app开发需要什么技术？

一个完整的App开发需要哪些技术？在回答这个问题之前，我们首先要了解App都有哪些类型，不同的类型适用于哪些需求，用户可以根据自己的需求选择不同的App开发。

一、 App有哪些形式

WebApp：简单来说，Web App就是针对iOS/Android优化后的web站点，用户不需要下载安装即可访问。一般的web站点测重使用网页技术在移动端做展示，包括文字，视频，等，而Web App更侧重“功能”，是基于网页技术开发实现特定功能的应用，必须依赖手机浏览器运行。Web App开发成本低，维护更新简单，支持云修复，用户不用下载更新，但是App的用户体验不足，页面跳转迟钝甚至卡壳，页面交互动态效果不灵活，而且可能上不了AppStore，如果企业的核心功能不多，App需求侧重于信息查询，浏览等基础功能，可以选择Web App。

Native App（原生App）：Native App是基于智能手机 *** 作系统（现在主流的是ios和Android）用原生程序编写运营的App。Native App运行时是基于本地 *** 作系统的，所以它的兼容能力和访问能力更好，拥有最佳的用户体验、最好的交互界面，但也是开发难度最大，开发成本和维护成本最高的App。

Hybrid App（混合App）：是指半原生半web的混合类App，同时采用网页语言和程序语言进行开发，通过不同的应用商店进行打包分发，用户需要下载安装使用。Hybrid App兼具Native App良好的用户交互体验和web App跨平台开发的优势，因在开发过程中使用网页语言，所以开发成本和难度大大降低。Native App是现在的主流应用，大型的App如淘宝／掌上百度／微信都是走的Hybrid App路线。

二、开发不同类型的App需要用到哪些技术？

Web App：iOS/Android的内置浏览器是基于webkit内核的，所以在开发webApp时，多数使用html或html5、CSS3、JavaScript技术做UI布局，使其在网站页面上实现传统的C／S架构软件功能，服务端技术用java、php、ASP。现在也有很多一键生成webApp的平台，如百度siteApp／移动开发平台APICloud，APICloud平台提供基于腾讯x5浏览器引擎生成webApp，因为移动端的超级流量入口微信／手机qq等用的也是腾讯x5内置浏览器，所以用腾讯x5浏览器生成的App在移动页面展示时适配于微信的浏览体验，这样可以帮助webApp引流。

Native App：

开发Native App需要根据运行的手机系统采用不同的开发语言，开发Android App需要的开发语言是java，还需要熟悉Android环境和机制。主要知识点如下：

1 开发环境，Android Studio、eclipse如何搭建Android开发环境可以去百度。
2 数据结构，App的某些功能涉及到做算法，所以要有一定的数学基础
3 Android SDK，会API接口开发，包括自行开发API的能力和调用第三发API的经验。
4 熟悉tcp、IP，socket等网络协议
5 如果涉及到服务器，你还需要了解webservice相关知识和相应的开发语言，常用有PHP、JSP、ASPNet
6 除了这些功能基础，App开发还涉及到UI设计、框架、性能优化、调试适配等。

Objective-C是开发iOS系统App的主流编程语言，开发者一般用苹果公司的iOS SDK搭建开发环境，iOS SDK是开发iOS应用程序中不可少的软件开发包，提供了从创建程序，到编译、调试、运行、测试等多种开发过程中需要等工具。学习iOS开发可以去看苹果官方文档，这是最权威的ios教程。

Hybrid App：混合开发中主流的是以web为主体型的开发，即以网页语言编写，穿插Native功能的hybrid App开发类型，网页语言主要有html5、CSS3、JavaScript。Web主体型的App用户体验好坏，取决于底层中间件的交互与跨平台的能力。国内外有很多优秀的开发工具，如国外的AppmAkr、Appmobi，国内的APICloud，APICloud的底层引擎用Deep Engine，使用半翻译式原理，将运行中的web翻译成Native API，并且支持扩展API，开发时可调用用原生语言开发的功能模块，以此达到媲美原生App的用户体验，同时节省开发时间。

对企业来说，可以根据自己的需求选择不同的开发类型和开发工具，目前来看，Hybrid App已经成为移动开发趋势，一方面Hybrid App开发时不采用或者大部分不采用原生语言，却能拥有原生应用的特性，一方面随着web技术的发展，Hybrid App技术已经成熟，很多大型App淘宝、微信、携程都属于这种开发模式，Hybrid App给企业移动应用的开发、维护、更新都带来了极高的便捷性，从成本投入用户体验考虑，Hybrid App都是首选。

