try! Swift 2023 Tokyo Meetup https://tryswift.jp/ https://youtu.be/ILWnstd-XOY?t=9036
Profiling your Swift compilation times January 18, 2016 · 3 minute read UPDATE: It’s possible to do this entirely from the command line, without modifying your Xcode project at all. Simply run the following (thanks to Mike Skiba and Eric Slosser for their help with this): xcodebuild -workspace App.xcworkspace -scheme App clean build OTHER_SWIFT_FLAGS="-Xfrontend -debug-time-function-bodies" | grep
There are a couple of long-winded articles around about how to do this specific technique, however I have not seen anything quick and to the point. The first thing you are going to want to do is turn on Whole Module Optimization in Debug (by default, it is only on in Release). Here are the optimization settings: Before: After: The next thing you want to do is specify -Onone in Other Swift Flags in
This article was reformatted for the React Native Log from my published Summa Cuma Laude thesis at the University of Florida. If you wish to read the original, here is the link: https://ufdc.ufl.edu/AA00058596/00001 React-Native is a cross-platform mobile framework that lets you build apps using only JavaScript. However, unlike other hybrid mobile technologies, you are not building a “mobile Web A
技術部モバイル基盤グループの@giginetです。 我々のチームでは、iOS/Androidアプリの認証、決済、ロギングと言った基幹部分の開発のほか、各事業部のモバイルエンジニアの開発効率を上げるための業務改善を日々行っています。 その一環として、さまざまなモバイル開発上の指標を収集・監視し、問題の発見や、施策への効果計測に利用できるようにしています。 例として、iOS/AndroidのCIの実行時間や、開発期間中のissueの量の変化、コード全体のSwift対応率などがあります。 収集したデータは、オープンソースのデータビジュアライゼーションツールであるGrafana上にダッシュボードを作成し、監視しています。 この記事では、iOS版クックパッドアプリでビルド時間を計測、改善をした事例についてご紹介します。 コマンドごとの実行時間の計測 まず、CIサーバーで実行されている各Shellコマ
本記事ではDevelopers.IO 2016 セッションB-3でRealm 岸川克己氏に発表いただきましたSwiftで書かれたコードのパフォーマンス・チューニングのレポートをお届けします。 はじめに 今回しない最適化の話 アルゴリズム メモリ 言語機能をつかった最適化の話をします。 自己紹介 Realmで働いています。 是非この後もRealmについて聞きに来てください。 SQLiteより高速で使いやすいです。 最適化の前に 早すぎる最適化は諸悪の根源である(Knuth先生: Art of computer Programming の著者) 最適化の前に計測する 可読性とのトレードオフ UITableViewとかでキャッシュをクリアするとかもあるある ソフトウェア 80 / 20 ルール (20%の実行コードが80%の実行時間を占めている) ありとあらゆるところを最適化しても効果は得られな
I was implementing an algorithm in Swift Beta and noticed that the performance was very poor. After digging deeper I realized that one of the bottlenecks was something as simple as sorting arrays. The relevant part is here: let n = 1000000 var x = [Int](repeating: 0, count: n) for i in 0..<n { x[i] = random() } // start clock here let y = sort(x) // stop clock here In C++, a similar operation take
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