C++ *

Все мы слышали поговорку: как новый год встретишь — так его и проведешь. Оливье в сторону!

Рассчитывать на 5 часов адского программирования в праздник было бы негуманно, потому задача всего одна и она весьма лапидарна:

Программа должна прочитать из стандартного потока ввода целое число N (от 1 до 2³⁰), и напечатать сумму простых чисел меньших либо равных N.

Побеждает тот, кто напишет самое быстрое решение, проходящее все тесты (хотя-бы один неправильный ответ — и решение отклоняется). Скорость решения оценивается на тестах в районе верхней границы допустимого диапазона N (но не ровно 2³⁰).

Победитель получает всеобщее признание, сотни кармы и приятное чувство что он порвал всех на Хабре. Долгие годы молодые поколения разработчиков будут восхищаться его кодом, а девушки — чепчики в воздух бросать. По меньшей мере первые 4 read-only пользователя будут приглашены на Хабр.

Многие C++ программисты, пишущие под Windows часто путаются над этими странными идентификаторами как TCHAR, LPCTSTR. В этой статье я попытаюсь наилучшим способом расставить все точки над И. И рассеять туман сомнений.

В свое время я потратил много времени копаясь в исходниках и не понимал что значат эти загадочные TCHAR, WCHAR, LPSTR, LPWSTR,LPCTSTR.
Недавно нашел очень грамотную статью и представляю ее качественный перевод.
Статья рекомендуется тем кто бессонными ночами копошиться в кодах С++.

Вам интересно ??
Прошу под кат!!!

Google Test — это фреймворк от Google для юнит-тестирования кода на С++. Общей архитектурой он слегка напоминает общепринятые boost::test и CppUnit, хотя слегка отличается в деталях (как по мне — в лучшую сторону). Большая обзорная статья этого фреймворка уже как-то пробегала на Хабре, но нынче она в каком-то побитом состоянии (код не отображается), да и кажется мне слишком сложной для начала работы. Поэтому я коротко опишу «Hello world» на Google Test, указав на несколько потенциальных проблем, с которыми вы можете столкнуться, используя Google Test при разработке под Visual Studio.

При написании много-сервисной системы в корой каждый сервис должен быть многопоточен, столкнулись с проблемой использования подключения к базе данных. Сервисы разрабатываются на QT, поэтому использовали модуль QtSql для взаимодействие с БД.

Проблемы

1. Для каждого потока необходимо свое собственное подключение к БД (QSqlDatabase). При использовании одного подключения из разных потоков возникаем ошибка сегментирования.
2. Т.к. в текущий момент времени возможно держать открытыми ограниченное число подключений к БД, необходимо реализовать захват, освобождение и ожидание подключения потоками.
3. В контексте потока, для правильной работы с транзакциями необходимо работать только с одним подключением. Например: Сущность заказ содержит в себе сущности Товар. При сохранении Заказа должны сохранится все товары. Если при сохранении товара возникает исключительная ситуация, то вся транзакция по сохранению заказ должна отменится.
4. Библиотека должна уметь работать с несколькими БД одновременно, причем разных типов (Mysql,PostgreSQL)

Решение

В итоге у нас получилось 3 класса:

• Connection — класс обертка отвечающий за работу с БД: Подключение, выполнение и обработка результатов запросов.
• ConnectionManager — синглтон хоронящий в себе подключени и отвечает за выдачу и освобождение подключений.
• ManagedConnection — класс обертка для автоматизации захвата и освобождения подключения.

Всем привет! С прошедшим концом света и с наступающими праздниками :)
В качестве подарка сообществу Open Source, а так же любителям антиквариата, мы (совместно с товарищем humbug) решили выложить нашу последнюю исследовательскую разработку.

Предлагаем вашему вниманию с нуля переписанную на C++ реализацию виртуальной машины, совместимую с Little Smalltalk. На данный момент написан код виртуальной машины и реализованы базовые примитивы. Humbug написал серию простых тестов, которые, тем не менее, помогли обнаружить проблемы и в оригинальной версии VM. Реализация бинарно совместима с образами оригинального LST пятой версии.

Месяц работы, 300+ коммитов. А что получилось в итоге, можно узнать под катом.

С новым стандартом С++ появилось множество интересных и полезных улучшений, одно из которых спецификатор времени компиляции noexcept, которой говорит компилятору о том, что функция не будет выбрасывать исключения. Если интересно, какие преимущества предоставляет этот спецификатор и не пугает код на С++ — добро пожаловать под кат.

