В листе рассылки Git развернулась дискуссия о том, как язык программирования высокого уровня снижает производительность приложения, в связи с обсуждением JGit. Дискуссия особенно интересна, потому что в ней принимали участие программисты, эксперты высочайшего уровня как в C, так и в Java. Один из них — Шон Пирс (Shawn O. Pearce), известный Java-программист из компании Google, активный коммитер в Eclipse, соавтор Git и автор Java-имплементации Git под названием JGit. В своём сообщении он назвал реальные ограничения, с которыми сталкивается высококвалифицированный разработчик, пытаясь написать эффективный Java-код, сравнимый по производительности с максимально оптимизированным кодом C. Хотя письмо датируется апрелем 2009 года, но некоторые аргументы Шона до сих пор не потеряли актуальность.

List: git
Subject: Re: Why Git is so fast (was: Re: Eric Sink's blog — notes on git,
From: «Shawn O. Pearce» <spearce () spearce! org>

Как было сказано ранее, мы сделали много маленьких оптимизаций в коде Git на C, чтобы добиться реально высокой производительности. 5% здесь, 10% там, и внезапно ты уже на 60% быстрее, чем был раньше. Нико [Питре], Линус [Торвальдс] и Джунио [Хамано] — все они потратили определённое время в последние три-четыре года для оптимизации отдельных фрагментов Git, исключительно для того, чтобы он работал максимально быстро.

Все исходные коды и примеры из этой статьи доступны здесь.

Когда я первый раз смотрел проект PyPy, мне потребовалось некоторое время, чтобы выяснить, что он из себя представляет. Он состоит из двух вещей:

— набор инструментов для написания интерпретаторов языков программирования;
— реализация Питона с применением этого набора инструментов.

Вероятно, большинство людей думает, что PyPy это только вторая часть, но это руководство не об интерпретаторе Питона. Оно о том, как написать интерпретатор своего языка.

Я взялся за это руководство для того, чтобы лучше понять как работает PyPy и что он из себя представляет. Предполагается, что вы очень мало знаете о PyPy, поэтому я начну с самого начала.

Добро пожаловать в Главу 4 учебника «Создание языка программирования с LLVM». Предыдущие главы (1-я, 2-я и 3-я) описывали реализацию простейшего языка программирования и добавление в него ​​поддержки генерации LLVM IR. В этой главе описаны две новых техники: добавление поддержки оптимизатора и добавление поддержки JIT-компилятора. Эти дополнения продемонстрируют как получить хороший, эффективный код для нашего языка программирования Kaleidoscope.

Добро пожаловать в Главу 3 учебника «Создание языка программирования с LLVM». В этой главе мы рассмотрим, как преобразовать AST (Абстрактное Синтаксическое дерево), построенное в Главе 2, в LLVM IR. Она расскажет вам о некоторых аспектах работы LLVM, а также продемонстрирует, насколько он прост в использовании. Вы увидите, что гораздо больше труда потребовалось на лексический и синтаксический анализ, чем на непосредственное создание кода LLVM IR.

Обратите внимание: код из этой главы требует наличия LLVM 2.2 или более поздней версии. С версиями по LLVM 2.1 включительно этот код работать не будет. Также стоит отметить, что вам стоит использовать версию этого учебника, которая соответствует вашему релизу LLVM: вы можете использовать документацию, которая прилагается к официальным выпускам или посетить страницу с релизами на llvm.org.

От переводчика: пару часов назад Гвидо в своём твиттере упомянул блог-пост своего коллеги, одного из (бывших) разработчиков Unladen Swallow, в котором тот рассказывает грустную историю яркой, но короткой жизни Unladen Swallow в Google.

Оригинал: Reid Kleckner — Unladen Swallow Retrospective

Вечером 30 июня «Мозилла» явилась в Лондон в Англии, чтобы поведать про дополнения («Mozilla Add-Ons») и показать некоторые новые клёвые особенности грядущего Файерфокса 4.

Вероятно, наиболее впечатляющими (если не считать средства создания дополнений «Add-Ons Builder», основанного на «Беспине») оказались следующие будущие возможности Firefox 4:

→  отображение HTML5-видео (<video>)

→  рисование на холсте (<canvas>)

→  манипулирование изображениями на холсте (анализ пикселов, распознавание лиц с помощью opencivitas)

→  технологии «зелёного экрана» (хромакей) в иллюстрациях и видео, достигаемые анализом цвета пикселов

→  HTML5, встраиваемый внутрь SVG (ура!)

→  SVG как <img>

→  SVG как CSS-фон

→  SVG-фильтры, SVG-маски, SVG-контуры обрезки

→  SVG-анимация

→  inline SVG (то есть SVG внутри HTML5)

→  CSS3: селекторы, @font-face, 2D-преобразования (transforms), переходы (transitions), тени, градиенты, вычисления — calc(2em-10px)

→  API: геопозиция (geolocation), оффлайн (IndexDB, localStorage, AppCache, FileAPI: чтение двоичного содержимого из файла, перетаскивание файлов), веб-труженики (web workers) и сокеты (websockets)

→  контроллер на вебсокетах, запускающий презентацию с мобильника

→  WebGL

Некоторые из этих способностей подтверждались демонстрациями:

→  фильтры CSS3 и маски SVG на HTML5-видео: