Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #385 (8 — 14 марта)

В этом дайджесте ускорение отладчика и увеличение размера приложений, увеличение скорости и автоматизация тестирования, координация релизов, объективно субъективный улучшатель, модальные окна и многое другое!



Этот дайджест доступен в виде еженедельной рассылки. А ежедневно новости мы рассылаем в Telegram-канале.

iOS

•  Как мы ускоряли работу отладчика Swift
•  DI в iOS: Complete guide
•  Запуск игры на Unity из приложения SwiftUI для iOS
• Средний размер игр в App Store вырос на 76% за 5 лет
• Telegram объявил конкурс на создание приложения для WatchOS 6+
• Кастомные UIButtons — тени, анимации, Lottie и т.д.
• SwiftGen: генератор Swift кода
• Почему ссылочные типы Swift плохо влияют на время запуска приложения
• Самый заминусованый вопрос Stack Overflow о Swift
• Как разработать приложение для стриминга для iOS на SwiftUI за 7 дней
• Создание панели поиска на чистом SwiftUI
• Осваиваем превью SwiftUI
• 5 способов хранить пользовательские данные в iOS-приложении
• SwiftVideoBackground: фоновое видео для UIView
• XUI: архитектуры SwiftUI

Android

•  Как мы в 2 раза увеличили скорость формирования ленты в UGC-приложении
•  Reaction — обработка результатов методов в Kotlin
•  Kotlin. Лямбда vs Ссылка на функцию
•  Как реализовать отслеживание местоположения андроид устройства на своем сайте
•  Получаем результат правильно (Часть 1). Activity Result API
•  Играем с CLIP. Создаем универсальный zero-shot классификатор на Android
•  Kotlin Best Practices
• Jetpack Activity Result API. Часть 1. Практическое использование
• Сказка об изогнутом Recycler View
• Как создать приложение для Android на Raspberry Pi за 7 шагов
• Navigation Rail для Android
• Навигация в Jetpack Compose
• Кеширование данных в Android
• Ускоряем CI-конвейер для Android с помощью модульных проверок в Github Action
• Переход с Mac на Ubuntu в разработке под Android
• Внедрение Kotlin в Prime Video для большего удовлетворения разработчиков и меньшего количества кода
• Пока LiveData, привет SharedFlow
• StackExpandableView: стек, как на iOS
• MarkdownText: разметка для Jetpack Compose

Разработка

•  Как выйти на китайский рынок с mini-app для WeChat, чтобы не прогореть
•  Автоматизация тестирования мобильных приложений. Часть 1: проверки, модули и базовые действия
•  Как устроена библиотека дизайн-системы Авито в Фигме
•  World of Tanks Blitz: Автоматизированное тестирование производительности
•  Flutter 2: что нового
•  Тупые способы сэкономить на мобильной разработке
•  2 шага к построению адаптивной верстки Flutter-приложения
•  Как я навел порядок страниц в Фигме
• Кроссплатформенные OpenGL + Python при помощи Kivy
• Сушите вёсла #13: сделай мне красиво
• Podlodka #206: Clojure
• Руководство для инженеров о том, как сказать «нет»
• Дизайн приложений: примеры для вдохновения #35
• Runway помогает координировать релизы приложений
• Руководство для инженеров по рефакторингу кода
• Мобильные модальные окна: 8 лучших примеров использования
• Наушники для программиста: поток и защита
• От робота-рекрутера до UGC-приложения голосовых пародий для 2 млн пользователей. Личный опыт и немного аутстаффа
• Разработка идеального поиска для Википедии под Android
• Верхняя или боковая навигация: что лучше для вашего продукта?
• Упростите развертывание с помощью Continuous Delivery и GitHub Actions
• Прощай Electron, здравствуй Flutter
• Новый революционный UI не за горами — вот признаки
• 3 книги для развития карьеры разработчика
• Aurora UI — новый визуальный тренд на 2021 год
• История переписывания любого ПО
• Как писать ужасные комментарии к коммитам

Аналитика, маркетинг и монетизация

•  Игры, которые играют в людей: что книга “Игра в цифры” рассказывает об игровой аналитике
• Мобильные игроки 45+ в 2020 показали наибольший прирост
• Как разработчики приложений меняют стратегию и добиваются успеха в новых условиях
• Как эксперименты с ценой увеличили мой доход на 500%
• Step: банк для молодежи
• Самые скачиваемые приложения в феврале 2021

AI, Устройства, IoT

•  Вкусовщина и AI: как мы в Prisma Labs делали объективно субъективный автоматический улучшатель фотографий
•  Оживление портрета с помощью Realistic Neural Talking Head Models
•  Сказ о том, как я Home Assistant настраивал

← Предыдущий дайджест. Если у вас есть другие интересные материалы или вы нашли ошибку — пришлите, пожалуйста, в почту.