Возможно, вы уже знакомы с обобщёнными константными выражениями. Если нет — можете почитать о них, например, вот здесь). В этой статье я хочу поделиться своим опытом в использовании объединений (unions) в константных выражениях.

Объединения не очень популярны в ООП из-за той бреши в безопасности типов, которую они открывают, но иногда они предоставляют некоторые незаменимые возможности, которые лично я оценил при работе с Fernando Cacciola над черновиком std::optional.

Добрый день, Серега вновь добрался до клавиатуры и рассуждает о C++. Сегодня поговорим о том, зачем еще в C++ нужны классы, как работают деструкторы и на какие еще грабли можно наступить, если смешать два языка. Под катом ничего нового и выдающегося для тех, кто знает C++ еще со времен ДОСа. Если же вы еще только изучаете этот язык — добро пожаловать.

Не заметил новости посвященной данному событию. А уже прошло 2 месяца с момента релиза превью версии.
Для тех, кто не знает, что это такое — ссылка на ознакомительную статью

Список возможностей:

• Импорт существующих проектов в Visual Studio.
• Управление нативными андройд проектами как обычными.
• Сборка нативного кода Android проектов используя vs-android, ndk-build или make-файлы.
• Параллельная компиляция как для файла так и для проекта.
• Увеличение производительности нативного (C/C++) Android кода на 20-30%.
• Улучшенная поддержка NEON.
• Link-time optimization (LTO).
• Нативная поддержка многоядерного Tegra CPU в GDB.
• Незаметный для пользователя дебаг Java и нативного C/C++ кода.
• Использование привычных средств отладки VS (Locals, Watches, Memory и Breakpoints окна)
• Специализированные средства отладки ОС Android (такие как logcat)

Прочитав недавний топик "Использование try — catch для отладки" решил все таки в качестве дополнения поделиться и своим опытом.

В этой статье предлагаю рассмотреть получение callstack’а места, где было брошено исключение в случае работы со
структурными исключениями (MS Windows). В детали работы исключений вдаваться не будем, т.к. это тянет на отдельный цикл статей (для интересующихся рекомендую Рихтера, MSDN и wasm.ru). Конечно, есть много уже готовых проектов для генерации minidump’ов (например CrashRpt или google-breakpad), так что эта статья носит больше образовательный характер.

Что делать с полученным стеком вызовов — решать вам. Можно смотреть отладчиком, можно записать в файл и смотреть сторонней программой (для этого не забудьте записать список загруженных модулей с их адресами, а так же вам понадобятся отладочные символы).

Итак, вы написали программу, запустили в отладчике — все хорошо, все нормально. Поставили в рабочий процесс — валится. Причем, в самых неожиданных местах.
Что делать?
Начинаем думать. Везде ставить try-catch… вычислительный блок будет здорово тормозить. Значит, надо сделать отладочную версию. Значит, вводим
#define __TRY__DEBUG__

Создаем Свой Sniffer/FireWall/Parental control/ SpyWare/Клиент для компьютерного Клуба. Технология LSP

Provider).

Недавно один знакомый выявил желание что ему для Электронного зала (библиотеки) нужна программа которая будет контролировать доступ к компьютерам и считать автоматически кто чего и почем.
Так как денег в бюджете за 2012 год не оказалось, знакомый дал отбой. Но идеей контроля доступа уже зажегся. Начал думать, как это можно сделать.
Больше всего меня беспокоил один вопрос. Как блокировать HTTP трафик если пользователь платит только за аренду компьютера, а не за аренду компьютера с интернетом?
На просторах интернета нашел интереснейшую статью о LSP и вот представляю ее перевод с некоторыми изменениями.

Кому интересно прошу под кат.

Не секрет, что иногда выделение памяти требует отдельных решений. Например — когда память выделяется и освобождается стремительным домкратом потоком, в параллельных задачах.

В результате стандартный консервативный аллокатор выстраивает все запросы в очередь на pthread_mutex / critical section. И наш многоядерный процессор медленно и печально едет на первой передаче.

И что с этим делать? Познакомимся поближе с деталями реализации метода Scalable Lock-Free Dynamic Memory Allocation. Maged M. Michael. IBM Thomas J. Watson Research Center.

