Internetový prohlížeč Ladybird ohlásil tranzici z programovacího jazyka C++ do Rustu. Přechod bude probíhat postupně a nové komponenty budou dočasně koexistovat se stávajícím C++ kódem. Pro urychlení práce bude použita umělá inteligence, při portování první komponenty prohlížeče, JavaScriptového enginu LibJS, bylo během dvou týdnů pomocí nástrojů Claude Code a Codex vygenerováno kolem 25 000 řádků kódu. Nejedná se o čistě autonomní vývoj pomocí agentů.
Byl vydán Mozilla Firefox 148.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání a poznámkách k vydání pro vývojáře. Nově lze snadno povolit nebo zakázat jednotlivé AI funkce. Řešeny jsou rovněž bezpečnostní chyby. Nový Firefox 148 bude brzy k dispozici také na Flathubu a Snapcraftu.
Byla vydána nová verze 22.1.0, tj. první stabilní verze z nové řady 22.1.x, překladačové infrastruktury LLVM (Wikipedie). Přehled novinek v poznámkách k vydání: LLVM, Clang, LLD, Extra Clang Tools a Libc++.
X86CSS je experimentální webový emulátor instrukční sady x86 napsaný výhradně v CSS, tedy bez JavaScriptu nebo dalších dynamických prvků. Stránka 'spouští' assemblerovový program mikroprocesoru 8086 a názorně tak demonstruje, že i prosté CSS může fungovat jako Turingovsky kompletní jazyk. Zdrojový kód projektu je na GitHubu.
Po šesti letech byla vydána nová verze 1.3 webového rozhraní ke gitovým repozitářům CGit.
Byla vydána nová verze 6.1 linuxové distribuce Lakka (Wikipedie), jež umožňuje transformovat podporované počítače v herní konzole. Nejnovější Lakka přichází s RetroArchem 1.22.2.
Matematický software GNU Octave byl vydán ve verzi 11.1.0. Podrobnosti v poznámkách k vydání. Vedle menších změn rozhraní jsou jako obvykle zahrnuta také výkonnostní vylepšení a zlepšení kompatibility s Matlabem.
Weston, referenční implementace kompozitoru pro Wayland, byl vydán ve verzi 15.0.0. Přehled novinek v příspěvku na blogu společnosti Collabora. Vypíchnout lze Lua shell umožňující psát správu oken v jazyce Lua.
Organizace Apache Software Foundation (ASF) vydala verzi 29 integrovaného vývojového prostředí a vývojové platformy napsané v Javě NetBeans (Wikipedie). Přehled novinek na GitHubu. Instalovat lze také ze Snapcraftu a Flathubu.
Ústavní soud na svých webových stránkách i v databázi NALUS (NÁLezy a USnesení Ústavního soudu) představil novou verzi chatbota využívajícího umělou inteligenci. Jeho posláním je usnadnit veřejnosti orientaci v rozsáhlé judikatuře Ústavního soudu a pomoci jí s vyhledáváním informací i na webových stránkách soudu, a to i v jiných jazycích. Jde o první nasazení umělé inteligence v rámci webových stránek a databází judikatury českých soudů.
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]