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公司:携程

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携程集团有限公司(英语:Trip.com Group Ltd),是一家总部设立在上海的中国大型旅游网站,1999年创办。2003年12月,该公司在美国纳斯达克(股票代码:TCOM)上市。目前携程已在中国大陆的北京、广州等17个城市设立分支机构,在南通设立服务联络中心,并在香港及台湾皆有旗下事业,占中国在线旅游市场份额一半以上,是中国最大的在线旅行社,也是全球最大的在线旅行社之一。携程旗下拥有携程网、去哪儿网、Skyscanner、Trip.com四个主要品牌,以及驴评网、鸿鹄逸游、永安、易游等多个支线品牌。

CDP 在 Qunar 精细化运营中的建设实践

围绕实际业务应用,剖析CDP闭环建设,为业务提效、赋能~

提升前端开发效率,携程机票定制代码生成器实践

在日常的研发工作中,编写前端界面结构占据了一部分工作量。很多UI组件都存在共性,如何减少编写UI界面的开发时间,以及提取公用的前端组件,从而达到提升研发效能的目的,是我们的重要课题。

在《前端智能化探索,骨架屏低代码自动生成方案实践》中,我们曾经探索过一种自动生成骨架屏代码的方案,在此基础上,我们设计了一套代码生成器的定制流程,到达可以定制任意目的代码的效果。本文将围绕视觉稿生成任意代码,探讨代码生成器的原理与细节,最后是落地的效果展示。

携程Taro多端化探索与实践

随着移动互联网和智能设备的普及,前端开发人员需要采用多端同构技术来适配不同的终端(小程序、App和Web)。这些终端之间存在着明显的差异,包括浏览器引擎、操作系统、交互方式以及代码语言等方面。

这些差异给前端开发人员带来了不少挑战。一方面,不同终端采用不同的浏览器引擎和操作系统,导致页面渲染和交互行为的表现各不相同。另一方面,不同终端所使用的代码语言和开发工具也存在差异,需要开发人员具备不同的技术背景和知识,才能编写多份代码来适配不同的终端。这样做不仅增加了研发人员的开发工作量和代码维护的难度,还可能导致用户在不同设备上遇到不一致的用户体验,影响产品的质量和用户满意度。

为了解决这些问题,多端同构技术应运而生。通过多端同构技术,旅游前端和公共团队合作多端探索与实践,根据不同终端的特性进行灵活的适配和定制。这样可以减少开发成本和维护难度,提高开发效率和代码的可复用性。同时,多端同构技术还能提供一致的用户体验,无论用户使用哪种设备访问应用程序,都能获得相似的界面和功能。

串联多业务流程、覆盖多端 | 去哪儿网全流程自动化测试平台『设计与实现原理』分享~

带你深入了解全流程自动化测试平台对复杂业务的验证实现与应用~

携程度假基于 RPC 和 TypeScript 的 BFF 设计与实践

一种基于 RPC 的 BFF 实践,显著提升接口调用的效率和类型安全。

携程Redis跨IDC多向同步实践

跨数据中心的数据同步是企业提升容灾实力的必备手段。

故障召回率提升34%,携程智能异常检测实践

智能化运维中高效率与高质量的平衡之道。

去哪儿酒店数仓流量链路优化实践

随着旅游市场的回暖、出行需求的激增,去哪儿网酒店的单日预订量也刷新了历年的前高还在不断突破产生新高。

与此同时,酒店数仓每天处理的数据也在不断上涨,为了保障日常 SA 级的报表正常产出,需要我们持续优化数据处理的链路,消除存在的瓶颈与卡点。

酒店流量链路产出的核心宽表为:搜索( search S页 )、列表( list L页 )、详情( Detail D 页)、预订( booking B 页)和提交订单( order O 页)流量表,对应了酒店主流程各个页面的用户流量数据。

我们以一个具体的案例 “ L 页流量表” 优化作为切入点,来展开对流量链路的优化实践,承诺 SLA、体量够大、关联够多、逻辑够复杂、使用够广一直是 L 页流量表的内在标签。

Qunar客户端iOS实时活动接入实践

去哪儿网大客户端接入 iOS 实时活动 ( Live Activities )实战分享,玩转灵动岛开发看这一篇就够了。

节约60%开发工时,离在线一体化数仓系统在携程旅游的落地实践

提供实时和离线数据一体化开发、服务、质量和管理的基础设施能力。

去哪儿网Noah环境构建平台的演进

看测试环境治理的发展,助研发效能的提升。

携程商旅大前端 React Streaming 的探索之路

"渐进式的页面渲染":商旅大前端在新版 SSR 框架中关于 Streaming 的对比和探索。

携程国际机票架构重构实践

收益管理、控制风险、制定可落地的计划。

如何快速定位异常?去哪儿网根因分析实践攻略请查收~

带你了解去哪儿网根因分析的建模思路和落地过程。

瘦身50%-70%,携程 Taro 小程序样式 Size 缩减方案

Taro小程序size缩减再缩减,让size不再成为顾虑。

携程火车票短信召回算法优化实践

运用机器学习、因果推断等技术优化短信召回算法,分享在精准营销领域的业务实战经验。

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