Самый простой код что я сумел найти — написан под LGPL камрадами Scott Schneider и Christos Antonopoulos. Его и рассмотрим.

Показали мне недавно интересное приложение, под которое можно разрабатывать плагины. Приложение оказалось очень полезным для научной работы, но вот незадача — приложение разработано под Windows, у меня стоит Ubuntu. Windows для разработки под это приложение от лаборатории получить пока не удалось. Чтобы не тратить время, решил освоить кросс-компиляцию и отладку этого приложения.

Итого, имеется:
Ubuntu 12.10 x64
Не-юникодное приложение Мастерская Граф-Моделей (МГМ) (В командах консоли будет называться gmw.exe)

Нужно:
Разрабатывать и отлаживать плагины (dll-библиотеки), не устанавливая Windows.

И тут нам помогут Wine, Code::Blocks, портированное GDB, и boost.

Всем доброго {daytime}!

Сегодня пришла пора рассказать вам о фундаментальной проблеме перекодировки при взаимодействии проекта собранного на MS Visual C++ на платформе Windows и наиболее приятной скриптовой обвязки для языка C++, благодаря библиотеке Boost.Python, собственно написанной для языка Python.

Вы ведь хотите использовать для вашего приложения на C++ под ОС Windows хорошую скриптовую обвязку на последней версии Python 3.x, либо вы хотите использовать для вашего приложения на Python максимально ускоренный участок кода вашего модуля, переписанный на C++. В обоих случаях, если вы знаете оба языка как минимум хорошо, вам стоит это прочитать.

В C и C++ есть ключевое слово volatile, которое указывает компилятору, что значение в соответствующей области памяти может быть изменено в произвольный момент и потому нельзя оптимизировать доступ к этой области. Обычно описание ключевого слова сразу приводит пример с данными, которые могут быть в любой момент изменены из другой нити, аппаратным обеспечением или операционной системой. Прочитав описание примера, большинство читателей глубоко зевает, решает, что в этой жизни им такое не понадобится, и переходит к следующему разделу.

Сегодня рассмотрим менее экзотический сценарий использования ключевого слова volatile.

Если вы пишете код для обработки изображений на С++, вы наверняка используете замечательную библиотеку OpenCV. Уверен, вам не раз хотелось посмотреть на изображения в процессе отладки вашего кода. Для этого можно использовать такие удобные функции как imshow или imwrite. Однако это требует модификации исходного кода, а любая современная IDE во время отладки позволяет смотреть значения переменных на лету. Вот было бы здорово так же смотреть изображения?

Если в качестве IDE вы пользуетесь Visual Studio, то знаете, что с .NET в этом плане всё проще. Однако речь идёт про OpenCV, а это только native C++, только хардкор. В этой статье я расскажу, как всё-таки заставить Visual Studio показывать изображения прямо в процессе отладки и дам ссылку на готовое решение. А также коротко расскажу о способах кастомизации Visual Studio.

Некоторое время назад передо мной встала задача кеширования запросов в большую базу данных на диске в высоконагруженном многопоточном приложении (С++). Само приложение предназначалось для развертывания в облаке и диск очевидно стал бы самым узким местом. База при этом представляла из себя огромный граф, по которому одновременно ползало множество потоков. Таким образом кеш ко всему еще и должен был быть многопоточным.

Идею использования внешних приложений, таких как memcached, я отбросил сразу же – это внесло бы в каждый переход по ребру графа неизбежный дополнительный лаг. Встал вопрос об имплементации внутри приложения.

Среды разработки С++ для Ubuntu

При переходе на Ubuntu первой задачей был поиск удобной среды разработки.
Перед выбором выступили такие кандидаты: Code::Blocks, Netbeans, Eclipse, Anjuta.
Продолжение под катом.

Это перевод статьи «How to trick C/C++ compilers into generating terrible code?», автор оригинала — Aater Suleman.

На курсе архитектуры ЭВМ мне сказали, что процессор похож на машину. Руль и педали — это ISA, двигатель — микроархитектура, а программа — водитель. Продолжая эту аналогию, скажу, что использование компьютера похоже на управление машиной через пульт дистанционного управления. Пульт — это клёвая вещь, но в то же время важно понимать, как он работает. Даже в профессиональном ПО я видел много примеров кода, который может смутить даже самый умный компилятор. В этой статье я расскажу об основных методах запутывания компиляторов.