Google ook Dart 2.5 SDK uit, die vervolgens technische previews bevat van twee belangrijke nieuwe, op ontwikkelaars gerichte functies: codeaanvulling mogelijk gemaakt door machine learning (ML), en de dart: ffi buitenlandse functie-interface voor het rechtstreeks aanroepen van C-code vanuit Dart. Op machine learning gebaseerde codeaanvulling is handig wanneer de API-lijst te groot en te lang wordt om alfabetisch te verkennen. Met de ML compleet, Dart's TensorFlow Lite-powered model kan worden gebruikt om het waarschijnlijke volgende symbool te voorspellen terwijl de ontwikkelaar aan het bewerken is. En met dart: ffikunnen ontwikkelaars niet alleen gebruikmaken van bestaande native API's op de besturingssystemen waarop Dart-code wordt uitgevoerd, maar ook van bestaande platformonafhankelijke native bibliotheken geschreven in C.
U kunt meer over deze en andere wijzigingen in detail lezen in de aankondigingsposts voor Fladderen 1.9 En Dart 2.5.