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».

Недавно я начала работать над большим проектом с использованием Core Data. Обычное дело, что люди на проектах меняются, опыт теряется, а нюансы забываются. Углубить всех в изучение конкретного фреймворка невозможно — у всех полно своих рабочих проблем. Поэтому я подготовила небольшую презентацию, из тех пунктов, которые считаю важными или недостаточно освещенными в туториалах. Делюсь со всеми и надеюсь, что это поможет писать эффективный код и не делать ошибок. Предполагается, что вы уже немного в теме.

Начну с банального.

Core Data – это фреймворк, который управляет и хранит данные в приложении. Можно рассматривать Core Data, как оболочку над физическим реляционным хранилищем, представляющую данные в виде объектов, при этом сама Core Data не является базой данных.

Объекты Core Data

Новогодние праздники прошли, а мое стремление писать полезные и не очень статьи — нет! Сегодня поговорим о UITableView, работе с UITableViewDataSource и переиспользовании ячеек. Затронем как установить рут контроллер без сториборда, ошибки при работе с таблицей, лейаут и большой заголовок для UINavigationBar.

Для тех, кому нравятся несмешные шутки, я записал ролик на YouTube. Ну а здесь всё будет серьезно. Давайте начнём.

Объектно-ориентированная парадигма крайне удобна для бизнеса: она позволяет реализовывать практически любые идеи, обеспечивая приемлемую производительность продукта. В этом случае под продуктом мы понимаем iOS приложение, поэтому в умозаключениях будем отталкиваться от разработки конкретно на этой платформе.

Закрыв глаза на общеизвестные недостатки этой популярной парадигмы, в список ее минусов можно отнести и самое главное ее достоинство — гибкость разработки. Почему же это минус? Достаточно очевидно, что гибкость, кроме основной возможности решать бизнес-задачи, дает возможность делать это самыми разными способами. Справедливо, что на один правильный подход обязательно найдется десяток неправильных, при том, что бизнес-задача будет корректно решена в любом из случаев, но с отличиями «в реализации», расширяемость и прозрачность которой уже будет зависеть от правильности примененного подхода.

В 2014 году был представлен Swift, новый язык для разработки приложений экосистемы Apple. Новинка принесла не только новые возможности и функции, но и проблемы — тем, кто хотел пользоваться старыми добрыми C-библиотеками. В этой статье я рассмотрю одну из них — бандлинг C-библиотеки в Swift-фреймворк. Существует несколько способов её решения; в данном случае я объясню, как сделать это при помощи clang explicit-модулей.

Для примера мы возьмём внешнюю C-библиотеку libgif и встроим её в наш Swift-фреймворк GifSwift. Если вы хотите сразу увидеть результат, полностью проект можно посмотреть здесь.

Пока в соседней комнате готовят оливье, я пишу небольшой туториал как рисовать кодом. Сразу представляются строчки кода с дробными числами, где ведём линию по точкам. А для вычисления радиуса окружности берём яд змеи, надежность хранения фото в iCloud и шепчем заклинание. Пугает, понимаю. Даже в ролике на YouTube вставил шутку:

— “Ааастановите, пожалуйста, вот у магазина” — прокричал герой российского сериала.

В целом, дорогой друг, ты прав. Будут и дробные числа, и куча строчек кода. Но будет намного проще. Интересно? Давай к делу.

Всем привет, пишу свой первый пост. Согласно правилам, его нельзя делать рекламным, поэтому постараюсь вам рассказать чего-нибудь интересного, без ссылок и прочего.

Я достаточно давно интересуюсь моментами, связанными с образованием в нашей стране. В том числе моментами его цифровизации, приведения к какому-то интерактивному, удобному, доступному знаменателю.

Одним из сервисов нашего образования, который даёт универсальный доступ к школьным ресурсам, является электронный дневник.

Я долго смотрел вокруг и мучил себя мыслями о том, что российские школьники не получают доступ к качественному и красивому сервису для просмотра оценок.