无代码编程时代下,程序员要失业了?

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程序人生   2019-6-29 19:07   3291   0



作者 | Phodal
责编 | 伍杏玲
【程序人生 编者按】“中台之后,便是无代码编程。”无代码编程是什么?开发流程是怎么样的?有何优缺点?
无代码编程时代来了,就不需要程序员编写代码了吗?下面作者将跟大家聊聊无代码编程的那些事儿。
规模化的组织,经常要面临这样的挑战:每个应用的基础设施是相同的,部分的代码也是相同的,甚至于它们可能只是数据模型不同而已。结果却导致了,他/她们要一次又一次地重新编写一个应用。对于一个新的应用而言,它需要对接大量的三方(非自己团队)服务。服务之间的不断变化 ,导致了对应的使用方也需要发生变化。不断变化的业务,导致了前台的设计不断变化。为了应对快速谈的的前台服务,后台便诞生了中台,以提供快速的响应能力。而随着中台进一步沉淀,从某种形式上趋于稳定,而前台仍然需要快速地响应能力。
于是乎,作为一个前端开发人员,我们不断提炼和复用代码,想着的模式在之前的文章已提到了:
  • 脚手架
  • 组件库
  • 模式库
  • 模板和模板应用
对应的,我们还创建了一系列的 CLI、工具集、编程器插件以及设计系统,以完成整个系统的快速开发。然而,我们还缺少一套有效的工具,来统一化的管理这些工具。
换句话来说,就是:我们需要一个前端的中台,它便是无代码/低代码编程。
[h1][/h1]


[h1]什么是无代码编程?[/h1]
无代码/低代码是一种创建应用的方法,它可以让开发人员使用最少的编码知识,来快速开发应用程序。它可以在图形界面中,使用可视化建模的方式,来组装和配置应用程序。开发人员可以直接跳过所有的基础架构,只关注于使用代码来实现业务逻辑。
当然,从开发人员的角度来看,降低代码量,可能是:
  • 框架本身处理了复杂性。毕竟 “复杂度同力一样不会消失,也不会凭空产生,它总是从一个物体转移到另一个物体或一种形式转为另一种形式。”
  • 代码生成减少了工作量。大量的复制、粘贴需要更多的时间。
[h2]流程[/h2]只是凭借这个概念,我们是无法理解无代码编程的。于是,我画了一张图来展示相应的架构和流程:


低代码编程流
依照我的观点来看,我将无代码编程分为了两部分:
  • 用于构建 UI 的编辑器——一种在线的拖拽式 UI 设计和页面构建工具
  • 用于编写业务逻辑的流编辑器——通过流编程的方式来编写业务代码(多数是对于数据的处理)
UI 编程器
为了设计出我们的 UI 构建器,我们需要准备好一系列的基础设施:
  • UI 编程器。用于拖拽式设计 UI。
  • 空白脚手架。一个带有完整的应用生命周期的项目,但是它是一个空白的项目——用于我们在构建 UI 的过程中,随时随地的添加组件和代码。
  • 设计系统。我们需要一个完整的组件库,大量的页面模板,以及一定数量的模板应用,减少相应的开发工具量。
  • 代码片段集。它将设计系统中的组件库进一步实例化成代码段,在完成编辑后通过 CLI 来动态编辑代码。
  • DSL(领域特定语言,可选)。中间生成物,用于隔离框架与设计。
流编程器
  • 流编程器。用于拖拽式、输入编写业务代码。
  • 后端服务。如果不能提供现成的后端服务,则需要拥有一个标准的 API 规范,以及相应的 mock server。
  • 模式库。包含相应的业务处理代码,如通用的登录、数据获取、UI 交互等。
  • DSL(领域特定语言,可选)。同上
当然了,我们还需要能实时预览构建出来的应用。随后,我们执行了构建,而后构建出了一个半成品应用。开发人员只需要在它的基础上开发应用即可。而在开发人员开发的过程中,我们可以设计一系列的工具,来帮助开发人员更快速地构建应用。
  • 编辑器插件。包含设计系统、模式库等的自动完成代码,以及组织内部常用的代码库。
  • 调试工具。对于混合类型的应用而言,我们还需要一个开发工具来快速构建应用。
从上述的流程上来看,无代码编程还具有以下的特点
  • 拖放式界面。又或者是可视化模型——基于节点和箭头。
  • 基于视觉的设计
  • 可扩展的设计。如对于插件、插件商店,社区等一系列的支持。
  • 跨平台功能。支持 PC Web 应用开发,支持移动应用构架等。
  • 强大的部署后。即平台包含着整个应用的生命周期。
  • 拥有丰富的集成支持。可以随意的找到需要的组件,以及对应的后台服务。
  • 配置化。它也意味着大量的自定义配置。
  • 自制的领域特定语言(可选)。用于构建时优化。
[h2]优缺点[/h2]相应的,它具有以下的一些优点:
  • 高效。不用多说,节省时间和开发成本。
  • 有限的 Bug,安全性。
  • 低成本。其所需的预算非常有限。
  • 易用(取决于设计)。
  • 开发速度更快。
  • 开发过程中的 AI 。
  • 维护成本低。
对应的相应的缺点有:
  • 仍然需要编程技能。
  • 受限的自定义能力。
  • 可扩展性成了新的问题。
  • 集成受限。
就当前而言,低代码开发平台通常分为两大类:
  • 对于外部:制作简单的产品,如网络移动应用程序
  • 对于内部:为您的团队或企业创建业务应用程序
诸如只使用CRUD、表单、验证、简单聚合、分页等简易的服务。最常见的例子就是表单构建了,诸如金数据这样的应用,便是可以直接通过拖拽元素来生成,相应的开源实现有 jQuery Form Builder。
对于开发人员来说,我们只需要定义好数据模型,再通过拖拽来决定元素的位置即可。从这种角度来看,只要能使用 Serverless 构建的应用和服务,都可以直接使用低代码开发模式。



