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스위프트 뉴스 - 142

2017.08.24

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by NatashaTheRobot, translated by pilgwon

스위프트에 대한 생각

행복한 시작을 알리는 일요일입니다. 😎

하지만 먼저 사과드릴 내용이 있습니다. 제가 저번주에 포스팅했던 당신만의 CoreML 모델을 훈련시켜보세요.의 가격 부분에 관해서 혼란을 드렸습니다. 저는 그 가격이 $500 라고 했지만, 그것은 당신이 Amazon 인스턴스를 끄는 것을 깜빡했을 때의 가격이었습니다. 여러분에게 필요한 내용일 6-7 시간을 돌렸을 때의 더 정확한 가격은 $4.55에 가깝습니다.

즐거운 한 주 되세요!

NatashaTheRobot

웹상에서의 스위프트

Codable Dates 📠

API에서 각자 다른 포맷으로 오는(그리고 각자 다 다른 포맷으로 보내야 하는) 날짜들을 가지고 작업하는 것은 매우 까다롭습니다. 하지만 Codable 객체를 사용하면 정말 간단하고 깔끔합니다!

littlebitesofcocoa.com

스위프트의 진화

작업 기반 동시성 선언문 초안

지금까지 Swift는 대부분의 동시성 주제를 피하기 위해 신중하게 디자인되었습니다. 대신에 우리 iOS 개발자들은 필요에 따라 GCD나 스레딩 패러다임을 사용했습니다. 지금 남아있는 목표 중 하나는 “Swift는 동시성 추상적 개념이 필요할 때 도달해야 할 내용을 알기에 충분한 언어와 라이브러리를 프로그래머들에게 지원하는 것입니다. 대부분의 작업을 수행하기 위해서는 구조화된 ‘올바른’ 방법이 있어야 합니다.” 다른 목표로는 안정성, 확장성, 퍼포먼스 그리고 우수함이 있습니다. 🚀

github.com

#iOSdev

유동적 글자크기로 커스텀 폰트 사용하기 본문 번역

저는 유동적 글자크기를 지원하는 것을 팀에게 설득하는 데에 괴로움이 있었습니다. 그게 옳은 일이 아니라서가 아니라, 그것은 이 글에도 언급되었듯이 10가지 텍스트 스타일과 12가지의 컨텐츠 사이즈 카테고리에 맞춰 어떤 글자 크기를 사용할 지를 정해야 했기 때문입니다.

이것은 iOS 11에서의 UIFontMetrics가 왜 엄청난 변화인지를 알려주는 글입니다!

“UIFontMetrics 클래스는 12가지의 컨텐츠 사이즈 카테고리를 위한 폰트의 정보(타입페이스와 사이즈)가 기입된 표의 필요성을 없애줍니다. 기본 컨텐츠 사이즈의 텍스트 스타일별로 어떤 폰트를 쓸 지 정하는 작업은 여전히 당신이 해야하는 작업입니다. 이 폰트 사이즈는 사용자가 컨텐츠 사이즈를 변경할 때 폰트 메트릭스에 따라 조정됩니다.”

이것은 여전히 쉬운 작업은 아니지만, 당신에 앱에 넣을 가치가 있을 정도로 충분히 쉬워졌습니다.

useyourloaf.com

스위프트 코드

비디오들

스위프트 타입들의 비밀 생활

Swift의 타입 시스템에 대해 아주 깊이 들어가보고 당신의 코드에서 그 깊은 지식을 적절히 활용하는 법을 알아봅시다.

realm.io

비즈니스

iOS 11에서 Siri + App으로 가능한 모든 것

Siri를 사용하는 앱들이 어떻게 쓰는지에 대한 예제와 iOS 11에 대한 몇가지 생각입니다. iOS 11에서는 Camera 앱이 자동으로 QR 코드를 인식해주고, Visual Code는 당신의 앱에 고려될만한 기능입니다.

imore.com

다른 플랫폼

안드로이드 앱들에서의 스위프트 본문 번역

Swift 4에서의 안드로이드에 대한 Swift의 상태입니다:

“Docker 컨테이너에서 안드로이드를 위한 Swift 도구모음을 구축하는데에 사용할 수 있는 Gonazalo Lerralde의 swifty 로봇 환경을 통해 Swift 4는 다시 한 번 힘을 얻었습니다. 이 점과 최근의 두가지 PR들1 2은 Swift로 작성된 iOS, Android 간에 모델, 비즈니스 로직 그리고 네트워크 코드를 공유할 수 있는 가능성을 열어주는 환경이 존재한다는 것을 의미합니다.”

johnholdsworth.com

iOS와 Kitura Swift로 해보는 Core ML: Watson Service와의 비교

Core ML을 이미 성숙한 플랫폼인 Watson Service에 비교하는 놀라운 글입니다. Core ML은 여전히 갈 길이 멀지만, 필요한 문제를 해결하면 시간 문제라고 생각합니다.

여기엔 정확성 보다 더 중요한 것이 있습니다. 또 다른 고려사항은 모델의 훈련법입니다. Watson과 Core ML 둘 다 정확도를 높이기 위한 커스터마이즈 기능을 제공합니다. 하지만 iOS를 위한 더 나은 ML 모델을 만들거나 변환하는 노력은 간단한 Watson 서비스를 사용하는 노력보다 더 큽니다. 왓슨의 경우, 당신은 맞는 이미지와 틀린 이미지들만 제공하여 엔진을 훈련시키기만 하면 됩니다. Core ML의 경우, 당신은 복잡한 Python 모델을 만들어야하고 그 모델을 mlmodel 파일로 변환해야합니다.

ibm.com

Swift Jobs

💻 Swift Full Time

natashatherobot.com

Random Cool Stuff

There’s A Genius Street Artist Running Loose In New York, And Let’s Hope Nobody Catches Him

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boredpanda.com