Najnovejša izdaja Flutterja, Googlovega odprtokodnega ogrodja za razvijalce mobilnih aplikacij, integrira spletni repo, prinaša podporo za iOS 13 in dokončanje kode na osnovi ML.
Razvijanje aplikacij za več platform je lahko zmešnjava tujerodne kode, zato je Google poskušal rešite to težavo z enotnim kompletom orodij ki se integrira neposredno z urejevalnikom po vaši izbiri. Z neposredno integracijo z Android Studio ali drugimi razvojnimi okolji po vaši izbiri, Trepetanje ustvarja hitrejšo razvojno izkušnjo, ki vam omogoča poenotenje zasnove uporabniškega vmesnika na različnih platformah. Zdaj je Google poleg Dart 2.5 objavil novo stabilno izdajo Flutterja v1.9.
Vrhunec te izdaje Flutter je integracija spletne podpore v glavno skladišče Flutter, kar je velika sprememba, saj razvijalcem omogoča pisanje za mobilne naprave, namizne računalnike in splet z istim kodna baza. Poleg tega je Flutter prejel posodobitve svoje izkušnje z orodji od konca do konca, kot je podpora za nov sistem gradnje Xcode, omogočanje 64-bitne podpore v celotni verigi orodij in poenostavitev odvisnosti od platforme, da se zagotovi dobro delovanje na macOS Catalina. Flutter 1.9 vključuje tudi izvedbo vlečene orodne vrstice iOS 13 s podporo za dejanja dolgega pritiska in vlečenja z desne ter povratne informacije z vibriranjem. Prav tako poteka delo za podporo temnemu načinu iOS. V razvojnih različicah je na voljo tudi eksperimentalna podpora za Bitcode. Novi projekti Flutter zdaj privzeto uporabljajo Swift namesto Objective-C za iOS in Kotlin namesto Jave za Android; vedno pa lahko preklopite nazaj nanje, če jih potrebujete. Sporočila o napakah na Flutterju so prav tako posodobljena, da bodo bolj berljiva, bolj jedrnata in bolj učinkovita.
Poleg Flutterja 1.9 Google izda tudi Dart 2.5 SDK, ki nato vključuje tehnične predoglede dveh glavnih novih funkcij, usmerjenih v razvijalce: dokončanje kode, ki ga poganja strojno učenje (ML), in the dart: ffi tuji funkcijski vmesnik za klicanje kode C neposredno iz Darta. Dopolnjevanje kode na podlagi strojnega učenja pride prav, ko postane seznam API-jev prevelik in predolg, da bi ga lahko raziskovali po abecedi. z ML dokončan, Dart's TensorFlow Lite-powered model se lahko uporablja za predvidevanje verjetnega naslednjega simbola, ko razvijalec ureja. In s dart: ffi, lahko razvijalci izkoristijo ne samo obstoječe izvorne API-je v operacijskih sistemih, kjer se izvaja koda Dart, ampak tudi obstoječe izvorne knjižnice za več platform, napisane v C.
Več o teh in drugih spremembah si lahko podrobneje preberete v obvestilih za Trepetanje 1.9 in Pikado 2.5.