[h2]开发流程对比[/h2]
[h2]从我们的理解来看,传统应用的开发流程是:[/h2]
  • 分析、设计、确认、规划需求。
  • 设计系统架构。
  • 搭建前后端项目。选择技术栈、从零开始搭建或者从脚手架中创建。
  • 搭建持续集成。
  • 创建线框图和高保真原型。
  • 设计数据模型,定义前后端契约,即 API URI、方法、字段等。
  • 前后端实现业务逻辑。
  • 前端实现 UI 页面。
  • 集成第三方后端服务。
  • 功能需求测试(DEV、QA、ST、UAT)
  • 跨功能需求测试(安全性、性能等)
  • 部署到生产环境。
低代码开发流程:
  • 分析、设计、确认、规划需求
  • 选择需要的第三方 API
  • 在可视 IDE 中绘制应用程序的工作流程、数据模型和用户界面。
  • 连接 API——通常使用服务、函数发现。
  • 编写业务逻辑(可选)。手动代码添加到前端或者自定义自动生成的 SQL 查询。
  • 用户验收测试。
  • 部署到生产环境。
从步骤上来看,无代码编程少了几个步骤。这些步骤都因为大量丰富的内部系统集成,而变得非常简单。



[h2]适用场景[/h2]
就当前而言,无代码编程实际上是一种高度的场景预设的模式。因此,它存在一定的适用场景:
  • 模型驱动开发。
  • 快速 UI 构建。
  • 极简的业务功能。
  • IT 资源受限。在资源受限的情况下,能快速开发出符合业务需求的应用最重要。
而从流程上来看,对于一部分的应用来说,我们并不能实现无代码编程——存在一些业务上的不同之处。因此,多数场景之下,只是实现了低代码编程。
若是想真实的无代码编程,则需要一些更特定的场景:
  • 设计表格(输入数据)
  • 创建报告(组织数据)
  • 常规调度和自动化过程(操纵数据)
更多的场景正在探索中。



