К сожалению, на geektimes совсем немного информации для графических дизайнеров, хоть эта профессия и является одной из самых популярных, объединяя в себе множество направлений от простой 2D графики до 3D моделирования ассетов к играм и фильмам.

В данной статье мы сравним графические планшеты — важнейший инструмент любого графического дизайнера, и определим какой из них лучший, и почему.

— Сударь, каким образом вас взломали?
— Не образом, а контейнером.
Старинный анекдот

Все лишние компоненты компьютерной системы могут оказаться источником совершенно необязательных уязвимостей. Поэтому образы контейнеров должны по возможности содержать только то, что нужно приложению. И их размер имеет значение не только с точки зрения удобства дистрибуции, но также стоимости владения и безопасности. В этой статье мы поговорим о методах минимизации размера и поверхности атаки образов Docker, а также об инструментах их сканирования на предмет наличия уязвимостей.

Много раз слышал утверждение, что Angular 2 должен быть особенно хорош в корпоративных приложениях, поскольку он, мол, предлагает все нужные (и не очень) прибамбасы сразу из коробки (Dependency Injection, Routing и т. д.). Что ж, возможно это утверждение имеет под собой основу, поскольку вместо десятков разных библиотек разработчикам надо освоить один только Angular 2, но давайте посмотрим, насколько хорошо базовая (основная) функциональность этого фреймворка годится для корпоративных приложений.

По моему опыту, типовое корпоративное приложение — это сотни (иногда тысячи) практически идентичных страниц, которые лишь слегка отличаются друг от друга. Думаю, не мне одному приходила в голову мысль, что неплохо бы выделить повторяющийся функционал в отдельный компонент, а специфичное поведение определять через параметры и внедряемые шаблоны. Давайте посмотрим, что Angular 2 может нам предложить.

Часть 1	Часть 2	Часть 3	Часть 4

Данная статья является продолжением моей статьи "Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация".

В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.

Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

1. Индексирование
2. Срезы
3. Сортировка

Первая статья цикла

Интро

Во второй статье я приведу обзор характеристик различных сбалансированных деревьев. Под характеристикой я подразумеваю основной принцип работы (без описания реализации операций), скорость работы и дополнительный расход памяти по сравнению с несбаланчированным деревом, различные интересные факты, а так же ссылки на дополнительные материалы.

Интро

Этой статьей я начинаю цикл статей об известных и не очень структурах данных а так же их применении на практике.

В своих статьях я буду приводить примеры кода сразу на двух языках: на Java и на Haskell. Благодаря этому можно будет сравнить императивный и функциональный стили программирования и увидить плюсы и минусы того и другого.

Начать я решил с бинарных деревьев поиска, так как это достаточно базовая, но в то же время интересная штука, у которой к тому же существует большое количество модификаций и вариаций, а так же применений на практике.

Коллекция в Python — программный объект (переменная-контейнер), хранящая набор значений одного или различных типов, позволяющий обращаться к этим значениям, а также применять специальные функции и методы, зависящие от типа коллекции.

Частая проблема при изучении коллекций заключается в том, что разобрав каждый тип довольно детально, обычно потом не уделяется достаточного внимания разъяснению картины в целом, не проводятся чёткие сходства и различия между типами, не показывается как одну и туже задачу решать для каждой из коллекций в сравнении.

Вот именно эту проблему я хочу попытаться решить в данном цикле статей – рассмотреть ряд подходов к работе со стандартными коллекциями в Python в сравнении между коллекциями разных типов, а не по отдельности, как это обычно показывается в обучающих материалах. Кроме того, постараюсь затронуть некоторые моменты, вызывающие сложности и ошибки у начинающих.

Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.

Будем рассматривать стандартные встроенные коллекционные типы данных в Python: список (list), кортеж (tuple), строку (string), множества (set, frozenset), словарь (dict). Коллекции из модуля collections рассматриваться не будут, хотя многое из статьи должно быть применимым и при работе с ними.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

1. Классификация коллекций;
2. Общие подходы к работе с коллекциями;
3. Общие методы для части коллекций;
4. Конвертирование коллекций.