院校专业：

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080905

培养目标

培养目标

培养目标：本专业培养德、智、体等方面全面发展，掌握数学和其他相关的自然科学基础知识 以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，具有较强 的专业能力和良好外语运用能力，能胜任物联网相关技术的研发及物联网应用系统规划、分析、 设计、开发、部署、运行维护等工作的高级工程技术人才。

培养要求：

1．掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论，具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质，社会责任感强；

2．掌握从事本专业工作所需的数学等相关的自然科学知识以及一定的经济学、管理学和工 程科学知识；

3．系统掌握物联网专业基础理论知识和专业知识，理解基本概念、知识结构、典型方法，理 解物理世界与数字世界的关联，具有感知、传输、处理一体化的核心专业意识；

4．掌握物联网技术的基本思维方法和研究方法，具有良好的科学素养和一定的工程意识， 并具备综合运用掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力；

5．具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力；

6．了解物联网的发展现状和趋势，具有技术创新和产品创新的初步能力；

7．了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策，理解工程技术伦理的基本 要求；

8．具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力；

9．具有初步的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力；

10掌握体育运动的一般知识和基本方法，形成良好的体育锻炼习惯。

主干学科：计算机科学与技术、电子科学与技术、通信工程。

核心知识领域：物联网技术体系、标识与感知、物联网通信、物联网数据处理、物联网控制、物 联网信息安全、物联网工程设计与实施等。

核心课程示例（括号内理论学时+实验或习题课学时）：

示例一：物联网工程导论（18学时）、物联网通信技术（45 +18学时）、RFID原理及应用(45+ 18学时)、传感器原理及应用（45 +18学时）、传感网原理及应用（45 +18学时）、物联网软件设计 （27 +18学时）、物联网数据处理（54学时）、物联网中间件设计（27 +18学时）、物联网应用系统 设计（54学时）、嵌入式系统与设计（45 +18学时）、传感器微 *** 作系统原理与设计（36+36学 时）、物联网控制原理与技术（45 +18学时）、物联网定位技术（45 +18学时）、物联网信息安全 （45 +18学时）、物联网工程规划与设计（36学时）、计算机网络（54学时）。

示例二：物联网工程概论（30学时）、物联网算法基础（60 +15学时）、物联网硬件基础(60+ 15学时)、传感网与微 *** 作系统（45 +15学时）、物联网安全与隐私（30学时）、无线单片机与协议 开发（60+15学时）、JAVA语言程序设计（30 +15学时）、物联网移动应用开发（20 +10学时）、物 流管理信息系统（30+15学时）、RFID系统（30学时）、物联网嵌入式系统开发（20 +10学时）、多 传感器数据融合技术（60学时）、云计算（30学时）、物联网与智慧思维（30学时）、移动人机交互 技术（30学时）、社会计算（30学时）。

示例三：物联网工程导论（18学时）、物联网体系结构（40学时）、传感器原理及应用( 36+10 学时)、物联网数据处理（40+10学时）、嵌入式系统原理（40 +12学时）、物联网工程规划与设计 （40+10学时）、物联网应用系统设计（50学时）、物联网通信技术（40 +14学时）、RFID与智能卡 技术（40+10学时）、物联网控制技术与应用（40+14学时）、物联网信息安全（40 +14学时）、传感 器网络及应用（40 +14学时）、网络规划与设计（40 +14学时）、数据仓库与数据挖掘（40+10学 时）、信息系统分析与集成（40+14学时）、软件集成与服务计算（40+10学时）。

主要实践性教学环节：课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计（论文）。

主要专业实验：传感器实验、传感网实验、物联网通信实验、物联网数据处理实验、物联网工 程规划与设计实验。

修业年限：四年。

授予学位：工学学士。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《嵌入式原理及应用》、《无线传感器网络》、《汇编语言与微机原理》、《传感器微 *** 作系统原理与设计》、《应用密码学》、《光电子物理基础》、《模拟电子技术》、《数字建模》、《微处理器系统设计》、《物联网信息处理技术》 部分高校按以下专业方向培养：电商物联网、移动嵌入式、智能机器人、物联网大数据采集与分析。

专业（技能）方向

专业（技能）方向

IT类企业：物联网工程、物联网系统设计架构、物联网应用系统开发、物理网系统管理、网络应用系统管理、物联网设备技术支持、云计算。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

