Задержался с постом, а между тем читалка уже работает и экономит мне 4-8 часов в неделю.
Для нетерпеливых и ленивых:
Суть:
elon-musk & twitter => score -100500
, procedural-content-generation & hentai => score +13
.Если есть просьбы по фичам — создавайте issue, постараюсь воплощать. Хочется, чтобы штука пошла в народ.
Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.
С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.
До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.
Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.
Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.
Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.
Опубликовал небольшую библиотеку для работы с предикатами в Python: github, pypi. Как всегда, под BSD-3.
Позволяет конструировать функции для отложенных вычислений. Например, описывать такие условия: (OwnedBy('alex') | OwnedBy('alice')) & HasTag('game-design')
.
Делал для себя, так как уже несколько раз в пет-проектах писал костыли для этого дела. Решил сделать один раз правильно и больше не тратить на это время.
Минимальный пример:
from pydicates import Predicate, common
def HasTag(tag):
return Predicate('has_tag', tag)
def has_tag(context, tag, document):
return tag in document['tags']
common.register('has_tag', has_tag)
document = {'tags': ('a', 'b', 'c', 'd')}
assert common(HasTag('a') & HasTag('c'), document)
assert not common(HasTag('a') & HasTag('e'), document)
assert common(HasTag('a') & ~HasTag('e'), document)
assert common(HasTag('a') & (HasTag('e') | HasTag('d')), document)
Больше примеров можно найти в репозитории ./examples
API описано чуть подробнее в ./examples/documents_check.py
Больше примеров можно найти в тестах.
Почти 6 лет как я открыл исходный код Сказки под BSD-3 лицензией. Давно пора рассказать как это отразилось на игре и её разработке.
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.
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:
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.