Design (GitHub) je 2D CAD pro GNOME. Instalovat lze i z Flathubu. Běží také ve webovém prohlížeči.
Příspěvek na blogu herního enginu Godot představuje aplikaci Xogot přinášející Godot na iPad a iPhone. Instalovat lze z App Storu. Za Xogotem stojí Miguel de Icaza (GitHub) a společnost Xibbon.
Na čem pracují vývojáři webového prohlížeče Ladybird (GitHub)? Byl publikován přehled vývoje za březen (YouTube).
ESP-IDF (Espressif IoT Development Framework), tj. oficiální vývojový framework pro vývoj aplikací na mikrokontrolérech řady ESP32, byl vydán v nové verzi 6.0. Detaily na portálu pro vývojáře.
DeepMind (Alphabet) představila novou verzi svého multimodálního modelu, Gemma 4. Modely jsou volně k dispozici (Ollama, Hugging Face a další) ve velikostech 5-31 miliard parametrů, s kontextovým oknem 128k až 256k a v dense i MoE variantách. Modely zvládají text, obrázky a u menších verzí i audio. Modely jsou optimalizované pro běh na desktopových GPU i mobilních zařízeních, váhy všech těchto modelů jsou uvolněny pod licencí Apache 2.0. Návod na spuštění je už i na Unsloth.
Cursor (Wikipedie) od společnosti Anysphere byl vydán ve verzi 3. Jedná se o multiplatformní proprietární editor kódů s podporou AI (vibe coding).
Průkopnická firma FingerWorks kolem roku 2000 vyvinula vícedotykové trackpady s gesty a klávesnice jako TouchStream LP. V roce 2005 ji koupil Apple, výrobu těchto produktů ukončil a dotykové technologie využil při vývoji iPhone. Multiplatformní projekt Apple Magic TouchstreamLP nyní implementuje funkcionalitu TouchStream LP na současném Apple Magic Trackpad, resp. jejich dvojici. Diskuze k vydání probíhá na Redditu.
Byla vydána nová verze 10.3 sady aplikací pro SSH komunikaci OpenSSH. Přináší řadu bezpečnostních oprav, vylepšení funkcí a oprav chyb.
Cloudflare představil open source redakční systém EmDash. Jedná se o moderní náhradu WordPressu, která řeší bezpečnost pluginů. Administrátorské rozhraní lze vyzkoušet na EmDash Playground.
Bratislava OpenCamp 2026 zverejnil program a spustil registráciu. Štvrtý ročník komunitnej konferencie o otvorených technológiách prinesie 19 prednášok na rôzne technologické témy. Konferencia sa uskutoční v sobotu 25. apríla 2026 v priestoroch FIIT STU v Bratislave.
Když se tady tak rojí zápisky o Pythonu a C++, musím přispěchat se svou troškou do mlýna - totiž s postem, který je o obojím.
Občas zde prudím se svojí Žirafou, což je indexátor souborového systému, prostě parodie na locate. Používám ji převážně jako "media library" k XMMS.
Taková grafická aplikace, to je soft-realtime záležitost. Na čase odpovědi totiž záleží, pokud se to zasekne, uživatel (tedy já) sice počká, ale je naštvaný. Žirafa navíc zobrazuje výsledky vyhledávání hned během psaní dotazu - takže na výkonu záleží, protože mezi dvěma stisky kláves je tak desetina sekundy.
Žirafa je celá v Pythonu (+GTK). Ze snahy napsat rychlou aplikaci v "pomalém" Pythonu jsem získal některá ponaučení, o která se teď hodlám podělit.
Что такое Python? Python je především, moji milí čtenáři, skriptovací jazyk. Co to vlastně znamená? Přiznám se, že osobně tento termín nemám rád, raději bych řekl, že je to dynamicky typovaný objektově orientovaný jazyk velmi vysoké úrovně.
Skriptovací jazyk je typicky prostředek pro rozšíření funkčnosti nějaké aplikace. Počítá se s tím, že s ním pracuje přímo koncový uživatel oné aplikace, nikoli pouze původní vývojář. Uživatel si naprogramuje novou funkci tak, že manipuluje s objekty té aplikace. Samotná aplikace je obvykle napsána v nějakém jiném jazyce (třeba C++) a některé objekty prostě zpřístupní ke skriptování (tím definuje API).
