C++ *

Экспериментируем с компилятором для новой не Фон-Неймановской архитектуры, обещающей повышение энергоэффективности в 100 раз.

Довольно долго я тягался с по-настоящему глупой проблемой на C++: мне не нравятся функции-члены, но я вынужден их писать, чтобы программисту было хоть немного удобнее работать. Функции-члены обеспечивают две вещи: разграничение областей видимости и обнаружимость. Разграничение областей видимости — менее актуальная из этих задач, поскольку в моём коде на C++ я и так не использую модификаторы private/public. Обнаружимость — большая проблема: я могу написать x.F, а IDE предложит x.Func(). Отлично! «Но правильные программисты пользуются только vim и скромными IDE». Что ж, привет вам, воображаемые мифические обычные программеры. Здесь вам ничего не угрожает, но, пожалуйста, уходя — надевайте сразу два беджика:  «vim отстой» и «Я ненавижу emacs». Отлично помогает завязать разговор с «настоящими» программистами.

В последнее время заметно увеличилось количество методик изучения иностранного языка. При этом, гораздо меньше внимания акцентируется на, собственно, данных для обучения.

Экспериментируя, уже в зрелом возрасте, весьма продолжительное время, с разными вариантами изучения французского языка, пришел к выводу, что обучающие данные должны удовлетворять следующим условиям:

Всем привет!

Меня зовут Егор - я бэкенд разработчик и работаю в бигтехе. Но я не буду рассказывать о перекладывании jsonчиков (или буду). Данная статья (надеюсь, вы оценили каламбур в названии) рассчитана на разработчиков, которые ранее слышали об Arduino или пробовали программировать под эту платформу. В ней мы рассмотрим опыт новичка в плане проектирования и разработки IoT устройства мониторинга уровня CO2 в помещении. Наша цель - сделать устройство, которым просто пользоваться и оно приносит пользу.

Практически каждому разработчику однажды приходилось искать утечки памяти в его приложении / либо же профилировать использование памяти процессом. Задача эта довольно трудоемкая и непростая.

Большинство популярных профилировщиков памяти либо дают неточную информацию (sampling), либо значительно замедляют выполнение (Valgrind, heaptrack). При этом в многопоточной среде они плохо масштабируются и требуют сложной настройки.

Желание совместить детализацию аналогичную heaptrack и при этом решить проблему с многопоточностью привело к созданию MemHawk. Новый профилировщик сочетает преимущества традиционного подхода с учетом каждой аллокацией, но при этом предоставляет статистику по каждому уникальному стектрейсу без записи каждой аллокации в лог.

В данной статье рассмотрим какие ключевые вопросы нужно решить при разработке своего профайлера, чем не угодили существующие решения и на какие ограничения пришлось пойти.

Спойлер - удалось ускориться по отношению к heaptrack в 30 раз.

Путь от костылей к универсальному живучему алгоритму

В статье разбирается само устройство обобщённого алгоритма: как концептуально закладывать возможность учёта истории наблюдений, реконструкции мира и перебора альтернатив, чтобы ИИ-ассистенты/программисты могли реализовать эти механизмы под свои задачи. Детально разобран только универсальный перебор вариантов; реализация остальных особенностей предоставляется разработчику специализированное версии алгоритма.

Статья для тех, кто хочет понять архитектурный каркас живучих решений — и самостоятельно наполнить его собственными инструментами под реальные задачи.

Добавляем щепотку векторного программирования в задачки проекта Эйлер. Заодно разбираемся, как эффективно реализовать деление на константу.

В этой статье мы посмотрим, как можно реализовать полную compile‑time валидацию SQL‑запросов на основе схемы базы данных, встраиваемой прямо в код. Без магии, без рантайма, без сторонних тулов. Только стандартный C++ и ваша структура БД. Валидация таблиц, столбцов, типов аргументов и их количества — всё на compile‑time.

