Опыт DevGAMM Spring 2021
Купил билет и поучаствовал в этом онлайн мероприятии. Так как скоро планирую искать работу и пора актуализировать представление о рынке.
Если кратко: скорее не понравилось, пользы для меня мало.
Но это моё мнение для моего контекста.
Будущее контента в геймдеве
Улучшаем графику до реалистичной с помощью нейронных сетей.
Появилась новая работа по улучшению графики игр с помощью нейронных сетей. На этот раз на примере GTA V. В ролике можно посмотреть на полученный результат и на описание структуры сети.
Я уже в шутку писал об изменении pipeline арта. В этот раз сделаю более серьёзный прогноз.
Тарантога: второй блин
Потоки данных во второй версии прототипа Тарантоги.
Продолжаю эксперименты. Как видно из заголовка, вторая попытка тоже не удалась, хотя выглядит симпатичнее.
Реализация ушла довольно далеко от описанного в посте о первом блине. В частности, GraphQL не подошёл.
Как всегда, работа породила сторонние результаты. Я подумал об уменьшении сложности работы с данными, вынес в отдельную библиотеку логику работы с предикатами.
Вторую версию концепции я считаю жизнеспособной, но сильно затратной для развития в одного разработчика. Вот если бы меня было несколько, или проект уже существовал в рабочем виде, и надо было только дописывать новых агентов.
Но мы имеем, что имеем, поэтому буду думать дальше. Скорее всего попробую сделать в лоб: минималистично, стандартными подходами без интеллектуальных извращений. Всё-таки представление об инструменте уже несколько раз в голове перекрутил и оно значительно упростилось.
А пока расскажу что получилось на этот раз.
Pydicates: предикаты для Python
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.
Python 3 Types in the Wild
Вышла статья с исследованием состояния статической типизации в Python. Я её наискосок просмотрел, всё примерно так, как я и рассказывал в эссе:
Далее несколько интересных цитат.