Прошло уже какое-то время с момента, когда я публиковал свой первый туториал по tgbotapi и пришло время начать уже серию статей, которая должна разложить по полочкам, как можно разбивать логику Telegram ботов (а потенциально, любых ботов :) ) в целом и как это делать в вышеупомянутой библиотеке в связке с надстройкой PlaguBot.
Нам давно хотелось рассказать сообществу о том, как мы разрабатываем фичи в KMM-проектах. В статье описан полный путь интеграции gRPC в мультиплатформенный проект, пройденный нашей командой. Он включает и создание проекта, и настройку фичи в проекте. Также мы очень хотим продвигать мультиплатформу именно в среде iOS-разработчиков, поэтому бонусом делаем особый акцент на этой платформе.
Привет, дорогой читатель. Меня зовут Омар.
Данная инициатива - не реклама, пиар, прикол или что-либо, имеющее под собой плохой помысел. Это именно инициатива, цель которой собрать под одной "крышей" таких же маслят в Java, как я.
Если в сферу ваших интересов входит разработка приложений под Android или мультиплатформенная разработка на Kotlin, то есть все шансы, что вы уже сталкивались с коллекциями в Kotlin.
Kotlin располагает исчерпывающим набором инструментов для работы с коллекциями. Коллекции состоят из элементов одного типа и широко используются в большинстве языков программирования.
Понимание структуры коллекций в Kotlin и способов их эффективного использования при разработке приложений критически важно для полного освоения этого языка программирования и его возможностей.
В этой статье я расскажу вам о Map в Kotlin, а также о ее использовании и ассоциировании на примерах кода.
В первой части статьи мы последовательно рассмотрели шаги по созданию и преобразования приложения для Android, необходимыми для реализации тестов, начиная от Unit-тестирования и заканчивая E2E-тестами. Сегодня мы рассмотрим архитектурные подходы Model-View-Intent (MVI), создадим собственную реализацию MVI и на ее примере разберем особенности разработки и тестирования приложений на MVI и подготовимся к обсуждению разработки тестируемых реактивных интерфейсов на Jetpack Compose в следующей части статьи.
В этой статье мы поговорим о том, как наша команда перешла на Kotlin DSL для описания Gradle файлов, и как в итоге мы получили типы сборок, описанные классами и имеющие общий интерфейс.
Хорошее мобильное приложение должно быть не только создано с использованием современных архитектурных шаблонов, но и быть подготовленным к реализации автоматических тестов. Мы рассмотрим с вами на практическом примере как создается приложение с учетом возможностей тестирования, чем отличаются архитектуры и соответствующие подходы к созданию тестов и как создать полный спектр тестов от unit-тестирования бизнес-логики до End-to-End тестов приложения как единого целого. В первой части статьи мы поговорим про разработку интерфейсов без использования реактивной модели, последовательно создадим (и доработаем) приложение на архитектурах MVP и MVVM и разработаем тесты (с использованием виртуального времени на тестовом диспетчере, моков и Hilt для подстановки тестовых объектов). Во второй части статьи речь пойдет о MVI и о тестировании приложений для Jetpack Compose (включая анимацию и передачу данных через LocalComposition-объекты). Всех, кому интересна мобильная разработка, приглашаю под кат.
История о том, как сделать свой LINQ для kotlin, и как сделать так, чтобы кода вида
data.filter { it.age > 30}.map { it.name }.toList()
мог и выполняться для данных в памяти, и превращаться в SQL запрос для базы данных.
Проект Loom добавит в Java 19 виртуальные треды. Что это? Новые перспективы для рынка труда нарисовались в предыдущей части заметки. В аспекте внутренностей JVM про Loom рассказывает Иван Углянский: рекомендую его доклад «Thread Wars — проект Loom наносит ответный удар».
Здесь мы оценим, как добавка повлияет на современные подходы серверной разработки. Потеснит ли новинка Scala и Kotlin с их фреймворками? Заодно ответим на вопрос «а в какой мере Loom — реактивный»?
Привет, меня зовут Саша, я Android-разработчик команды разработки мобильного приложения Банка РНКБ. Сегодня хочу поделиться своим опытом использования Compose.
