笔记--第三届Swift开发者大会

前言

作为一个Swift 新手参加这次开发者大会,对Swift是既爱又恨

  • 新手
    2016年开始接触Swift并完成了自己第一个纯Swift开发的上线项目,后来由于公司业务重心调整,重新支持OC项目,原Swift项目就处于维护阶段(完成过2.0到3.0的升级),随后17年去了大厂,由于大厂向来的技术保守策略,从Swift的全世界路过,对于熟悉而又陌生的Swift4.0,掉线一年多的我只能以新手的身份参加这次大会。

  • Swift这本语言不在是一个花瓶,已经被越来越多的大佬所关注,并在他们的领域找到了合适的落地场景,随着Swift的“生态野心”,终将在移动端、后端等各个占一席之地。

  • ABI的稳定还需要一定时间的沉淀,大厂对Swift依旧保持着观望的态度。自身由于工作内容的因素,对Swift的了解也越来越少,长期保持在掉线状态。

大会议程

  • Swift iOS架构(Andyy Hope)
    Andyy Hope以全英文的演讲为我们分析了MVC MVVM MVP这几种架构优劣,并设计出了Swift上的一套组织架构NEMO(git hub),对MVVM中的View Modle进行了拆分,分别为网络逻辑相关的Data Source与视图逻辑相关的View Modle(个人感觉有点过度结构化)

    笔记--第三届Swift开发者大会_第1张图片

    令观众眼前一亮的是:对于完全以结构化搭建的业务,完全可以以一个配置Json文件进行页面的动态化下发与调整。

  • 从Swift到机器学习(喵神)
    iOS移动端开发的热度正在逐年下降,许多端程序猿的中年危机也即将到来


    笔记--第三届Swift开发者大会_第2张图片

    喵神总结了技术岗的两个大方向:大前端&机器学习


    笔记--第三届Swift开发者大会_第3张图片

    大前端主要以平台化&工具化为主,大厂占领主导位置;机器学习更多的是寻找落地场景,对于开发者来说具有更大发展空间。
    喵神以WWDC2018中发布的Core ML2.0与Create ML为主线,现场为我们展示了App接入机器学习的路劲,深入浅出的描述了其工作原理。
  • Swift解析器(戴铭)
    戴老大给我的第一印象是“一个被代码耽误的画家”,他以一张张图片的形式为我们阐明“解释器”&“解析器”与整个解析流程,以Swift实现一套属于自己的解析器,实现“代码动态执行”。

  • Swift迁移至路(唐巧)
    巧哥由于17年开始渐渐转型为管理岗位,这次带来的分享也不是技术细节的分析,而是猿题库近两年来各个项目在Swift迁移上走过的路与趟过的坑,对于已有OC项目进行Swift迁移是及其痛苦的,基于组件化对各个组件进行独立迁移是当前“小猿搜题”的Swift迁移的解决方案。

  • AR游戏(刘冠杉)
    AR作为Apple强推的另一匹黑马,在端上表现虽然不如机器学习那么引人入胜,但也开启了新世界的大门,冠杉以小白的视角介绍AR的入门与AR场景落地。

  • String Seven Ways(刘镇夫)
    描述字符的发展历史与各种设备下的编码方式,以及String的七中表现形式。

  • Server-Side Swift(唐晓轩)
    Swift 官方成立了一个 Server APIs Work Group,这个小组的目标是在当前 Swift 的基础上,做一套纯 Swift 的、跨平台的、专门面向 Server 的底层库。也就是说,Swift 官方携手社区,正式进军 Sever-Side 开发领域了。一年前Server-Side Swift更多的还是尝试,开发者一般以学习的目的搭建一些个人博客等服务。但随着vapor与perfect的崛起,其在 Sever-Side 已于现有主流后端框架性能持平。

  • Swift For TensorFlow (莲叔)
    TensorFlow作为机器学习生态圈最完善的工具,Swift也得到了它的亲睐。今年3月的TensorFlow开发者峰会上,Google宣布了TFiws(Swift For TensorFlow)项目,并在Git Hub上开源(Bate版),莲叔以浅显易懂的方式解释了TFiws的工作原理与TFIws相对与Python For TensorFlow的优势。

总结

各位大佬分享的点都是源于自身的兴趣,兴趣是促进学习的最好动力。

致谢

感谢各位大佬,感谢主办方@SwiftGG!

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