Некоторое время назад промелькнула на Хабре вот эта статья о запуске игры. В ней автор делится своим опытом создания первой игры и публикации ее через издателя. На тот момент моя игра уже была выпущена и находилась в GooglePlay около месяца. Правда, я выбрал самостоятельный вариант публикации без какой-либо помощи издателей. А поскольку опыта в этой области у меня не было совсем никакого, то я сделал целый ряд ошибок, которые, по-моему, снизили и так небольшие результаты. Вот об этих ошибках, а также о детальной статистике на текущий момент, я и хотел бы рассказать…

Это перевод 1.17 версии руководства от Rafe Kettler.

Содержание

1. Вступление
2. Конструирование и инициализация
3. Переопределение операторов на произвольных классах
   • Магические методы сравнения
   • Числовые магический методы
4. Представление своих классов
5. Контроль доступа к атрибутам
6. Создание произвольных последовательностей
7. Отражение
8. Вызываемые объекты
9. Менеджеры контекста
10. Абстрактные базовые классы
11. Построение дескрипторов
12. Копирование
13. Использование модуля pickle на своих объектах
14. Заключение
15. Приложение 1: Как вызывать магические методы
16. Приложение 2: Изменения в Питоне 3

Вступление

Что такое магические методы? Они всё в объектно-ориентированном Питоне. Это специальные методы, с помощью которых вы можете добавить в ваши классы «магию». Они всегда обрамлены двумя нижними подчеркиваниями (например, __init__ или __lt__). Ещё, они не так хорошо документированны, как хотелось бы. Все магические методы описаны в документации, но весьма беспорядочно и почти безо всякой организации. Поэтому, чтобы исправить то, что я воспринимаю как недостаток документации Питона, я собираюсь предоставить больше информации о магических методах, написанной на понятном языке и обильно снабжённой примерами. Надеюсь, это руководство вам понравится. Используйте его как обучающий материал, памятку или полное описание. Я просто постарался как можно понятнее описать магические методы.

С текстурами вечно какие-то проблемы! То оказывается, что нельзя взять любую фотку и налепить на модельку. То на стыке текстур появляются швы, которые замучаешься заглаживать. То вроде уже и загладил всё, но глаз, этакий проказник, всё равно замечает повторяющиеся узоры и рушит иллюзию.

Можно сделать текстуру побольше, чтобы повторяющиеся куски дальше отстояли друг от друга и были не так заметны. Можно даже сделать её совсем огромной, на пару сотен тысяч пикселей, чтобы она накрывала всю сцену целиком без швов и повторений. Подобную технику называют мегатекстурой. Но мегатекстуры и близкие к ним виртуальные текстуры усложняют работу с памятью, для работы с ними требуются особые инструменты, да и в целом это ещё молодая технология.

Как же быть? Есть один трюк — непериодические мозаики. Они лишены проблемы повторяемости и достаточно просты в реализации. Одну из таких мозаик придумал китайский математик Ван Хао в 1961 году. Элементы этой мозаики можно представить в виде прямоугольников с разноцветными гранями. Но чтобы понять принцип её работы, надо сначала разобраться в классическом методе заполнения площадей текстурами.

Отгадайте загадку: в четырёх измерениях сидит и комплексными числами воротит?

Подсказка: это вектор со скаляром. И вещественная матрица. И придумал его Гамильтон.

Не помогло? Ну что вы, это же элементарно! Это кватернион! Кватернионы используют для записи вращений в робототехнике, игровых движках, ПО для моделирования и вообще везде, где не нужны проблемы с углами Эйлера или матрицами. Если вас испугала путаница выше с разными представлениями кватерниона, то можете быть спокойны. Кватернионы очень просты в использовании и их внутреннее строение может понадобиться только в очень редких случаях, где нужна тонкая оптимизация. В остальное время с помощью кватернионов можно крутить всё что угодно и как угодно, и оно будет плавно и красиво интерполироваться без шарнирных замков.