物联网专业就业前景

目前，教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。

作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业，主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。未来的物联网技术要得到发展，需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破，而做到这些的关键是如何培养人才。柏斯维也指出，从整体来看，物联网行业是非常需要人才。

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

物联网专业学物联网导论、电子电路、传感器技术概论、嵌入式系统、物联网软件、标准与中间件技术、线性代数、概率统计等课程。 物联网专业学习什么课程 基础科目：大学英语、大学物理、高等数学、C语言程序与设计、线性代数、概率统计等。 专业科目：物联网导论、电子电路、传感器技术概论、rfid技术概论、TCP-IP协议、嵌入式系统、物联网软件、标准与中间件技术、M2M概论、JAVA等。 这些专业科目是物联网工程的主流学科，但是不同的学校以此为基础，所修的科目可能与以上所说的有所不同。 物联网专业就业前景 面对现在大学生毕业就业难的情况下，物联网领域却急需相关专业的人才，同时物联网行业内前景大好，这也是成为高校热门专业的一个重要原因。从工信部以及各级政府所颁布的规划来看，物联网在未来十年之内必然会迎来其发展的高峰期。而物联网技术人才也势必将会“迎娶”属于它的一个美好时代。

在应用系统开发中，采用严格的、单一的、真正的的分层架构是可以的，但实际上我们已经采用了多种架构模式设计系统。当多种不同范式的架构混合在一起，你会不会出现“指鹿为马”的现象呢？

在研究分层架构时，常通过概念性的定义或 OSI 七层应用（架构）来说明或解释分层架构：

取自《 POSA , VolI , p22 》

作为一个在项目中引入分层架构的应用者，我们应该从更具体的规范来实现分层架构：

《 POSA , VolI 》 为我们提供了更多的实现规范，然而我要解决的是有关层的 单向依赖 问题。因为有一些人在使用分层架构时，尤其是将分层架构引入到项目的目录结构时，对于某些对象的划分（从属）存在一些混乱问题。

如果你有兴趣了解更多分层架构的实现规范，可参考：《 POSA , VolI 》第二十六页到第二十九页相关知识。

在领域驱动设计（DDD）中采用的是 松散分层架构 ，层间关系不那么严格。每层都可能使用它下面所有层的服务，而不仅仅是下一层的服务。每层都可能是半透明的，这意味着有些服务只对上一层可见，而有些服务对上面的所有层都可见。

注意：松散分层架构依然是单向依赖，表明上层只能调用下层的服务，下层不能调用上层的服务。

同时在领域驱动设计（DDD）中也采用了 继承分层架构 ，高层继承并实现低层接口。我们需要调整一下各层的顺序，并且将 基础设施层 移动到最高层。

注意：继承分层架构依然是单向依赖，这也意味着领域层、应用层、表现层将不能依赖基础设施层，相反基础设施层可以依赖它们。

领域层 UserRepository 接口：

基础设施层 JpaUserRepository 实现类：

我们确实使用包来划分层级，但是包名并不能真正表示分层。

我们通常将资源库的实现放置在基础设施层，这是因为我们采用了 继承分层架构 。如果你现在采用的是 松散分层架构 ，你需要将资源库的实现放置在领域层。这是层的单向依赖原则所致，你不应该破坏这个原则。没有任何理由需要破坏分层架构的单向依赖原则，除非你不采用分层架构。

