Android Broadcast
14.4K subscribers
3.68K photos
367 videos
11 files
6.1K links
Подборка новостей и статей для Android разработчиков.

Реклама и связь с автором @ab_manager

РКН https://abdev.by/rkn_tg_ab #MQRZR
Download Telegram
#Kotlin #Performance #Benchmark

"Kotlin performance on Android" от Александра Смирнова

Kotlin - прекрасный язык, предоставивший нам много синтаксиса и возможностей, позволяющих упростить реализацию задач. Но какова цена этого сахара? В статье вы можете найти сравнение производительности основных фичей Kotlin и того как они могут влиять на скорость работы приложения на устройствах.

Спойлер результатов - все примерно одинаково, но если вы еще включите R8/Proguard то результаты будут лучше, так что используйте их для релизных сборок вашего приложения.
#Kotlin #Performance #Benchmark

Measuring Kotlin Build Performance at Uber

В Uber заморочились оценкой производительностью компиляции Kotlin и провели большой эксперимент по сравнению Java и Kotlin проектов в различных конфигурациях проекта.
👍1
#ImageLoader #Benchmark

Coil vs Picasso vs Glide: Get Ready… Go!

Сравнение наиболее популярных решений для загрузки картинок Glide и Picasso с подрастающим поколением Coil. Сможет ли читаный Kotlin на Coroutine победить старожил?
#AndroidX #JetpackWeekly #Coroutines #Benchmark

Android Jetpack Weekly #10

Android Dev Summit принес большое обновление
🔥Улучшена поддержка Kotlin Coroutines в Lifecycle и LiveData
🔥Сохранение состояния в ViewModel
🎁ViewPager 2 RC - новый ViewPager на основе RecyclerView
🎁Android Benchmark RC - теперь можно писать тесты под Android правильно
🚀 Улучшенные анимации
#JetpackWeekly #Benchmark #ViewPager2

Jetpack Weekly #12
🔥 Benchmark теперь стабильна. Начинайте измерять производительность вашего кода правильно!
🔥 ViewPager мертв. Да здравствует ViewPager2, который базируется на RecyclerView!
👉 RecyclerView 1.1.0
👉 Exifinterface 1.1.0
🛠️ Room 2.2.2 с исправлениями багов
#Firebase #Benchmark

Jetpack Benchmark on Firebase Test Lab

Библиотека Jetpack Benchmark позволяет вам сделать тест производительности UI вашего приложения. Эффективно интегрировать эту библиотеку на CI, чтобы определять регрессии в скорости работы приложения до мержа в основную ветку.

В статье разбирается как запускать тесты производительности на Jenkins, используя Firebase Test Lab.
#Benchmark #Flutter #React

Native vs Flutter vs React Native: тестируем производительность в работе с UI-элементами

В статье сравнивается потребление ресурсов и быстродействие при отрисовке различных типов анимаций между нативными приложениями на Android и iPhone и такими же приложениями написанными на Flutter и React Native.

Ожидаемо, нативные приложения работают быстрее и показывают лучшие результаты в рендеринге и использовании ресурсов, Flutter держится в середине, React Native оказался наиболее медленным.
#JetPack #Benchmark

Going Deep on Jetpack Benchmark

Возможность измерения производительности важна для обеспечения плавности пользовательского UI. В составе JetPack есть библиотека Benchmark для этих целей, а в статье рассматривается работа, которую проделал Google, для улучшения точности ее результатов.

👉 уменьшение вмешательства в работу приложения. (Библиотека запускает специальную непрозрачную activity, которая уменьшает вмешательство от других приложений)
👉 Стабилизация частоты процессора
👉 Приоритет потоков. У потока фреймворка наивысший приоритет, у JIT-потока приоритет снижен
👉 "Прогрев" и повторение теста
#Performance #Benchmark

Don’t Run Benchmarks on a Debuggable Android App

Объяснение почему делать тесты производительность на dev сборка делать не стоит и как режим работы debuggable приложений отличается от релизных приложений. Результаты тестов вы можете увидеть в таблице.

Кстати, разбор от автора статьи "Android App Startup Tip: Don’t Use Kotlin Coroutines", который понял свою ошибку
#jetpack #benchmark

Jetpack Microbenchmark — тестируем производительность кода

Разбор Jetpack библиотеки для проверки скорости работы UI вашего приложения, например скролла в списках или эффективности парсинга данных.
#AndroidBroadcast #Benchmark

📺 Бенчмарк современных MacBook для Android разработки (15 мин)
ПЕРЕЗАЛИТА ВЕРСИЯ С ФИКСОМ ГРАФИКОВ

Сравнение скорости сборки реальных Android проектов на современных MacBook. Цифры, заключение и рекомендации какой MacBook стоит выбирать.

Чтоб принять участие в бенчмарке компьютеров на Windows/Linux заполняйте форму
🎉36👍19💩10🔥1
#AndroidBroadcast #benchmark

Сравнил производительность сборки Android проектов на двух одинаковых MacBook Pro, отличалось только количество оперативной памяти 16 и 32 ГБ. Итог — версия с большим количеством RAM собрала проекты немного хуже 😧. Кто может объяснить почему так, рад почитать в комментариях

Важным преимуществом большой версии оперативной памяти будет случай когда у вас огромный проект с сотнями тысяч строк и модулей, исчисляющихся сотнями. В других случаях для разработки Android проектов 32 Гб будет лишним, если только про запас

P.S. Результаты тестов в архиве
💩45👍24🤔9🔥7🤯3👎1
В Jetpack Benchmark 1.4.0-alpha01 появилась возможность проверки холодного старта приложений и анализа мест где можно улучшиться

#benchmark #jetpack #производительность
🔥32👎6👍4
Автор Koin поделился результатами замерами скорости работы Koin и Hilt. Для этого взяли оригинальную версию приложения Now In Android и собственную с миграцией на Koin.

Тест делался через простой замер времени от и до, автор намеренно отказался от Jetpack Benchmark, который обеспечивает прогрев и стабильность результатов. Такой подход у меня вызывает вопросы. Мне также было бы интересно увидеть замеры после оптимизации кода через R8

Результаты на картинке, подробности в статье, а дальше уже всё решать вам.

UPD В комментариях уже накопали как выкрутили замеры в пользу Koin

#di #koin #dagger #benchmark
👍202
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Google создаёт бенчмарк для оценки ИИ-моделей в Android-разработке

С каждым месяцем всё больше кода для Android пишется с помощью ИИ, но текущие модели далеко не всегда способны качественно решать реальные задачи Android-проектов.

Теперь Google готовит новый набор задач для обучения и оценки LLM-моделей, специально под Android.

🎯 Цель — создать эталон (“north star”) качественной Android-разработки и помочь создателям ИИ-моделей адаптировать их под реальные сценарии мобильной разработки.

📂 Бенчмарк основан на реальных pull-request’ах из публичных Android-репозиториев GitHub.

Методика простая:
1️⃣ Каждая модель должна сделать PR с решением задачи.
2️⃣ Результат проверяется автотестами, написанными людьми.

Так бенчмарк сможет объективно измерить, насколько ИИ умеет ориентироваться в больших кодовых базах и решать практические задачи Android-разработки.

🗓 Сейчас команда финализирует набор задач, а результаты планируют опубликовать в конце 2025 — начале 2026 года.

Остаётся дождаться, чтобы увидеть, какие модели действительно умеют писать Android-код — и насколько они приближаются к уровню живых разработчиков. Главное, чтобы тесты не подгоняли под Gemini, а сообществу дали возможность контрибьютить в бенчмарк 😉

#ии #ai #android #benchmark #google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
26👍1