Представьте, если бы компилятор сам указывал «такой таблицы нет», «несуществующий столбец», «несовместимые типы» — до запуска программы. Такой подход полностью устраняет «сюрпризы» во время исполнения и исключает класс ошибок, связанных с генерацией SQL во время работы программы. Ваша программа даже не соберётся.

Приветствую читателя этой статьи. Я студент, учусь по направлению «Приборостроение», но большую часть времени занимаюсь программированием. Все таки это меня привлекает больше. Задумывался по поводу смены ОС на Arch Linux, но пока отложил эту затею в долгий ящик. Смотрел различные ролики на YouTube и заметил, что многие пользователи ставят себе Polybar, в котором можно легко настраивать информацию, выводимую на нечто похожее на Панель задач в Windows. Тогда я подумал «А почему бы не сделать такое в винде?!» и сразу начал гуглить что к чему. Попытался найти готовые аналоги, но ничего не впечатлило, поэтому решил написать свою программу на C++.

Приветствую!

Когда мне сначала просто захотелось, а потом потребовалось и для работы изучить C++, я сильно удивился, что информации касаемо пары C/C++ информации вроде много, но она уж слишком сильно не структурирована и не систематизирована. Одно лишь объяснение указателей мне потребовалось очень много времени искать, потом я понял что такого нет. В интернете есть много объяснений и информации, но это все либо рерайт чужих статей либо просто бессвязный бред где порой кажется что сам человек не проверяет информацию либо просто сам не знает. Да и честно говоря очень мало понятных и рабочих кусков кода с объяснением решения, которое можно было бы протестировать на работоспособность.

Поэтому я решил здесь в данном блоге (Habr идеальное место для этого) собрать в кучу как свои мысли так и свой опыт. А также опыт других людей которые также использовали данный инструмент в своей работе или просто как хобби.

Также стоит отметить, что на мой взгляд для изучения C++ надо начать именно с C, но применять его врятли получится потому что как бы C не был хорош, все же на фоне C++, для современных задач он не полноценен (но тут я сразу уточню, что технология превосходная и я до сих пор удивляюсь как кто-то смог создать подобный язык, с настолько простым и удобным функционалом, который используется и сейчас, но в современной разработке он не функционален, хотя дальше я опишу сферу применения данного языка программирования).

Привет, Хабр! Меня зовут Константин Крюков, я разрабатываю систему хранения данных TATLIN.UNIFIED в YADRO. Сейчас мы с командой создаем MeyerSAN — решение, которое имитирует неисправность SAS HDD и SSD и позволяет автоматически тестировать реакцию СХД на ошибки.

Мы написали проект на новом стандарте С++ 23 и использовали паттерны объектно-ориентированного программирования. Под катом расскажу, что за решение у нас вышло, как устроена его архитектура. А еще мы вместе вспомним, зачем строить программную архитектуру тщательно и правильно (и не жалеть об утраченном времени на активную разработку).

В статье подробно рассматривается опыт интеграции высокоточных тактильных перчаток в VR‑окружение при помощи ROS 2. Автор делится практическими наблюдениями, описывает архитектуру системы, принципы синхронизации данных и пример реализации на C++ и Python. Материал будет интересен тем, кто хочет заглянуть «под капот» реального прототипа мультисенсорного взаимодействия и избежать типичных ловушек в организации низкоуровневой передачи тактильных сигналов.

В этой статье мы расскажем вам о том, как путешествовали по землям Ирдии. Нас ждали приключения, полные славных сражений, побед и редких наград в виде могущественных артефактов! "Что же это за артефакты такие?" — спросите вы. Конечно же, это ошибки, найденные в коде довольно известной и крайне увлекательной игры "The Battle for Wesnoth".

Сравнение PyBind11 vs ctypes

В принципе, можно вызывать C++ из Python двумя способами: при помощи библиотеки PyBind11 для C++, которая готовит модуль Python, либо при помощи пакета cytpes для Python, который предоставляет доступ к скомпилированной разделяемой библиотеке. Работая с PyBind11, не составляет труда совместно использовать множество типов данных, в то время как ctypes — это гораздо более низкоуровневое решение в стиле C.