Jenže Python není nějaký Visual Basic zašitý do Excelu, je to univerzální samostatný jazyk. Chyba lávky. Když programujete v Pythonu tak v podstatě neděláte nic jiného, než že přistupujete k objektům, které jsou implementované v C. Vy prostě skriptujete prostředí, které se sestává ze seznamů, slovníků, stringů, integerů - a žádný z těchto objektů není napsaný v Pythonu.
Srovnejte nyní, moji milí hackeři, s Javou, od které si odmyslíte just-in-time kompilaci (java -Xint). Program v takovéto Javě se skládá z bajtkódu, jehož instrukce se interpretují. Python má taky svůj bajtkód, který interpretuje. Zásadní rozdíl je v tom, že celá standardní knihovna Javy je napsaná v Javě samotné.
Co z toho plyne pro chudáka programátora, který se snaží napsat rychlou aplikaci? Když si napíše nějaký svůj kontejner (třeba variaci na ArrayList), tak má šanci být rychlejší než knihovní implementace (protože si to napsal optimalizovaně pro své konkrétní potřeby). Když se ale o stejnou věc pokusí Pythonista, s velkou pravděpodobností pohoří, protože interpretovanou implementací nemůže konkurovat nativnímu kódu vylezlému z GCC.
Ústřední zásada pro tvorbu rychlých aplikací v Pythonu zní: drž se standardní knihovny. Standardní knihovna bývají dobře optimalizované (platí pro všechny jazyky), v Pythonu je to zvýrazněné tím, že její výkonově kritická část je v C.
V Žirafě jsem potřeboval následující věc: mám dva seznamy integerů (idčka dokumentů) a potřebuji vytvořit jejich množinové sjednocení. Nejrychlejší způsob, jak tohle udělat v Pythonu je takovýto:
def union(a,b):
return list(set(a).union(set(b)))
a to přesto, že oba vstupní seznamy jsou seřazené a stačil by tedy jednoprůchodový algoritmus. Když si takovýto (myslím že optimální) algoritmus napíšete v Pythonu, bude to mnohem pomalejší, než řešení, které oba listy nejprve zkonvertuje na množiny a pak z toho zase vytvoří seznam. (Zmíněný jednoprůchodový algoritmus taky dojede na to, že seznam, do kterého akumulujeme výsledek, se během výpočtu bude muset mnohokrát realokovat.)
V situaci, kdy optimální algoritmus je pomalý, je potřeba vyrobit kýženou implementaci v C nebo něčem podobném. Jak se to dělá v Céčku se můžete dočíst například zde. Není to moc hezké, je potřeba spousta balastoidního kódu starajícího se o vnitřnosti Pythonu. Posléze jsem objevil boost_python, což hromada C++ šablonové magie, která udělá většinu práce za vás.
Kus zdrojáku vydá za tisíc slov; zde je implementace třídy World:
#include <boost/python.hpp>
using namespace boost::python;
struct World
{
std::string msg;
void set(std::string msg) { this->msg = msg; }
std::string greet() { return msg; }
int my_sum(list lst) //sums all integers in the list
{
int result = 0;
for(int i = 0; i < len(lst); i++)
{
int val = extract<int>(lst[i]);
result += val;
}
return result;
};
};
BOOST_PYTHON_MODULE(world)
{
class_<World>("World")
.def("greet", &World::greet)
.def("set", &World::set)
.def("my_sum", &World::my_sum)
;
};
Přeloží se to nějak takhle:
g++ world.cpp -I/usr/include/python2.5 -shared -o world.so -lboost_python
a používá následovně:
>>> import world
>>> w = world.World()
>>> w.set("hi!")
>>> w.greet()
'hi!'
>>> w.my_sum([1,2,100])
103
>>>
Python je skvělý jazyk a líbí se mi čím dál víc. Je ale dobré vědět, jaké jsou jeho vlastnsti a možnosti. Když už jste donuceni udělat rozšíření v kompilovaném jezyce, použijte šikovnou knihovnu.
Tiskni
Sdílej:
Posléze jsem objevil boost_python, což hromada C++ šablonové magie, která udělá většinu práce za vás.Pamatuju si, že jsem si před 5 lety hrál s boost_python pod MSVC a můj relativně jednoduchý program o dvou .cpp souborech to kompilovalo 10 minut
paskma@paskma:boost$ time g++ world.cpp -I/usr/include/python2.5 -shared -o world.so -lboost_python real 0m3.387s user 0m2.656s sys 0m0.140sGenuine Intel(R) CPU T2300 @ 1.66GHz
>>> import util >>> util.union(range(1, 10, 2), range(2, 10, 2)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]