«Качество появляется только тогда, когда кто-нибудь несёт ответственность лично».
— Фредерик Ф. Брукс



Привет, хабр!

Предлагаю вашему вниманию вольный перевод эссе "A Generation Lost in the Bazaar" Пола-Хеннинга Кампа, повествующего нам о печальной судьбе поколения IT-профессионалов, выросших в период бума доткомов, а также о фундаментальных проблемах в UNIX, напрямую влияющих на качество и портабельность ПО. Обо всём по порядку.

Spatial hashing это простая техника, которая используется в базах данных, физических и графических движках, симуляциях частиц и вообще везде, где нужно быстро что-то найти. Если в кратце, то суть в том, что мы разбиваем пространство с объектами на ячейки и складываем в них объекты. Затем вместо поиска по значению очень быстро ищем по хэшу.

Предположим, что у вас есть несколько объектов и вам нужно узнать нет ли между ними столкновений. Простейшим решением будет посчитать расстояние от каждого объекта до всех остальных объектов. Однако, при таком подходе количество необходимых вычислений растёт слишком быстро. Если на десятке объектов приходится делать сотню проверок, то на сотне объектов выходит уже десяток тысяч проверок. Это и есть печально известная квадратичная сложность алгоритма.

Когда-то я* говорил, что без идеального задокументированного кода с многоуровневой плагинной архитектурой заказчик будет мучиться в конвульсиях каждый раз, когда его пальцы будут соприкасаться с клавиатурой. Теперь я заказчик и понимаю, что мне нафиг не нужен идеальный код, депенденси инджекшены и два синьора по цене одного. Главное, чтобы работало и было сделано в срок. И желательно бесплатно.

Когда-то я говорил, что к собеседованию должен готовиться не только соискатель, но и интервьювер. Теперь я сам провожу собеседования, но после десятого интервью все соискатели выглядят как китайцы – одинаково.

Когда-то я говорил, что опаздывать на встречи могут только пид$расы. Теперь я сам часто опаздываю на встречи, но в то же время не сплю с мужиками.

Когда-то я говорил, что главное в любом проекте – правильный процесс. Ну и еще печеньки. Теперь у меня только православный скрам, настоянный на канбане, но проекты факапятся с таким же успехом.

В продолжении статьи о кроссплатформенной и кросс-аппаратной оптимизации, на примере задачи поиска полным проходом по таблице из 5 полей и 10 000 000 строк, и неизбежности этой задачи даже при индексном поиске, я покажу как ускорить такой поиск в 3.5-5.3 раза с использованием C++ независимо от аппаратной платформы.
В предыдущей статье нам удалось ускорить поиск в 1.3 раза: GitHub.com
Мы не будем банально описывать конструкции языка, а покажем преимущества C++ при решении одного из этапов реальной задачи.
Мы по-прежнему пишем кроссплатформенно под MSVC11(MSVS2012) и GCC 4.7.2, и используем в них C и частично реализованный стандарт C++11.
Для упрощения понимания мы все ещё пишем без индексного поиска, но это решение в дальнейшем будет использоваться при индексном поиске.

Недавно я прочитал интересную книгу Алана Пиза “Ответы в вопросах”. Помимо основного содержания про то, как правильно нужно задавать вопросы, чтобы получить нужные вам ответы, в книге есть вступление, в котором Алан рассказывает о своем пути к успеху. Уже с десяти лет он начал торговать резиновыми губками, а в восемнадцать лет стал лучшим агентом по продажам в компании по реализации постельного белья и кухонных принадлежностей. Неудивительно, что с таким богатым опытом он умел общаться с людьми и научился понимать, когда люди заинтересованы в его товаре, а когда хотят, чтобы он поскорее ушел.

Изучив жесты и позы клиентов, Алан Пиз написал книгу “Язык телодвижений”, которая разошлась сотней миллионов экземпляров и была переведена на 36 языков. В книге рассказывается о всевозможных жестах, позах, личном пространстве, о разнице в жестах различных культур и о том, как правильно пользоваться этими знаниями.

