Сейчас практически 100% приложений используют работу с сетью, поэтому вопрос организации и использования сетевого слоя встает перед каждым. Есть два основных подхода к решению этой проблемы, это либо использование сторонних библиотек, либо собственная реализация сетевого слоя. В данной статье мы рассмотрим именно второй вариант, причем попробуем реализовать сетевой слой с использованием всех последних возможностей языка, применяя протоколы и перечисления. Это избавит проект от лишних зависимостей в виде дополнительных библиотек. Те, кто хоть раз видел Moya, сразу узнают множество схожих деталей в реализации и использовании, так оно и есть, только в этот раз мы все сделаем своими руками, не трогая Moya и Alamofire.

Как-то раз я (ну ладно, даже не я) столкнулся с задачей добавить в UICollectionView с определенным типом ячеек одну ячейку совершенно другого типа, причем делать это лишь в особенном случае, который обрабатывается «выше» и никак не зависит от UICollectionView напрямую. Задача эта породила, если мне не изменяет память, пару-тройку уродливых if-else-блоков внутри методов UICollectionViewDataSource и UICollectionViewDelegate, которые благополучно осели в «production»-коде и, наверное, никуда оттуда уже не денутся.

В рамках упомянутой задачи смысла продумывать какое-либо более элегантное решение, тратить на это время и «думательную» энергию, не было. Тем не менее эта история мне запомнилась: я размышлял над тем, чтобы попробовать реализовать некий «datasource»-объект, который бы мог составляться из любого числа других «datasource»-объектов в единое целое. Решение, очевидно, должно быть обобщенным, подходить для любого числа составляющих (включая ноль и один) и не зависеть от конкретных типов. Оказалось, что это не только реально, но и не слишком сложно (хотя сделать код при этом еще и «красивым» – немного труднее).

Я хотела бы представить концепцию Функционального Программирования новичкам самым простейшим образом, выделив некоторые его преимущества из множества остальных, которые реально позволят сделать код более читаемым и выразительным. Я подобрала для вас интересные демонстрационные примеры, которые находятся на Playground в Github.

Функциональное Программирование: Определение

Прежде всего, Функциональное Программирование — это не язык или синтаксис, а скорее всего — способ решения проблем путем разбиения сложных процессов на более простые и последующей их композиции. Как следует из названия "Функциональное программирование", единицей композиции для данного подхода является функция; и цель такой функции — избежать изменения состояния или значений за пределами своей области действия (scope).

В Мире Swift для этого есть все условия, ибо функции здесь являются такими же полноправными участниками процесса программирования, как и объекты, а проблема изменяемости (mutation) решается на уровне концепции value ТИПОВ (структур struct и перечислений enum), которые помогают управлять изменяемостью (mutation) и четко сообщают о том, как и когда это может произойти.

Однако Swift не является в полном смысле языком Функционального программирования, он не принуждает вас к Функциональному программированию, хотя и признает преимущества Функциональных подходов и находит способы встраивания их.

В этой статье мы сфокусируемся на использовании встроенных в Swift (то есть «из коробки») элементов Функционального программирования и понимании того, как можно их комфортно использовать в вашем приложении.

Профессия iOS разработчик сейчас довольно востребована, хорошо оплачивается и, возможно даже, модная, а потому привлекает много людей. 

Ко мне и коллегам на собеседования приходит много кандидатов на открытые у нас вакансии, и я отчетливо вижу у многих новичков отсутствие базовых знаний или просто неуверенное владение ими. Хотя в интернете и много статей, книг и курсов (платных и бесплатных), из которых можно получить необходимые знания, не всегда просто понять, на изучении каких тем стоит сконцентрироваться.

В этой заметке я поделюсь информацией про то, какие навыки и знания я считаю важными для начинающего iOS разработчика, попробую объяснить зачем они нужны и дам ссылки на материалы для их изучения. 

В настоящее время VIPER и MVVM являются наиболее популярными архитектурными решениями, применяемыми при разработке крупных приложений, требующих участия в разработке больших команд, являющихся хорошо тестируемыми, длительно проддерживаемыми и постоянно развивающимися. В данной статье мы попробуем применить их на небольшом тестовом проекте, который представляет из себя список контактов пользователей с возможностью добавления нового контакта. В данной статье больше практики, чем аналитики, и предназначена она в первую очередь для тех, кто уже в теории знаком с данными архитектурами и теперь хотел бы понять как это работает на конкретных примерах. Впрочем, базовое описание архитектур и их сравнение также присутствует.

Привет! Меня зовут Азат Зулькарняев, я занимаюсь разработкой iOS-приложений в компании Badoo. При создании мобильных приложений большая часть времени уходит на разработку UI, и оптимизация этого процесса всегда является актуальной темой в среде разработчиков. Мой коллега Алексис Сантос написал статью о том, с какими проблемами мы столкнулись и как двигались в сторону их разрешения при работе над этой задачей. Я решил поделиться с вами переводом. Также рекомендую посмотреть запись недавнего доклада Игоря Савельева на Mobius 2018.