В июле прошлого года Google анонсировал первую стабильную версию Jetpack Compose, а на момент написания статьи уже вышла версия 1.1. Несмотря на то, что использовать данный инструмент можно было задолго до фактического релиза, сейчас метаморфозы API завершились(хотя некоторые его части всё ещё помечены аннотацией @Experimental*Api). Сам Compose как инструмент для разработки теперь точно стал production ready (ну так обещают).
Техлид Android-команды KODE Дмитрий Суздалев выпустил полноценный опенсорс-проект: набор улучшений для статического анализатора Kotlin-кода Detekt, которые обучают его проверять соблюдение различных правил при использовании библиотеки Jetpack Compose.
Набор правил попал в еженедельный Compose Newsletter, так что теперь самое время поделиться им с сообществом Хабра.
Сердцем любого backend являются данные. Существует два сценария использования данных. В одном из них данные изменяются редко, но при этом активно используются в сыром или агрегированном виде и применяются для целей аналитики в реальном времени (такие системы принято называть OLAP). В других системах важно обеспечить сохранение с высокой скоростью большого количество неструктурированных или полуструктурированных объектов, поступающих от устройств Интернета вещей, из источников произвольных событий, наблюдений за активностью пользователя (такие системы называются OLTP - Online Transaction Processing, ориентированные на большое количество транзакций с минимальной задержкой обработки). Для таких систем важно обеспечить надежность хранения данных, поддержку распределенного хранения на нескольких серверах и/или дата-центрах и сохранение консистентности распределенного хранилища.
При этом сами объекты могут отличаться от привычной реляционной модели данных и представляться, например, в виде json-документов с произвольной схемой, объектов с полями со множественными значениями или графов. Разумеется это приводит к необходимости изучения новых подходов к поиску и добавлению данных, использованию специальных драйверов. Но что если соединить распределенное надежное хранилище и синтаксис запросов, близкий к SQL? В этой статье мы познакомимся с проектом Apache Cassandra и обсудим на примере разработки API на Kotlin для сбора телеметрии с датчиков, расположенных по всему миру (с поддержкой отказоустойчивости и управляемой репликации между дата-центрами).
Любая асинхронность повышает уровень тревожности при разработке автоматических тестов. Особенно в ситуации, когда нужно выполнить проверку корректности работы системы, основанной на графе состояний со взаимодействием с внешним API через Flow. Примером такой системы может быть Telegram-бот, построенный на диалоге с внешним пользователем. В этой статье мы с вами создадим простой бот на Kotlin (с поддержкой многоязычности) и последовательно разберем возможные способы использования асинхронных моков и тестов для Flow с использованием библиотеки mockk и типобезопасной библиотеки для взаимодействия с API Telegram на Kotlin.
Продолжаю эксперимент с рубрикой дайджестов на Хабре. На этот раз, собрал наиболее полезные и популярные материалы для мобильщиков за 2 недели.
Android ?
• Знакомьтесь: библиотека TiRecycler
• Custom Canvas Animations in Jetpack Compose
• Special Google I/O 2022 Edition
• Scan code without camera permissions
• Do you use Kotlin’s most powerful tool?
• VK при поддержке Минцифры запустила бета-версию российского магазина приложений
• Многомодульный BDSM: стоит ли внедрять Gradle модули и какие типы модулей бывают?
• Some Best Practices for Android App Architecture
• 15 Best Android Libraries for 2022
• Strategies for managing Gradle dependencies
• Запросы в сеть с Clean Architecture и MVVM. Boilerplate ч. 2
• Как и зачем собирать Android приложение в docker контейнере
• Как работает UI в Android. Не все так сложно
• Chrome на Android сломал чужие MitM-сертификаты, но это можно исправить
• Toying with Kotlin's context receivers
• Deep dive into Android ANR | OkCredit
• Take Part in the New UI Preview for Your JetBrains IDE
• A cleaner way to interact between Composable and ViewModel in Jetpack Compose
• Speeding up Kotlin Multiplatform
• Jetpack Compose Clean Architecture with Rorty App
• 5 Awesome Jetpack Compose Custom Progress Indicator Designs
• Detect Swipe Direction on Jetpack Compose to trigger BottomSheetScaffold
• Spot your UI jank using CPU profiler in Android Studio
• Как рефакторинг помогает улучшить производительность разработчиков и повысить качество приложений
• Using MotionLayout in Compose
• SOLID – это не правила, а гайдлайны
• Measure and improve performance with Macrobenchmark
• The Suspend & Inline Mystery | Kotlin Tips 2022 - YouTube
• Full Guide to Testing Android Applications in 2022
• Compose Navigation in 3 Minutes
• Jetpack Compose under the hood: Touch Events
Недавно, 6 мая этого года, в OpenJDK вошёл JEP 425, который добавит к Java 19 в качестве превью-фичи Виртуальные треды.