[h1]无代码编程的挑战[/h1]
[h1]无代码编程,除了需要准备好上述的一系列基础设施,还不可避免地会遇到一系列挑战。[/h1]
  • 谁来写这部分代码?
  • 客户端的基础设施准备。
  • 服务端的服务平台搭建。
  • 统一用户体验设计。设计出一系列能便利组合的组件,及对应的模板页面。与此同时,它们还能适应于不同的风格,即有多样性的主题支持。
  • DevOps 流水线设计。低代码编程,依赖于一系列的自动化工具,以实现构建、调试、部署以及维护,同时还包含应用的测试。
  • 领域语言设计。
  • 自动化测试。如果我们的前端代码是自动生成的,那么我们还需要对它们进行测试吗?这是一个好问题,而如果代码是自动生成的,那么测试也应该是自动生成的。毕竟要在平台上,编写大量的自动化测试,以保证平台的质量。
其中,有一些部分略微复杂一些,我们大概可以探索一下。



[h2]谁来写这部分代码?[/h2]
在我们创建这样一个平台和工具时,我们要考虑的第一个问题是,这个工具是为谁写的?
  • 没有编程经验的人。如业务人员,他/她们对于业务系统有着非常丰富的经验。
  • 有编程知识,但是没有经验的人。
  • 有一定经验的开发人员。
  • 有丰富经验的开发人员。对于专业的人来说,自动化就意味着缺少灵活度。甚至与自己编写相比,他们要花费更多的时间来修复生成的代码。
显然,对于相当有经验的开发人员而言,这个工具并不一定是他们所需要的。



[h2]客户端基础设施[/h2]
从我的理解来看,它适合于快速的 MVP 构建,并且生成的代码还应该方便修改,而不是诸如早期的 DreamWeaver 或者 FrontPage 这样的工具。
而与此同时,由于面向的开发人员水平不同,我们所需要做的工具也不同:
  • 支持云构建和调试。
  • GUI 编程应用。
  • 代码生成。
  • 设计系统体系构建。组件库搭建,模板应用创建等。
更难的是,容易让开发人员能接受代码生成。



[h2]服务端[/h2]
对于一个低代码平台而言,它对应的后端应该:
  • 大量可用的现有服务。身份验证、安全性、推送能力、地图等等。
  • 快速构建出后端服务。若是有内部 Serverless 或者 FaaS 方案,可以说是再好不过了。
  • 方便与第三方服务集成。
  • 灵活性。支持多语言等。
统一的后端服务 API,对于后端服务来说,我们需要一个通用的范式。所有的 API 应该按照这样的范式来设计。不过,作为一个 API 的消费方,我们可能没有这么大的权力,但是我们可以采用装饰器模式,即封装第三方 API 成统一的方式。为此,我们采用的方式,仍然是:
  • 契约。诸如 Swagger UI,它可以直接创建一个简易可用的服务。
  • BFF。即我们一一去按我们的需要,去封装这些第三方应用。
  • 查询语言。与自己编写 BFF 相比,更简单的方式是采用:GraphQL 这样的后端查询语言,便捷性更高、模式更加灵活。
在开发前的设计期里,我们需要首先设计出对应的领域模型。
[h2][/h2]


[h2]领域语言设计[/h2]
低代码环境使用(图形)建模语言来指定整个系统、产品的行为。它意味着:
  • 将数据结构、领域模式应用到程序的各个层级中。
  • 将业务规则、决策融入到应用中(层级)。
这也就意味着,我们需要设计一个模型语言。而它对于我们而言,实际上是领域特定语言(DSL)。如下是一个简单的 DSL 示例,用于描述使用到的组件:
{'style': '','id': 2,'blocks':     [{'content': {'content': 'content','title': 'hello'},'type':'card'}] }
除此,我们还需要设计对应的布局 DSL,诸如于:
H:[circle1(circle1.height)] // set aspect-ratio for circle1HV:[circle2..5(circle1)] // use same width/height for other circlesH:|[circle1]-[circle2]-[circle3]-[circle4]-[circle5]|V:|~[circle1..5]~| // center all circles vertically
最后,我们还需要将流代码,转换为真实的项目代码。三种类型的 DSL 结合下来,都不是一个轻松的工具。



