В предыдущей статье мы начали знакомство с Ebitengine.

В этой части структура игры будет доработана и переведена на сцены.

Один из самых частых вопросов в нашем сообществе разработке игр на Go — это с чего начать.

В этой серии статей мы будем изучать движок Ebitengine и создадим RPG в процессе.

Алгоритмы важны. Но реализовать их можно очень по-разному.

При одном и том же алгоритме, оптимизированная библиотека будет в тысячу раз быстрее наивной.

Любите оптимизации, специализированные структуры данных и трюки с битами? Тогда скорее под кат!

Есть такая занимательная структура данных, описанная в статье Russ Cox — sparse map.

Она используется, например, в недрах компилятора Go. А ещё в некоторых пакетах его стандартной библиотеки.

У неё есть много интересных свойств и, чем больше я о ней думаю, тем больше применений нахожу в своих задачах. Казалось бы, всё так хорошо, что лучше быть просто не может. Однако сегодня я расскажу вам о секретной штуке, которая будет экономить ещё больше бесценных наносекунд!

Давненько я не писал никаких статей на Хабре.

Я планировал вести серию заметок о разработке игр на Go и начал я с рендеринга текста, но меня не хватило даже на второй текст. Что же, настало время возвращаться, ведь с того момента я успел создать ещё несколько игрушек.

Сегодня я расскажу вам о шейдерах в Ebitengine. Большая часть примеров будет взята из Roboden и Decipherism (обе игры имеют открытые исходные коды и вы можете найти их на гитхабе).

Привет!

Если вы писали бенчмарки и пытались понять, что там ускорилось и на сколько, то наверняка вы пользовались утилитами вроде benchstat.

Мне очень нравится эта утилита, но временами я понимаю, что некоторые её особенности работают против меня. Сегодня я расскажу вам о своей обёртке над benchstat, которая добавляет улучшения, полезные в моей работе.

Многие из нас пользовались шаблонизаторами текстов. Twig в PHP, text/template в Go, Jinja в Python — их сотни.

Но задумывались ли вы, как они устроены внутри? Какие вообще есть способы исполнить шаблон со сложными конструкциями? В этой статье разбираются возможные оптимизации и проблемы, которые могут возникнуть в той или иной реализации, а также то, как на наши решения может влиять язык программирования, на котором мы создаём этот шаблонизатор.

Наиболее детально рассмотрим KTemplate, который я написал для KPHP (на PHP он тоже работает без проблем).

Foreign Function Interface — это перспективная альтернатива для традиционных PHP-расширений.

Сегодня мы будем разбирать FFI-библиотеку для работы с liblua5 из PHP, которая позволит исполнять скрипты на Lua из нашего приложения.

Перед вами первая заметка на тему разработки игр на Go с использованием библиотеки ebiten (также известный как Ebitengine).

Сегодня мы будем разбираться, как выполняется позиционирование текста. Как центрировать его, менять межстрочный интервал и так далее. Официальная документация и примеры содержат почти всё необходимое, но чтобы свести всё воедино и понять все концепции можно потратить несколько вечеров. Я постараюсь сэкономить ваше время.

Сегодня я расскажу о новой библиотеке, которая позволяет использовать SQLite сразу из PHP и KPHP.

Создавать FFI пакеты — не просто. Под катом будут ответы на следующие вопросы:

• Как упростить установку и сделать библиотеку кроссплатформенной?
• Как не допустить утечек ресурсов?
• Как сделать библиотеку совместимой с KPHP и PHP?
• Какова производительность FFI решений?

Мы не только попробуем новую библиотеку в действии, но и выработаем ряд практик, которые при широком распространении могут улучшить ситуацию с FFI пакетами в сообществе.

Сегодня мы будем анализировать бинарники на пару с CPU профилями, чтобы создать на их основе расширенные профили исполнения. Эти дополненные профили мы сможем использовать для оценки времени, которое программа тратит на проверки выхода за границу массивов и слайсов.

Найти значительное узкое место в производительности стандартной библиотеки или зрелого приложения — это редкость.

Я был удивлён, когда в top10 списке CPU-профиля hugo при сборке digitalgov.gov на первой позиции находился метод reflect.Type.MethodByName().

      flat  flat%   sum%        cum   cum%
     8.84s  6.28%  6.28%     57.85s 41.10%  reflect.(*rtype).MethodByName
     7.93s  5.63% 11.92%      8.50s  6.04%  reflect.name.readVarint
     7.56s  5.37% 17.29%    111.79s 79.43%  reflect.Value.call
     7.53s  5.35% 22.64%     23.33s 16.58%  runtime.mallocgc
     7.29s  5.18% 27.82%     16.10s 11.44%  reflect.name.name

В этой статье я расскажу вам о том, как так вышло и что с этим можно было бы сделать.