Когда Алану было одиннадцать лет, он продавал губки, чтобы собрать деньги на строительство клуба для скаутского отряда. Скаут-мастер, мудрый пожилой человек, поделился с Аланом секретом, который был назван Аланом “закон распределения вероятностей”. Это правило дословно:

Удача — это игра, чем дольше играешь, тем больше выигрываешь. И чем больше выигрываешь, тем более успешно играешь.

В этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.

Вас ждет много анализа и немного частных производных. Код прилагается.
Прошу под кат!

На блоге одного из создателей Aquaria и Spelunky есть любопытный пост с советами для тех, кто испытывает проблемы с доведением до конца своих игровых проектов. Этот список советов оказался для меня своего рода «зеркалом», в котором отражены многие проблемы, с которыми сталкивался я сам, и я был удивлен тем, насколько хорошо автору удалось уловить суть этих проблем и предложить свои решения, зачастую бескомпромисные.

Приближаясь к заключительной стадии разработки моей игры, я много думал о том, как завершать выполнение проектов в целом. Я заметил, что вокруг много действительно талантливых разработчиков, у которых возникают проблемы с доведением до конца игровых проектов. По правде говоря, я и сам оставил позади себя ряд незавершенных игр… Думаю, у многих та же ситуация. Не всякий проект удается, по разным причинам. Однако если вы стали замечать, что постоянно забрасываете проекты, которые имеют неплохой потенциал, вероятно, стоит оглянуться назад и изучить тому причины.

От переводчика

На днях в сети появился минисайт minifesto.org со здравой, на мой взгляд, тезисной выжимкой опыта подхода к стартапам (да и к разработке в целом). Манифестность текста смягчается от начала к концу, но это не делает его хуже.

Снова прошу прощения за отсутствие перевода словосочетания “computer science”.

Кратко

• Боритесь за закон Парето, следите за тем, чтобы 20% вашего труда давало вам 80% результата;
• Расставляйте приоритеты, ведь минимализм нужен для того, чтобы делать то, что нужно, а не распыляться по мелочам;
• Лучшее — враг хорошего: сначала просто сделайте, потом сделайте правильно, потом сделайте лучше;
• Убивайте в зародыше, не бойтесь начать всё сначала. Чем быстрее ошибётесь, тем быстрее научитесь;
• Повышайте свою ценность. Постоянно думайте о том, чем можно помочь команде, — и развивайтесь в этом направлении;
• Сперва основы. Мыслите последовательно, ориентируясь на лучшие практики мира Computer Science;
• Посмотрите с разных сторон. Простое получается тяжелее, чем сложное, поэтому включайте воображение;
• Синтаксис — основа взаимодействия. Мы пишем код для людей, а не для машин;
• Не запутывайте. Старайтесь проектировать слоями, по мере возможности не зависящими друг от друга;
• Вычищайте оставленное-на-всякий-случай. Минимализм борется с отвлекающим от основного.

Здравствуйте, уважаемые хабрачитатели. В этой статье я хотел бы поделиться знаниями об одном небольшом и простом, но полезном шаблоне, про который обычно не пишут в книжках (возможно, потому, что он является частным случаем шаблона «Команда»). Это шаблон «Правила» (Rules Pattern). Вероятно, для многих он будет очень знакомым, но кому-то будет интересно с ним познакомиться.

Вот несколько необычных фактов о языке C#, о которых знают лишь немногие разработчики.

1. Индексаторы могут использовать params параметры

Мы все знаем, как обычно выглядят индексаторы x = something["a"], а так же код необходимый для его реализации:

public string this[string key]
 {
   get { return internalDictionary[key]; }
 }

Но знали ли вы, что для доступа к элементам вы можете использовать params параметры x = something["a", "b", "c", "d"]?
Просто напишите ваш индексатор следующим образом:

Давно знаком и являюсь поклонником Яны Франк (ака Миумау в ЖЖ — www.miumau.lj.ru). Был на ее встрече позавчера, записал всю встречу на видео. Что мне понравилось: много дельных советов о борьбе с творческим кризисом, прокрастинацией в личном развитии и астенизацией. Все эти подходы применимы не только среди «художников», или тех чьи профессии считаются «творческими», но и вообще среди людей, которые хотят получать удовольствие от работы.