[h1]原型设计[/h1]
[h1]写好现有的组件,通用型接口。如常见的登录接口,对于使用登录接口的业务来说,它们只关心三部分的内容:[/h1]
  • 成功登录。
  • 取消登录。
  • 登录失败。对于客户端而言,可以视为取消登录。对于服务端来说,则可能是密码错误、用户名不存在、账号被锁定等。
对应于以上情景,又有一些通用的逻辑处理:
  • 登录成功。保存 Token,并返回历史页面。
  • 登录失败。弹出一个自定义内容的提示框。
这些代码是相似的。
[h2]前端原型[/h2]在一些简单的前端应用里:
  • 模板。只是在使用这些模板,再为这些模板设置相应的属性,绑定对应的值。
  • 数据。其过程都只是在各种保存变量的值,并 CRUD 这些变量的路上。为此,我们需要一个数据处理的管道架构设计,用于处理这些值。
  • 函数。事实上,我们的所有函数都只是一些管理函数,只用于处理这些对应的逻辑。
这些常见的功能都可以做成一些组件,它们对于某些应用来说,代码相应的重复。
  • 无限加载页面。只需要绑定上 API,再控制一下元素的显示与隐藏即可。
  • 表单。定义好字段即类型,对应的前后台逻辑都有了。除此,我们还需要为它们自定义好常见的规则,如正则表达式。而一旦表单之间有联动,那么这个组件的设计就更加麻烦了。
  • 卡片式元素。
  • 表单和表格展示。
  • 常见图表。事实上,已经有一系列的图表工具了,我们只是在它们在基础上,进行了二次封装而已——使得它们可以变成领域语言的形式。
  • 高级的响应式布局。与每个应用独立开发布局不同的是,低代码平台需要提供一套强大的自定义、响应式布局设计——即要满足移动端的通用模式,还要满足桌面版的通用模式。如对于大量数据来说,桌面端使用的是 Pagination,移动端使用的是无限滚动。
[h2]后端原型[/h2]事实上,对于后端来说,低成本平台意味着,代码生成及服务生成。而服务本身是有限的,既然是业务上发生了一些变化,后端服务也可能并不会发生变化。
它也意味着:
  • 微服务化。每个后端服务要尽可能的小。
  • API 规范化。即采用统一的 API 格式,接受统一的权限管理
  • 大量的 API 服务。
  • 快速集成第三方服务方案。集成第三方服务是开发应用不可避免的情况。为了应对这个问题,我们需要做准备好对应的创建服务逻辑,传入第三方服务所需要的参数,便可以直接生成我们的转发服务。
那么,问题来了,既然如此,我们是否能提供一个定制的工具呢?让每个人可以创建自己的组件流?
答案,显然是可以的。



[h2]概念证明[/h2]
于是乎,在我最近设计的 PoC (概念证明)里,采用的是 Anguar 框架。相应的基本思想如下:
  • 使用 Material Design 作为组件库,使用 CDK 的 Drag 来实现拖拽功能。每个拖拽的组件,称为 Element(元素),由 ElementDispatcher 由根据数据生成对应的组件。可拖拽的部分由两部分组成:布局 + 元素。
  • UI 构建完后,生成对应的 DSL,目前采用的是 JSON。毕竟数据结构是最简单的领域特定语言。
  • 借由 Angular Schematics 解析这部分的 DSL,来生成相应的项目代码。

相关开源项目:
拖拽式 Web 建造工具:https://grapesjs.com/
基于 Flow 的编程工具:https://noflojs.org/
DSL 布局生成器:https://github.com/ijzerenhein/autolayout.js/
可视化数据流编辑器:https://github.com/Gregwar/blocks.js
基于 React 的内容生成器:https://github.com/vigetlabs/colonel-kurtz
参考资料:
https://www.process.st/low-code/
https://medium.com/@stefan.dreverman/decisions-to-take-for-your-low-code-architecture-c0768b606f
https://medium.com/@stefan.dreverman/analyzing-coinmarketcap-data-with-neo4j-4930ba0068e1
https://www.outsystems.com/blog/what-is-low-code.html
https://medium.com/@stefan.dreverman/starting-a-low-code-application-architecture-13170fcd6fc7
https://www.quora.com/What-is-low-code
作者简介:黄峰达(Phodal),ThoughtWorks Senior Consultant,CSDN 博客专家。长期活跃于 GitHub、CSDN,专注于物联网和前端领域。出版著作《自己动手设计物联网》,以及《Growth:全栈增长工程师指南》等六本电子书,并译有《物联网实战指南》。
本文经授权转自作者公众号「Phodal」。






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