Архив рубрики: Блог

Python & OpenAPI

Покопался в OpenAPI и его интеграции с Python. Глубоко не лез — только чтобы закрыть собственные вопросы. 

OpenAPI — спецификация API web-сервисов, выросшая из Swagger — описывает свойства API, чтобы по описанию генерировать документацию, клиентские и серверные библиотеки.

Swagger — проприетарная штука, OpenAPI — открытая. Поэтому сам Swagger я не смотрел — в наше время не стоит завязываться на такое, если у вас нет мешка с деньгами и вагона с юристами.

Также не смотрел интеграцию OpenAPI с другими языками. Где-то всё будет лучше, где-то — хуже. Думаю, лучше всего поддерживаться OpenAPI должно для JavaScript, так как фронтендерам оно больше всех пользы несёт.

Далее, тезисно, моё мнение.

Читать далее

Как придумать подземелье

Источник: Pinterest

В пост о генерации подземелий часто приходят люди, которые ищут урок по придумыванию подземелья, а не по программированию. Для партии в D&D, например.

Чтобы никто не ушёл обиженным, вот небольшой набор рекомендаций на тему. Рекомендации подойдут не только для подземелий, но и для разработки любой локации.

Дополнительно советую почитать:

Последнее эссе больше о дизайне компьютерных игр, но содержит несколько важных соображений, которые я в дальнейшем буду использовать.

Читать далее

Типы в Python не радуют

Сделал ещё один заход на контроль типов в Python. На этот раз со стороны собственной библиотеки для контроля изменений типов переменных в runtime. 

Общие выводы ясны из названия поста, хотя полученная библиотека более-менее работает и я попытаюсь её со временем довести до ума. Если разработчики Python наведут порядок у себя в проекте.

Задумка

Как уже писал в обозрении актуального состояния типизации в Python, правильный подход к контролю типов в языке с динамической типизацией — делать контроль во время исполнения программы.

Краткое обоснование:

  1. Важная часть семантики программы на динамическом языке программирования конструируется во время выполнения программы.
  2. Поэтому закодировать её статически не получится — сложно и дорого.
  3. Поэтому статический анализ типов для динамических языков не пригоден — он игнорирует критические части логики и провоцирует разработчиков на создание костылей для обхода этого игнорирования.
  4. Поэтому анализировать типы имеет смысл только время выполнения программы.

Из библиотек для контроля типов Python во время выполнения можно выделить только typeguard, которая позволяет контролировать входные и выходные параметры функций и методов. Это уже хорошо и удобно, но хочется большего. 

Например, контролировать тип переменных и атрибутов при каждом присваивании им значения.

Библиотеку для такой функциональности я и попытался реализовать, но столкнулся с суровой реальностью.

Читать далее

О блоге

Пост родился из главы итогов года, которая поясняла всплеск моей активности в блоге. Глава разрослась и была не особо нужна, поэтому вынес в отдельный текст. 

Он состоит из трёх частей:

  • Исторической справки — как я маялся с блогом, как пришёл туда, куда пришёл.
  • Ответа на вопрос почему я веду блог.
  • Размышлений о текущем состоянии блога.

Первая часть вряд ли вам будет интересна — это скорее подводка для меня к следующим  главам. 

Читать далее

Больше новостей о процедурной генерации

На этот раз Open AI рассказали о новой нейронке (на русском) а-ля GPT-3, но для изображений. Пример её работы можно видеть на заглавной картинке. Изображения сформированы для фразы «A capybara made of voxels sitting in a field» (капибара из вокселей, которая сидит в поле).

На странице с анонсом можно посмотреть другие примеры работ, включая разные способы изображения (3D рендер, изометрию, низкополигональные модели, etc). 

Результаты, конечно, кривоваты. Но, надо учесть два нюанса:

  • Это первый подход к подобной архитектуре с подобными деньгами.
  • Это сеть общего назначения, не натасканная на геймдев.

А вот если бы её допилить, специализировать на фэнтези, да подключить к Сказке… Но у меня столько денег нет :-) А у кого-нибудь обязательно найдутся.

Постепенно вырисовывается новый пайплайн для арта:

  • нейронка для постановки задания;
  • нейронка для генерации контента;
  • нейронка для устранения неточностей на картинке;
  • нейронка для стилизации;
  • нейронка для вылизывания;
  • нейронка для выделения 3D меша;
  • нейронка для оптимизации меша;
  • нейронка для анимации;

Интеграция контента, позиционирование камер, цвет, свет, звук и прочее — тоже нейронки. Ну вы поняли :-D

Товарищи, которые научатся делать эти лопаты, сорвут большой куш.