我们应该从混乱到有序的这个历史过程去研究（分析）分层架构，尤其是我们现在处在前后端分离的环境下，应用系统使用分层架构又面临着什么样的划分变化。

应用系统使用分层架构在第三阶段基本已经成熟。因为我们要探讨的是有关领域驱动设计（DDD）的分层架构，所以我们依然需要做进一步补充。具体包括两方面的补充：

花开半夏
面向物联网的21个开源软件项目有哪些,物联网开源平台搭建
admin 07-26 04:41 166次浏览
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准
51CTOcom直译物联网市场呈现碎片化、无定形化、不断变化的特征，其性质通常只需关注互 *** 作性。 难怪开源在这方面不俗。 ——客户犹豫不决，害怕将物联网的未来寄托在可能难以定制或互联的专有平台上。
本文介绍了主要的开源软件项目，重点讨论了面向家庭和工业自动化的开源技术。 我们忽略了专注于垂直领域的物联网项目，如Automotive Grade Linux和Dronecode。 我们还忽略了面向互联网的开源 *** 作系统发行版，包括Brillo、Contiki、Mbed、OpenWrt、Ostro、Riot和Ubuntusnappping。这次，我们将智能
这里介绍的21个项目包括由Linuxfoundation管理的两个大型项目： Allseen(Alljoyn )和ocf (iotivity )，以及物联网传感器的端点和网关我还介绍了几个专门针对物联网生态系统特定领域的小项目。 我们曾介绍过更多的项目，但越来越难分清物联网软件和普通软件的区别。 从嵌入式环境到云，越来越多的项目都带有物联网元素。
您声称这21个项目都是开源的，但请确保完整的名称不在本文的范围内。 它们至少在生态系统的一个部分运行Linux，大多数都完全支持Linux，从开发环境到云/服务器、网关和传感器端点部件。 大多数组件都有可以在Linux开发板(如Raspberry Pi和BeagleBone )上运行的组件，大多数都支持Arduino。
物联网领域仍然有很多专有技术，特别是在自上而下的企业平台上。 但是，其中也提供了部分开放访问权限。 例如，威瑞森的ThingSpace针对4G智慧城市APP应用，拥有一套免费的开发API，支持开发板，尽管核心平台本身是独一无二的。 相似的是，亚马逊的AWS物联网工具包包括部分开放的设备SDK和开源入门工具包。
其他主要的专有平台包括苹果的HomeKit和微软的Azure物联网工具包。 在拥有230个成员的Thread Group中，该组织监督基于6LoWPAN的对等Thread网络协议。 Thread Group由谷歌的母公司Alphbet旗下的Nest设立，没有提供像AllSeen和OCF那样全面的开源框架。 但是，它与Brillo相关，也与Weave物联网通信协议相关。 5月，Nest发布了名为OpenThread的开源版Thread。
介绍21个面向物联网的开源软件项目。
AllseenAlliance(Alljoyn ) )。
由Allseenalliance(asa )监管的AllJoyn互 *** 作系统框架可能是市场上采用最广泛的开源物联网平台。
Bug Labs dweet和freeboard
bugglas是从制造基于模块化Linux的有bugh的硬件设备开始的，但很久以前就演变成了与硬件无关的企业级物联网平台。 Bug Labs提供“dweet”消息、警告系统和“freeboard”物联网设计APP。 dweet使用HAPI Web API和JSON来帮助发布和描述数据。 freeboard是一种拖放式工具，用于设计物联网仪表板和可视元素。
DeviceHive
DataArt基于AllJoyn的设备管理平台可以运行在许多云服务上，包括Azure、AWS、Apache Mesos和OpenStack。 DeviceHive专注于使用ElasticSearch、Apache Spark、Cassandra和Kafka，分析大数据。 有些网关组件可以在运行Ubuntu Snappy Core的任何设备上运行。 模块化网关软件与DeviceHive云软件和物联网协议配合使用，作为Snappy Core服务进行部署。
DSA
分布式服务架构(DSA )便于集中式设备的互 *** 作性、逻辑和APP应用。 DSA项目正在构建分布式服务链接(DSLinks )库，以支持协议转换以及与第三方数据源的数据集成。 DSA提供了一个可扩展的网络拓扑，其中包括多个DSLinks，用于在连接到分层代理分层结构的物理互联网边缘设备上运行。
EclipseIOT(Kura ) )。
Eclipse基金会的物联网主要围绕基于Java/OSGi的Kura API容器和聚合平台，支持在服务网上运行的m2m APP应用。 Kura基于Eurotech的Everywhere Cloud物联网框架往往与Apache Camel集成，后者是基于Java的基于规则的路由和中介引擎。 Eclipse物联网子项目包括Paho消息传递协议框架、面向轻量级服务器的Mosquitto MQTT体系结构和Eclipse SmartHome框架。 有些项目实现名为Californium的基于Java的受限APP应用协议(CoAP )。