Если объединить структурный поиск по коду через gogrep и фильтрацию результатов через perf-heatmap, то мы получим profile-guided поиск по коду.

Данная комбинация позволяет находить все совпадения по шаблону поиска, а затем показывает только те результаты, что лежат на "горячем" пути исполнения.

Через perf-heatmap также можно аннотировать файл с учётом того, насколько строка исходного кода "горячая".

На днях я запустил wasm-приложение, которое позволяет запускать gogrep шаблоны на относительно крупном корпусе Go кода (~11 миллионов строк кода).

В этой заметке я напишу как этим пользоваться и зачем оно вообще может быть нужно.

Звёздочки нести сюда Исходный код можно найти здесь.

KPHP теперь поддерживает механизм Foreign Function Interface (FFI). Мы с Владом решили продемонстрировать его возможности и за сутки написали первую в мире графическую игру на KPHP.

Игру делали с использованием библиотеки SDL:

• работали со звуком,
• обрабатывали события клавиатуры,
• рисовали шрифты, спрайты, UI.

API и семантика нашего FFI идентичны PHP. Поэтому созданная игра запустится и на KPHP, и на PHP.

Если вам интересны детали реализации, заглядывайте под кат!

Перед вами первая статья из серии "Как использовать KPHP в open source?"

В рамках этой серии мы будем разбирать разные аспекты работы с KPHP, расширяя ту информацию, что вы можете найти в официальной документации.

В сегодняшнем выпуске:

• Базовое использование composer с KPHP
• Как писать и запускать unit-тесты для KPHP
• Бенчмаркинг KPHP-кода (профилирование мы затронем в другой раз)
• Как правильно сравнивать результаты бенчмарков

Релиз ruleguard v0.3.0

А что, если я скажу вам, что линтеры для Go можно создавать вот таким декларативным способом?

func alwaysTrue(m dsl.Matcher) {
    m.Match(`strings.Count($_, $_) >= 0`).Report(`always evaluates to true`)
    m.Match(`bytes.Count($_, $_) >= 0`).Report(`always evaluates to true`)
}

func replaceAll() {
    m.Match(`strings.Replace($s, $d, $w, $n)`).
        Where(m["n"].Value.Int() <= 0).
        Suggest(`strings.ReplaceAll($s, $d, $w)`)
}

Год назад я уже рассказывал об утилите ruleguard. Сегодня хотелось бы поделиться тем, что нового появилось за это время.

Основные нововведения:

• Поддержка установки наборов правил через Go модули (bundles)
• Программируемые фильтры (компилируются в байт-код)
• Добавлен режим отладки фильтров
• Появился хороший обучающий материал: ruleguard by example
• У проекта появились реальные пользователи и внешние наборы правил
• Онлайн песочница, позволяющая попробовать ruleguard прямо в браузере

В статических анализаторах рано или поздно приходится решать задачу упрощения интеграции в существующие проекты, где поправить все предупреждения на legacy коде невозможно.

Эта статья — не помощник по внедрению. Мы будем говорить о технических деталях: как такие механизмы подавления предупреждений реализуются, какие у разных способов плюсы и минусы.

gogrep — это одна из моих любимых утилит для работы с Go. Она позволяет находить код по синтаксическим шаблонам, фильтровать результаты по типам выражений, а также выполнять замену (тоже по шаблону).

В этой заметке я расскажу как использовать gogrep, а также о VS Code расширении для более удобной работы с gogrep прямо из редактора.

Рекурсивный спуск работает идеально, когда вы можете принимать решение относительно разбираемого куска кода с помощью текущего контекста и токена.

Картину портят выражения: постфиксные, инфиксные и прочие. Проблема: вы не можете понять, какого типа выражение вы обрабатываете до тех пор, пока не разберёте его первую половину. Зачастую для вас также важны приоритет операции и её ассоциативность, чтобы построенное AST имело правильную структуру.

В этой статье мы напишем парсер для диалекта Go, особенности которого мы рассмотрим чуть ниже. Как вы сможете убедиться, алгоритм Пратта решает большинство наших проблем.