Взявшись за описанный здесь проект, я хотел рассчитывать на производительность и переносимость C++, но так, чтобы не жертвовать интерактивностью интерпретируемых языков, которая удобна для экспресс-исследования и отладки.

К счастью, вызывать C++ из Python не так сложно, как может показаться на первый взгляд. Таким образом, можно в какой-то степени позаимствовать интерактивность Python при разработке кода C++.

Типичная проблема новичков при изучении языка программирования — они тонут в море учебных материалов. Интернет предлагает тонны статей, курсов и книг по C++, но как выбрать действительно стоящие?

Меня зовут Владислав Столяров, я руководитель команды анализа безопасности продуктов в мультипродуктовой экосистеме МойОфис. Наши решения — Документы Настольные и Документы Онлайн — во многом работают благодаря C++, так что мне есть чем поделиться. В этой статье расскажу, что делать, если вы вдруг решили залететь в плюсы, но уже чувствуете, как накрывает экзистенциальный кризис от обилия информации.

Как был переработан подход к полиморфизму в C++‑фреймворке Flox: замена virtual на статически сгенерированные vtable с концептами. В статье описана архитектура, проблемы, решение и метрики прироста производительности.

QapDSLv2: Новый стандарт AST-heavy парсинга

QapDSLv2 обеспечивает:

Молниеносное построение AST

Полное сохранение структуры исходного кода

Простоту интерпретации и модификации грамматик

Забудьте о любы других парсерах! С помощью QapDSLv2 можно создавать компиляторы/анализаторы/форматировщики кода за минуты/часы.

Парсеры и генерация абстрактных синтаксических деревьев (AST) — это обычно долго, сложно и требует тонны шаблонного кода. Но что если я скажу, что теперь можно описывать грамматики и структуры данных одновременно и получать готовый, оптимизированный C++ код автоматически?

QapDSLv2 — новый стандарт эффективности и удобства в парсинге. Это язык описания парсеров, который избавляет от синтаксического шума, упрощает интеграцию с C++ и позволяет создавать сложные анализаторы без боли и ошибок. Забудьте о бесконечных циклах отладки и непонятных генераторах — теперь всё просто, понятно и эффективно.

В этой статье вы узнаете, как QapDSL v2 меняет правила игры в мире парсинга и компиляторов, увидите реальные примеры и поймёте, почему это важно для каждого, кто работает с языками программирования и обработкой текста.

Готовы ускорить разработку и вывести свои проекты на новый уровень?

QapGen — мощный генератор парсеров, построенный на основе QapDSLv2, который из грамматик QapDSLv2 сразу создаёт высокопроизводительный C++ парсер с типизированным AST, описанным прямо в грамматике.

t_sep{
stringbody =any(" \t\r\n");
}
using" "ast_sep;
t_value{
TAutoPtr<i_value> body;
" "?
}
t_comma_value{
","
t_value body;
" "?
}
t_array:i_value{
"["
" "?
t_value first?;
vector<t_comma_value> arr?;
"]"
" "?
}

В этой серии статей я залезу внутрь реляционной базы данных Firebird. Я не буду рисовать архитектуру в виде прямоугольников, соединённых стрелками. Вместо этого я буду показывать куски кода, описывать, что они делают и как вызывают друг друга, чтобы выполнить конкретную работу.

В программировании существует десятки разных направлений, языков ещё больше, около 9000. Эта статья будет интересна для тех, кто только-только начинает свой путь разработчика или же для тех, кому просто интересно. К языку будут прилагаться библиотеки и фреймворки, которые нужны для обсуждаемых направлений (например, django для python в бэкэнде).

Приветствую всех читателей! Меня зовут Максим, и я хочу поделиться с вами своими знаниями о программировании. Я не являюсь профессиональным разработчиком, и программирование для меня — это хобби и способ автоматизации рутинных задач на работе. В этой статье я расскажу вам об ассоциативном контейнере std::set и std::multiset в C++. Надеюсь, что эта информация будет полезной и интересной для всех, кто хочет узнать что-то новое о программировании.