Пожалуй, этот JEP — самое большое изменение семантики языка после появления Дженериков. Его масштабы трудно оценить. Для начала попробуем прикинуть, как оно может отразиться на нашей зарплате.
В своей работе я регулярно встречаюсь с задачами, в которых требуется настроить и протестировать интеграцию веб сервиса с базой данных. Также среди людей, которых я обучаю, я вижу большое количество вопросов на эту тему. Так что я решил, что будет полезно разобраться с процессом тестирования этой области в отдельной статье, где все будет собрано в одном месте.
В своей предыдущей статье я рассказал о том, почему считаю, что мы можем значительно улучшить управление UI State (состояние пользовательского интерфейса) между View (представление) и ViewModel (модель представления) в Android, используя архитектуру Model-View-Intent (модель-представление-намерение) (MVI) с помощью Finite State Machine (машина с конечным числом состояний. конечный автомат) (FSM).
В этой статье я подскажу вам шаги, необходимые для модернизации этого решения до уровня Kotlin Multiplatform Mobile (KMM), где можно воспользоваться общим исходным кодом, содержащим MVI+FSM, так что обе платформы — Android и iOS — могут унаследовать его преимущества, отвечая только за платформозависимые реализации: UI/UX.
Главным событием этой недели было Google I/O, на которой представили некоторые нововведения, зарелизили ряд новых версий библиотек и инструментов. Из интересного: вышла вторая Beta Android 13, запустили сервис Google Play SDK Index, представили Flutter 3, выложили исходники приложения Now in Android. Все ссылки в дайджесте.
Дайджест и другие полезные материалы для мобильных разработчиков доступны в моем тг-канале Mobile Native, присоединяйтесь.
Android ?
• 13 Things to know for Android developers at Google I/O!
• Google Play SDK Index
• Что нового в инструментах Android-разработки
• Что нового в Jetpack Compose (Beta 1.2)
• Now in Android - a new, open source, real-world sample app
• Вышла вторая Beta Android 13
• Android Lint. Подборка
• Fragula – swipe-to-dismiss extension for navigation component library for Android
• Письмо счастья: как мы разделили наши сборки для AppGallery и Google Play
• Compose performance
• Jetpack DragAndDrop Released 1.0.0
• Here's a productivity hack to save tens of engineering hours* when working with Jetpack Compose!
• Android Studio Chipmunk Released
• Understand Proguard Generated Files and Manually De-obfuscate Stacktrace
• Build a Custom IntelliJ Code Inspection Plugin
• How To Use Android’s Proto DataStore With Kotlin Support
• The Guide To Your First Annotation Processor with KSP (And Becoming A Kotlin Artist)
• Airbnb uses Jetpack Compose to empower devs to do their best work
iOS ?
• Apple отключила оплату в App Store со счёта мобильного у «Мегафона», Yota и Tele2
• Write Beautiful Code With Swift Result Builder
• Modeling errors in Swift
• A flexible way to handle and alert errors in SwiftUI
• How do we use SwiftUI in the Medium iOS application
• Заполнители типа в Swift: что это такое и когда их следует использовать
• On iOS applications architecture
• 5 актуальных расширений Xcode для оптимизации разработки
• 10 Tips and Tricks for Swift Developers
• How to Read Websites in SwiftUI — Data Scraping in iOS
• Swift: A few tips for improving code quality
• SSL/Certificate Pinning — iOS 14.0 Never easy before
• Clean Architecture: iOS App
• Creating hex-based colors in UIKit, AppKit and SwiftUI
• Core Data Relationship in Swift 5— made simple
• Building a document scanner in SwiftUI
• Bottom Sheet, shall we drop the formalities?
• Introduction to Dependency Injection with Needle - The Uber Way
• SwiftUI Still Isn’t Production-Ready
