【一步步开发AI运动小程序】十四、主包超出2M大小限制,如何将插件分包发布?

简介: 本文介绍了如何从零开始开发一个AI运动小程序,重点讲解了通过分包技术解决程序包超过2M限制的问题。详细步骤包括在uni-app中创建分包、配置`manifest.json`和`pages.json`文件,并提供了分包前后代码大小对比,帮助开发者高效实现AI运动功能。

随着人工智能技术的不断发展,各大IT大厂也纷纷推出了AI运动应用,如“乐动力”、“天天跳绳”等AI运动APP,让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么,能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序,分享这些概念的红利呢?本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序,本系列文章将使用“云智AI运动识别小程序插件”,请先行在微信服务市场官网了解详情。

一、小程序的程序包限制

引用插件后,导致程序包超出2M的限制的问题,是我们插件广大调用者,拿到插件后最常咨询的问题,插件由于识别引擎代码量较大,所以占用的空间确实偏大,但我们可以通过分包的方案来轻松解决这个问题。下面我们就来看如何实现分包,要使用分包之前,请先阅读官方分包文档https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/subpackages.html

二、插件分包建议方案

我们建议各开发者,将插件及运动识别相关组件、页面放置到一个独立的分包中,如module-sport,并做适当的分包预加载配置,这样便可以让运动相关功能代码包,既不占用主包和其它子包的代码空间,又兼顾加载性能。特别是已有应用集成,就不会影响任何现有功能了。

三、在uni-app中实现分包

3.1、划立运动分包

在项目的中新建一个名module-sport的文件夹,做为分包文件夹,将所有AI运动相关的组件、页面、JS文件、静态资源全部放入其中。
image.png

3.2、在mainifest.json文件中配置分包优化

用记事本或其它编辑器(HBuilderX不能编辑mainifest.json)编辑项目的mainifest.json文件,找到mp-weixin节,添加分包优化选项,如下图所示:

"mp-weixin" : {
   
        "appid" : "wx6130e578c4a26a1a",
        "setting" : {
   
            "urlCheck" : false,
            "minified" : true,
            "postcss" : false
        },
        "usingComponents" : true,
        "optimization" : {
   
            "subPackages" : true //开启分包优化
        }
    }

3.3、在pages.json文件中注册分包

"subPackages": [{
   
    "root": "module-sport",
    "pages": [{
   
        "path": "pages/sport",
        "style": {
   
            "navigationBarTitleText": "运动检测演示",
            "enablePullDownRefresh": false
        }
    }...],
    "plugins": {
   
    //将插件放在子包中引用,则插件将占用子包空间
        "aiSport": {
   
            "version": "1.0.16",
            "provider": "wx6130e578c4a26a1a"
        }
    }
}]

3.4 在pages.json加入运动分包预加载,加速包下载

"preloadRule": {
   
    "pages/welcome": {
   
    "network": "all",
        "packages": ["module-sport"]
    }
},

到此便实现了将运动功能分包及加载优化,我们为您准备了完整的分包Demo参考项目,插件调用用户请联系我们索取。

四、在原生小程序中实现分包

由于原生的分包配置相对更简便,操作也大同小异,按照官方文档操作即可,就不在此赘述了,插件调用用户也可直接向我们索引取原生版的分包Demo参考项目。

五、分包效果

接下来我们看看分包前与分包后的代码大小对比,如下两图所示:
image.png
image.png

好了分包就为您介绍到,下篇我们将为您介绍,运动识别时如何判断人体远近问题,敬请期待...

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