Kaa
CyberVision支持的Kaa项目为云互联的大型物联网提供了可扩展的端到端物联网框架。
该平台包括一种支持REST的服务器功能，可用于服务、分析和数据管理，通常部署成由Apache Zookeeper协调的节点集群。Kaa的端点SDK支持Java、C++和C开发，负责处理客户机/服务器通信、验证、加密、持久性和数据编排。SDK包括针对特定服务器、支持GUI的模式，这些模式可转换成物联网物件绑定。模式治理语义，并抽象一组迥异设备的功能。
Macchinaio
Macchinaio提供了一种“支持Web、模块化、可扩展的”JavaScript和C++运行时环境，可用于开发在Linux开发板上运行的物联网网关应用程序。Macchinaio支持一系列广泛的传感器和连接技术，包括Tinkerforge bricklet、XBee ZB传感器、GPS/GNSS接收器、串行和GPIO联网设备以及方向感应器。
GE Predix
GE面向工业物联网的平台即服务(PaaS)软件基于Cloud Foundry。它增添了资产管理、设备安全、实时预测分析，并支持不同数据的采集、存储和访问。GE Predix是GE为内部运营而开发的，它已成为最成功的企业物联网平台之一，收入大约60亿美元。GE最近与HPE达成了合作伙伴关系，HPE将把Predix整合到自己的服务中。
Home Assistant
这个作为后起之秀的草根项目提供了一种面向Python的家居自动化方法。
Mainspring
M2MLabs的基于Java的框架针对远程监控、车队管理和智能电网等应用领域中的M2M通信。与许多物联网框架一样，Mainspring高度依赖REST Web服务，并提供了设备配置和建模工具。
Node-RED
这种面向Nodejs开发人员的可视化布线工具拥有基于浏览器的数据流编辑器，可用于设计物联网节点当中的数据流。然后，节点可以迅速部署成运行时环境，并使用JSON来存储和共享。端点可以在Linux开发板上运行，支持的云包括Docker、IBM Bluemix、AWS和Azure。
Open Connectivity Foundation(IoTivity)
英特尔和三星支持的开放互联联盟(OIC)组织和UPnP论坛组成的这个组织正在努力成为物联网方面领先的开源标准组织。OCF的开源IoTivity项目依赖充分利用的JSON和CoAP。
openHAB
OpenIoT
这款基于Java的OpenIoT中间件旨在使用一种公用云计算交付模式，为开放、大规模的物联网应用提供便利。除了表示物联网物件的本体、语义模型和标注外，该平台还包括传感器和传感器网络中间件。
OpenRemote
OpenRemote为家庭和楼宇自动化而设计，它以广泛支持众多智能设备和网络规范而出名，比如1-Wire、EnOcean、 xPL、Insteon和X10等规范。规则、脚本和事件都得到支持，还有基于云的设计工具，可用于用户界面、安装、配置、远程更新及诊断。
OpenThread
这是Nest最近从基于6LoWPAN的物联网Thread无线网络标准分离出来的开源项目，它还得到了ARM、Microchip旗下的Atmel、Dialog、高通和德州仪器的支持。OpenThread实现了所有Thread网络层，还实现了Thread的端点设备、路由器、Leader和边界路由器等角色。
Physical Web/Eddystone
谷歌的Physical Web让蓝牙低能耗(BLE)信标可以将URL发送到智能手机。它针对谷歌的Eddystone BLE信标经过了优化，这提供了除苹果的iBeacon之外的一种开放技术。其想法是，行人可以与任何具有BLE功能的支持性设备(比如汽车停放计时器、标牌或零售产品)联系。
PlatformIO
基于Python的PlatformIO包括IDE、项目生成器和基于Web的库管理器，它是为访问来自基于微控制器的Arduino和基于ARM Mbed的端点的数据设计的。它为200多种板卡提供了预先配置的设置，并与Eclipse、Qt Creator及其他IDE整合起来。
The Thing System
这种基于Nodejs的智能家居“监管”软件声称支持真正的自动化，而不是简单的通知。其自学习人工智能软件可处理许多协同式M2M *** 作，不需要由人干预。缺少云组件恰恰提供了更好的安全性、隐私性和控制性。
ThingSpeak
成立五年的ThingSpeak项目专注于传感器日志、位置跟踪、触发器及提醒以及分析。ThingSpeak用户可以使用用于物联网分析和可视化的MATLAB版本，不需要向Mathworks购买许可证。
Zetta
Zetta是一种面向服务器的物联网平台，利用Nodejs、REST和WebSockets构建而成，奉行基于数据流的“响应式编程”开发理念，用Siren超媒体API连接起来。设备被抽取成REST API，用云服务连接起来，这些服务包括可视化工具，并支持Splunk之类的机器分析工具。该平台可将Linux和Arduino开发板之类的端点与Heroku之类的云平台连接起来，以便构建地理分布式网络。
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