Работа с API КОМПАС-3D → Урок 3 → Корректное подключение к КОМПАС


Типизированный язык программирования



Корни SObjectizer берут свое начало в теме автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП). Но использовали мы SObjectizer в далеких от АСУТП областях. Поэтому иногда возникает ностальгия из категории «эх, давно не брал в руки шашек...» Однажды из-за этого в составе SObjectizer появился один из самых объемных примеров — machine_control. Уж очень тогда захотелось «тряхнуть стариной», смоделировать задачку управления оборудованием на современном SObjectizer-е. Ну и под шумок запихнуть в пример разные вкусные фичи SObjectizer-а вроде фильтров доставки, шаблонных агентов и диспетчера с поддержкой приоритетов. Сегодня попробуем рассказать и показать, как это все работает.

Photo by Mike Boening
Известная как минимум с 19 века задача коммивояжера имеет множество способов решения и неоднократно описана. Ее оптимизационная версия является NP-трудной, поэтому оптимальное решение можно получить либо полным перебором, либо оптимизированным полным перебором — методом ветвей и границ.
Пытаясь запрограммировать алгоритм Литтла (частный случай метода ветвей и границ), я понял, что в рунете крайне трудно найти его правильное описание понятным языком и разобранную программную реализацию. Однако имеющиеся в изобилии описания обманчиво правдоподобны на данных малого размера и с трудом проверяются без визуализации.

import ctypes
def callback_recv(*args):
print(args)
lib = ctypes.cdll.LoadLibrary('test.dll')
Callback = ctypes.CFUNCTYPE(None, ctypes.c_int, ctypes.c_char_p)
my_func = getattr(lib, '_ZN7GtTools4testEPKcPFviS1_E')
cb_func = Callback(callback_recv)
my_func(ctypes.c_char_p('some data'), cb_func)






Мы все ценим C++ за лёгкую интеграцию с кодом на C. И всё же, это два разных языка.
Наследие C — одна из самых тяжких нош для современного C++. От такой ноши нельзя избавиться, но можно научиться с ней жить. Однако, многие программисты предпочитают не жить, а страдать. Об этом мы и поговорим.
CMake — это система сборки для C/C++, которая с каждым годом становится всё популярнее. Он практически стал решением по умолчанию для новых проектов. Однако, множество примеров выполнения какой-либо задачи на CMake содержат архаичные, ненадёжные, раздутые действия. Мы выясним, как писать скрипты сборки на CMake лаконичнее.

duel в gdb на каком-то древнем IRIX-е, лет пятнадцать назад. Это была невероятно крутая штука для просмотра разных связанных списков, массивов структур, и прочих подобных конструкций. Помечтал, мол, если б в Линуксе такая была, и забыл. Лет десять назад вспомнил, погуглил — оказалось, что DUEL, это вообще-то патч 93-го года для gdb 4.6, а вовсе не что-то уникальное в IRIX. Только автор по идейным соображениям выпустил его как public domain, а gdb-шники были тоже идейные и хотели GPL, так что попасть в upstream этому патчу не грозило. Я портировал его на тогдашний gdb 6.6.2, отдал в gentoo и до выхода 7-го gdb наслаждался жизнью. Потом duel из gentoo выкинули, портировать на новый gdb было сложно, никто не взялся. А недавно я его попробовал оживить. Только вместо патча (надо собирать вместе с gdb из исходников, использует всякие внутренние gdb-шные функции) я его написал с нуля на питоне. Теперь Duel.py (так называется новая реализация Duel-а) грузится в gdb на лету, и, надеюсь, Python API не будет меняться от версии к версии так, как недокументированные gdb-шные потроха. Итак, встречайте: DUEL — высокоуровневый язык анализа данных для gdb.
В этой статье я бы хотел рассказать о том, как работают списки инициализации (braced initializer lists) в C++, какие проблемы они были призваны решать, какие проблемы, в свою очередь, вызвали и как не попасть в просак.
