🧪 Hypothesis: testowanie oparte na właściwościach w Pythonie
Świetne źródło dla programistów chcących poprawić pokrycie testami i niezawodność kodu. Hypothesis promuje generatywne testowanie – coraz popularniejsze podejście w nowoczesnym QA.
Dokumentacja Hypothesis 6.146.0 przedstawia bibliotekę Pythona do testowania opartego na właściwościach. Umożliwia ona definiowanie zakresów danych wejściowych dla funkcji i automatyczne generowanie losowych przypadków testowych, w tym ekstremalnych. Autorzy zalecają rozpoczęcie nauki od samouczka lub przewodnika Quickstart, aby efektywnie wykorzystać narzędzie.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 Dlaczego programiści wybierają starsze modele AI
Badanie pokazuje nowy etap adopcji AI – zamiast ślepego wyścigu za nowościami, programiści dobierają modele do konkretnych zastosowań, podobnie jak niegdyś w świecie baz danych.
Analiza Augment Code pokazuje, że deweloperzy coraz częściej wybierają starsze modele AI, takie jak Sonnet 4.0, obok nowszych wersji 4.5 i GPT-5. Dane z milionów interakcji kodujących ujawniają zmianę podejścia – z aktualizacji wersji na specjalizację zadaniową. Sonnet 4.5 oferuje głębsze rozumowanie kosztem szybkości, 4.0 zapewnia stabilność i przewidywalne formatowanie, a GPT-5 dominuje w zadaniach wymagających wyjaśniania i dokumentacji. Trend ten wskazuje na dywersyfikację użycia modeli w środowiskach produkcyjnych zamiast konsolidacji wokół jednego rozwiązania.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚙️ SPy – interpreter i kompilator dla szybkiego, statycznie typowanego wariantu Pythona
Dogłębna analiza dla pasjonatów języków programowania. SPy łączy ideę statycznego typowania z metaprogramowaniem, czerpiąc inspirację z Zig, C++ i PyPy – może stać się impulsem do ewolucji Pythona w kierunku szybszych wariantów.
Pierwszy artykuł z serii „Inside SPy” autorstwa Antonio Cuni przedstawia SPy – statycznie typowany wariant Pythona z własnym interpreterem i kompilatorem, zaprojektowany z myślą o wydajności i przewidywalności. Opisano, dlaczego Python trudno zoptymalizować, jak SPy łączy ekspresywność języka z typowaniem statycznym oraz czym różni się od kompilatorów takich jak PyPy, Cython czy RPython. Autor omawia też kluczowe koncepcje, m.in. redshifting, statyczną dyspozycję i „zamrożony świat”, które eliminują nieprzewidywalność wykonania.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧩 Rekurencyjne makra w C – demistyfikacja po łzach
Fascynujące spojrzenie na jeden z najbardziej hermetycznych aspektów C. Tekst łączy historię języka, zachowanie kompilatora i praktyczne przykłady – obowiązkowa lektura dla programistów systemowych.
Artykuł omawia złożoność i ograniczenia rekurencyjnych makr w języku C. Autor wyjaśnia, dlaczego makra w C nie mogą łatwo wywoływać się nawzajem, pokazuje sposoby obejścia tych restrykcji za pomocą trików preprocesora oraz sugeruje możliwe usprawnienia w przyszłych standardach C. W tekście znajduje się kompletny kod i szczegółowy komentarz dotyczący działania makr.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧠 Rozkładanie terabajtów losowych danych z użyciem Zig i Capstone
Zabawny, a jednocześnie rygorystyczny eksperyment pokazujący, jak przypadkowość, kompresja i architektura procesora łączą się w praktyce. Doskonały przykład efektywności języka Zig w badaniach wysokowydajnych.
Jacob Strieb opisuje eksperyment z użyciem języka Zig i silnika deasemblującego Capstone, porównujący prawdopodobieństwo, że losowe bajty utworzą poprawne instrukcje ARM Thumb, w zestawieniu z szansą na poprawną dekompresję danych DEFLATE. Analiza miliardów buforów pokazała, że losowe dane znacznie częściej tworzą poprawne instrukcje niż udaną dekompresję. Artykuł zawiera pełną metodykę, próbki kodu i szczegółowe wyniki statystyczne.
🔗Czytaj Więcej🔗