Несколько месяцев назад я наткнулся на очень интересный документальный сериал от Netflix — «Абстракция: Искусство дизайна». В нём подробно рассматривается работа дизайнеров из разных сфер: архитектура, графический дизайн, мода и т. д. Нетрудно заметить определённое сходство их работы с деятельностью iOS-разработчиков, занимающихся реализацией пользовательских интерфейсов. В частности, ведя работу над крупным проектом, дизайнеры стараются разбить её на множество мелких задач по принципу «разделяй и властвуй» и получают возможность собрать все элементы воедино на более позднем этапе.

Это последняя часть моего обзора компилятора Swift. Я покажу, как можно осуществить генерацию LLVM IR из AST и что выдаёт настоящий фронтенд. Если вы не читали предыдущие части, то переходите по ссылкам:

• Общий обзор компонентов
• Разбор исходного файла
• Swift intermediate language

Продолжаем изучать компилятор Swift. Эта часть посвящена Swift Intermediate Language.

Если вы не видели предыдущие, рекомендую перейти по ссылке и прочитать:

• Общий обзор компонентов.
• Разбор исходного файла.

Сегодня хочу вам быстренько рассказать как тестировать асинхронный код.

Представьте ситуацию, что вам надо загрузить данные из интернета и проверить все ли работает нормально, либо еще какую-нибудь задачу, которая выполняется асинхронно. И как же его протестировать? Что если попробовать так же как и обычный синхронный код?!

    func testAscynFunction() {
        someAsyncFunction()
    }

    func someAsyncFunction() {
        let bg = DispatchQueue.global(qos: .background)
        bg.asyncAfter(deadline: .now() + 5) {
            XCTAssert(false, "Something went wrong")
        }
    }

Такой тест вернет нам положительный результат, так как метод не будет ждать всех наших асинхронных задач.

Для решения такой проблемы в тестах есть одна замечательная вещь:

Полгода назад мы представили одну из самых впечатляющих функций Badoo — прямые трансляции. Среди прочего она позволяет пользователям выразить благодарность любимым стримерам в виде подарков. Мы хотели сделать эти подарки максимально яркими и привлекательными, поэтому решили их оживить — другими словами, анимировать. А чтобы было ещё интереснее, мы планировали обновлять подарки и анимации каждые несколько недель.

iOS-инженеры наверняка догадались, о каких объёмах работы идёт речь: чтобы удалять старые и добавлять новые анимации, необходимо совершить множество действий с клиентской стороны. Для этого в каждом релизе должны быть задействованы Android- и iOS-команды, а вкупе со временем, необходимым на одобрение обновления в App Store, это означает, что запуск каждого релиза с обновлёнными анимациями может занять несколько дней. Однако нам удалось решить эту проблему, и сейчас я расскажу как.

Архитектура решения

К тому времени мы уже умели экспортировать анимации Adobe After Effects (далее — AAE) в понятный нашему iOS-приложению формат при помощи библиотеки Lottie. В этот раз мы пошли чуть дальше: решили хранить все актуальные анимации на сервере и скачивать их по мере необходимости.

Была цель создать приложение на mac, которое может распознавать текст кода с изображений и видео.

Хотелось сделать так, чтобы даже при большом объеме кода, текст распознавался менее, чем за секунду.

Проблема облегчается тем, что язык на котором пишут код всегда английский и ширина между всеми буквами одинаковая (моноширинный шрифт) — такие используются для программирования, и в этих шрифтах легко увидеть разницу между 1 и I, 0 и O и тд.

Если вкратце, то задача сводится к двум частям:

1. Нахождению самой буквы с ее границами

И с этим шикарно справился Vision, новый framework от Apple.

2. Распознавание буквы в заданных границах

Я решил пойти не хитрым способом и проверять определенные пиксели квадрата, в границах которого находится буквы (допустим: центр, углы, бока) и отталкиваясь от наличия или отсутствия там буквы, классифицировать что за буква.

Наглядный пример:




Как же перенести этот схематичный рисунок в код, так чтобы не закопаться в нем, и чтобы он был такой же наглядный?!

С ростом проекта, скорость компиляции проекта замедляется. Особенно это заметно становится, когда тестируешь программу, делая параллельно небольшие изменения в программе.

Сначала давайте узнаем как долго компилируется проект до наших улучшений. ЧТобы это сделать надо в терминале ввести

defaults write com.apple.dt.Xcode ShowBuildOperationDuration -bool YES

Для этого нужно зайти в раздел Product зажать alt и нажать Clean Build Folder, а потом собрать проект заново. Мой проект компилируется 81 секунду. Посмотрим какой результат будет после улучшения.



Нам, в первую очередь, стоит узнать какие места приводят к замедлению компиляции. По умолчанию Xcode не показывает предупреждения, где проблема, но мы можем это исправить.
Самые «тяжелые» места большие функции и проверка типов. Поэтому нам нужно вписать эти две строчки в раздел Build Settings -> Other Swift Flags -> Debug

-Xfrontend -warn-long-function-bodies=100
-Xfrontend -warn-long-expression-type-checking=100

(здесь у нас стоит 100мс время компиляции, мы можем поставить любое число)


Пример моего рабочего проекта



У меня есть участок который занимает 13778 ms, скорее всего у вас не будет такого, но из-за специфики проекта у меня такие участки есть. Так как там построено бинарное дерево для OCR.
Из-за глубокой вложенности друг в друга и определения типа только в самом начале, перед знаком равенства, компилятору требуется много времени понять какой перед ним тип. (Дерево занимает 30 строк, вот его часть)

Всем нам часто приходится сталкиваться со статическими таблицами, они могут являться настройками нашего приложения, экранами авторизации, экранами «о нас» и многими другими. Но часто начинающие разработчики не применяют никакие паттерны разработки подобных таблиц и пишут все в одном классе немасштабируемую, негибкую систему.

О том, как я решаю данную проблему — под катом.

Вторая часть моего рассказа о компиляторе Swift. Мы начнём изучать фронтенд, а точнее те его части, которые отвечают за первоначальный разбор и анализ исходного кода.

Если в вашем приложении есть функция регистрации, включающая в себя возможность или необходимость ввода новых имени пользователя и пароля, скорее всего, вас заинтересует нововведение в «iOS 12», которое я хотел бы обрисовать. Это сервис, который придумывает новые пароли для пользователя, автоматически подставляет их в нужные поля и безопасно хранит в «Keychain».

Привет, меня зовут Илья. Я — iOS разработчик в компании Tinkoff.ru. В этой статье я сделаю краткий обзор основных изменений в Swift 5. Данные изменения описаны в release notes. Для тех, кто еще не ознакомился, добро пожаловать под кат!

Swift — это не только язык программирования. Это проект, в который помимо компилятора входит много других компонентов. Да и сам компилятор — это не большая и страшная коробка, которая с помощью магии превращает ваш код в набор понятных для машины инструкций. Его тоже можно разбить на компоненты. Если вам интересно, на какие именно — добро пожаловать под кат.

Вышли новые беты Xcode, macOS Mojave и iOS — и вот основные моменты, которые я усвоил.

Swift 5 для Xcode 10.2 beta

Swift

Прежде всего, последняя бета-версия Xcode идет в комплекте с новой версией Swift:

Apple Swift 5.0 (swiftlang-1001.0.45.7 clang-1001.0.37.7)
Target: x86_64-apple-darwin18.2.0
ABI version: 0.6

Начнем с самых волнующих новостей:

Приложения на Swift больше не включают в себя DLL для стандартной библиотеки Swift и оверлеи Swift SDK в версиях для устройств на iOS 12.2, watchOS 5.2 и tvOS 12.2. В результате Swift-приложения уменьшаются в размере при развертывании для тестирования в TestFlight или при сжатии архива для дистрибутива.

ABI наконец-то станет стабильным, и это отличные новости. На мой взгляд, сегодня это одна из ключевых проблем Swift — не из-за побочных эффектов, а из-за невыполненных обещаний. Некоторые мои знакомые даже переписывают расширения для Apple Watch на Objective-C, чтобы уменьшить размер бинарного файла (примерно с 15 Мб до 1 Мб). Узнать больше о состоянии ABI можно по ссылкам: Информационная панель Swift ABI и Манифест стабильности Swift ABI.

«Итератор» – один из шаблонов проектирования, которые программисты чаще всего не замечают, потому что его реализация, как правило, встроена непосредственно в стандартные средства языка программирования. Тем не менее, это тоже один из поведенческих шаблонов, описанных в книге «Банды четырех» (“Gang of Four”, “GoF”) “Шаблоны проектирования” (“Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software”), и понимать его устройство никогда не помешает, а иногда даже может в чем-то помочь.

В 2016 из-за давней мечты о видео-играх и «хайпа» вокруг AI я начал изучать Python.
Computer Science is Fun потому только неделю назад я обучил первую recognition модель, но без использования Python (в computer science много соблазнов). Как и предсказывал Андрей Себрант (Yandex), новая технологическая революция свершилась. Почему? Сделать приложение по распознаванию изображений проще, чем компьютерную игру. Хватит часа или двух.



Я пошел «сложным» путем – не выбирал из четырех уже обученных моделей, а натренировал свою. Библиотека Core ML от Apple позволяет сделать это 6 строчками кода или через графический интерфейс в playgrounds.

import CreateMLUI
let builder = MLImageClassifierBuilder()
builder.showInLiveView()

Большая часть времени ушла на сбор и фильтрацию данных для обучения, по 70 фотографий собак, котов и людей, но быстро написанный скрипт, сделал этот процесс полуавтоматическим.

Раньше я только читал про machine learning. Когда сам попробовал – столкнулся с тремя ожидаемыми проблемами/выводами:

1. Данные – самая важная часть.
2. Удобный интерфейс(CoreML). Все просто работает и не очень хочется лезть в исходный код, чтобы разобраться в деталях. Машинное обучение доступно любому пользователю, но сложные подробности инженеры Apple постарались спрятать.
3. Модель это «черный ящик». Я не знаю правил по которым модель считает, что на фотографии два процента «кота».

Эксперимент с распознаванием «котов-людей» натолкнул на мысль, что алгоритм классификации справится со «стилем».