Привет! Меня зовут Даша, я Android-разработчик в команде онлайн-кинотеатра PREMIER и я хочу с вами поделиться историей как мы начали приводить в порядок Gitlab CI скрипты :)

В нашем проекте стало много вариантов сборок и чтобы не тратить кучу времени на ожидание и поиск необходимого билда нам нужно было хотя бы получить отбивку об окончании работы джобы. А затем - решить неудобства с копипастой, чтобы поддержка скриптов не вызывала выгорание:) Погнали!

В начале года я решил поменять работу и начал готовиться к собеседованиям. Понял, что мне нужно подтягивать английский, так как после звонка с hr меня бросало в холодный пот. В конце подготовки, я уже спокойно проходил собеседования на английском языке. В статье будут: план подготовки, виды упражнений, инструменты, которыми пользовался.

Я расскажу в этой статье о Kotlin Symbol Processing, также известном как KSP.

Сначала обсудим теоретические основы работы KSP, после, конечно же, перейдём к практике. На примере небольшой задачи, подобной той, что мы решаем с помощью KSP в нашей компании, покажу, как анализировать код с помощью KSP, генерировать файлы, соблюдать контракты, описанные разработчиками KSP. 

В августе я уволился с работы, чтобы запустить свою первую мобильную игру. Мой проект провалился, но за 2 месяца я прошел все этапы создания игр. В статье рассказываю про инструменты, как планировал работу, настраивал монетизацию, запускал рекламу, анализировал данные и сотрудничал с издателями.

Привет. Меня зовут Николай, я QA Automation Engineer в мобильной платформенной команде Delivery Club. Эта статья будет о том, как мы интегрировали Allure TestOps (далее Allure TO) в регрессионное тестирование нескольких мобильных приложений и ушли от TestRail. Альтернативу TestRail выбирали мои коллеги, и эту часть мы упомянем вскользь.

Этот материал будет интересен тем, кому предстоит интегрировать мобильные автотесты в Allure TO и хочется узнать про потенциальные проблемы. А также, возможно, тем, кому не полностью подходят стандартные сценарии использования этой TMS. Цель статьи — не дать конкретное решение, а продемонстрировать наш сценарий использования нетипичных возможностей TMS с небольшими вставками кода.

Я провел в изучении JMM много часов и теперь делюсь с вами знаниями в простой и понятной форме.

В этой статье мы подробно разберем Java Memory Model (JMM) и применим полученные знания на практике. Да, в интернете накопилось достаточно много информации про JMM/happens-before, и, кажется, что очередную статью про такую заезженную тему можно пропускать мимо. Однако я постараюсь дать вам намного большее и глубокое понимание JMM, чем большинство информации в интернете. После прочтения этой статьи вы будете уверенно рассуждать о таких вещах как memory ordering, data race и happens-before. JMM — сложная тема и не стоит верить мне на слово, поэтому большинство моих утверждений подтверждается цитатами из спеки, дизассемблером и jcstress тестами.

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

Всем привет! Наверняка каждый Android-разработчик хоть раз сталкивался с проблемой скорости сборки своего проекта. После нехороших слов в адрес кодогенерации, покупок более мощного железа, многочисленных попыток распилить проект на небольшие параллельно собираемые модули и прохождений всех стадий торга мы продолжаем искать решение этой проблемы. К счастью, за годы развития и в Gradle, и Android Gradle Plugin (AGP) появилось много полезных штук для ускорения сборки, о которых я расскажу дальше.

Несмотря на шутку в адрес многомодульности, это действительно полезный подход, но для большого проекта с богатой историей модуляризация может быть очень сложным процессом. Поэтому пока давайте посмотрим, что можно сделать без больших болей на уровне Gradle и AGP.

Я расскажу на примере мобильного Яндекс Браузера. У нас было ~150 Gradle-модулей, ~2 млн LoC на Java/Kotlin, десяток Gradle-плагинов, тысячи строк кода в buildSrc и лёгкая дрожь от вопроса, сколько ещё может переварить билд-система. Не скажу, что это всё было категорически необходимо, но к написанным строчкам кода надо проявлять уважение.

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.

Мы в «Ситимобил», используем статический анализатор кода Detekt. Это инструмент, который при запуске проходит по проекту и показывает допущенные в коде code smell.
Сегодня мы расскажем, как написать свое правило и помочь команде соблюдать уникальные для проекта договоренности написания кода.

В приложении Авто.ру есть такая фича — панорамы автомобилей. Она позволяет любому сделать 3D-фото своей машины, показать её во всей красе. Как это работает и как нашим коллегам из ML удалось уместить в смартфон то, что раньше требовало целого ангара, напичканного дорогостоящим оборудованием, yaantonn уже рассказывал на Хабре.

Но отснять панораму — лишь полдела. Затем её предстоит воспроизвести, причём сделать это одинаково хорошо и на топовом флагмане, и на бюджетном смартфоне.