Вначале пару минут вступления-хождения.

Недавно наша студия завершила разработку большого обновления — Captain Antarctica: Endless Run — для устройств на iOs. Кропотливая работа над обновлением затронула производительность, которая оказалась очень низкой на слабых устройствах. Я боролся с этим целую неделю и добился как минимум 30 FPS, а также значительного сокращения размера приложения. Хочу рассказать, как я это сделал, ну и как делать не стоит.
Статья пригодится любым разработчикам на Unity (причем не только менеджерам проектов и техническим специалистам, но и просто программистам, художникам и дизайнерам), потому что она затрагивает как оптимизацию на Unity в целом, так и конкретно оптимизацию 2d-приложений для мобильных устройств.

Доброе время суток, уважаемые хабражители!

Прослушав курс по компьютерной графике в университете и вдоволь наигравшись с OpenGL, я решил, что пора бы уже двинуться дальше и попробовать себя в разработке игр. Писать с нуля свой движок, прямо скажем, не очень-то хотелось. Главной целью было скорее посмотреть как это делается, вынести уроки и может быть создать что-то на базе выбранного движка. Беглый поиск показал, что с открытыми кроссплатформенными движками немного туго. У одного проблемы с Linux, Windows или Mac OS, у другого со свежими версиями мобильных ОС, третий почти заброшен… Но я-таки наткнулся на один очень привлекательный экземпляр, о котором и хочу поведать в этой статье.



Имя этому фреймворку — GamePlay 3D. Информации о нём на просторах интернета не очень много, чего уж говорить про рунет. Это open source фреймворк написанный на C++ для программирования игр на C++ со всеми вытекающими из этого достоинствами и недостатками. Авторы проекта позиционируют его как универсальный инструмент, эдакий аналог cocos2d для 3D игр. Чтобы начать писать на GamePlay 3D не нужно обладать глубокими знаниями OpenGL, GLSL или математики 3D графики, однако все мы понимаем, что для достижения хорошего результата от этого никуда не деться. Подробности и небольшой пример для старта под катом.

В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.

Даже если вы никогда в жизни не думали, что занимаетесь тестированием, вы это делаете. Вы собираете свое приложение, нажимаете кнопку и проверяете, соответствует ли полученный результат вашим ожиданиям. Достаточно часто в приложении можно встретить формочки с кнопкой “Test it” или классы с названием TestController или MyServiceTestClient.



То что вы делаете, называется интеграционным тестированием. Современные приложения достаточно сложны и содержат множество зависимостей. Интеграционное тестирование проверяет, что несколько компонентов системы работают вместе правильно.

Оно выполняет свою задачу, но сложно для автоматизации. Как правило, тесты требуют, чтобы вся или почти вся система была развернута и сконфигурирована на машине, на которой они выполняются. Предположим, что вы разрабатываете web-приложение с UI и веб-сервисами. Минимальная комплектация, которая вам потребуется: браузер, веб-сервер, правильно настроенные веб-сервисы и база данных. На практике все еще сложнее. Разворачивать всё это на билд-сервере и всех машинах разработчиков?

Я поискал по хабру перевод уроков с этого сайта, но нашлось только одно упоминание, да и то — в комментариях:



Потому и решил исправить положение, попытался дополнить и разнообразить примеры своими наработками, а заодно попрактиковался в переводе. Также, поскольку моей любимой ОС сначала была WinXP а теперь Ubuntu, постараюсь сделать кроссплатформенные примеры, захватив как можно больше нюансов настройки для этих платформ. В данной серии уроков рассматривается создание фрэймфорка, достаточного для начала разработки 2D игр.
Что из этого получилось