Как сделать стартовое меню и миникарту
Всем доброго дня
В этой небольшой статье я расскажу как сделал стартовое меню и миникарту с помощью ассетов из Unreal Engine Marketplace.

Популярный игровой движок
В этой небольшой статье я расскажу как сделал стартовое меню и миникарту с помощью ассетов из Unreal Engine Marketplace.
В прошлой статье описывалось как создать уровень, взяв за референс участок с Яндекс.Карт. Осталось рассказать про «прокладывание» дорог и о тех нюансах, с которыми я столкнулся воспользовавшись World Composition, как методом оптимизации большой карты.
Как работают другие — одно из немногого, на что можно смотреть вечно. Но рано или поздно пора начинать что-то делать самому. Меня неожиданно сильно зацепил MudRunner своей атмосферностью, но мне не хватает в нём зимы (погоды, снега) и какой-то осмысленностив задачах. Проект задумывается для себя, а не для продажи копий в магазинах, по этому выходящий в конце апреля SnowRunner может «навредить» только забрав всё свободное время.



Вот уже несколько месяцев пытаюсь разобраться с Unreal Engine и хочу поделиться теми «хаками», которые я обнаружил и, возможно, кто-то подскажет ещё более эффективные, но не очень заметные новичкам.




Всем привет! Меня зовут Александр, я уже более 5 лет работаю с Unreal Engine, и почти все это время — с сетевыми проектами.
Поскольку сетевые проекты отличаются своими требованиями к разработке и производительности, нередко необходимо работать с более простыми объектами, такими как классы UObject, но их функциональность изначально урезана, что может создать сильные рамки. В этой статье я расскажу о том, как активировать различные функции в базовом классе UObject в Unreal Engine 4.

На самом деле, статью я написал скорее как справочник. Большую часть информации крайне сложно найти в документации или сообществе, а тут можно быстро открыть ссылку и скопировать нужный код. Решил заодно поделиться и с вами! Статья ориентирована на тех, кто уже немного знаком с UE4. Будет рассмотрен С++ код, хотя знать его не обязательно. Можете просто следовать инструкциям, если вам нужно то, о чем пойдет речь. Более того, не обязательно копировать все, вы можете вставить код из раздела с нужными свойствами и он должен работать.

В предыдущей статье мы познакомились с AirTest IDE, но, на всякий случай, давайте повторим: AirTest IDE разработан компанией NetEase и предназначен для "hard-to-automate" приложений, таких как, например, игр. Собственно на них и делается основной упор разработчиками, хотя это не мешает использовать AirTest и для любых других приложений.
Данная работа является второй в цикле, посвящённому AirTest IDE. Первую, обзорную, статью про AirTest IDE вы можете найти здесь, а третью и последнюю, которая посвящена фреймворку UI автоматизации Poco — по данной ссылке.
Сегодня же я расскажу вам об одном из 2х основных фреймворков — AirTest. AirTest — это кросс-платформенный фреймворк для автоматизации UI, основанный на принципах распознавания изображений (Image Recognition), который, как заявляют разработчики, подходит для игр и приложений. AirTest Project на GitHub содержит 4 проекта: Airtest, Poco, iOS-Tangent, multi-device-runner.
А теперь давайте перейдём к самому интересному!

Сегодня я хочу вам рассказать о достаточно новом open-source инструменте для автоматизированного тестирования под названием Airtest. В дальнейшем я сделаю ещё несколько статей с подробным рассказом об отдельных элементах данного инструментария и как с ними работать, а сейчас у меня цель познакомить вас с ним и дать общее представление о нем.
Это первая статья из трёх. Вторая часть описывает фреймворк для распознавания изображений (Image Recognition) — AirTest, а третья и завершающая посвящена Poco — фреймворку UI автоматизации при помощи написания кода.
AirTest IDE разработан компанией NetEase и предназначен для "hard-to-automate" приложений, таких как, к примеру, игр. Собственно на них и делается основной упор разработчиками, хотя это не мешает использовать AirTest и для любых других приложений.
AirTest IDE работает под Windows, MacOS X и Linux и содержит в себе 2 фреймворка: AirTest и Poco. Данная разработка была представлена Xin Liu на Android Game Developer Summit 2018. Для написания тестов используется Python 2.7 и Python 3.3+. Такие важные вещи как поддержка запуска тестов сразу на большом количестве устройств, открытость исходного кода и бесплатность приложения, а также легкое написаное тестов — это те преимущества, которые выделяются разработчиками. Приложение может быть использовано как на Windows, так и на MacOS и позволяет автоматизировать приложения со следующих OS: Windows, iOS, Android.
AirTest Project на GitHub содержит 4 проекта: Airtest, Poco, iOS-Tangent, multi-device-runner.
Стоит также упомянуть, что NetEase предоставляет свою ферму физических устройств для автоматизированного тестирования, которая называется AirLab.








