tugo

Потому что не зло, просто "красивая" легенда.

Начните с этой:
Пауль Хоровиц, Уинфилд Хилл. Искусство схемотехники -- https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%81%D0%BA%D...

Qt подходит по всем пунктам

Речь о том, что ваш код должен быть понятен другому программисту с ходу, без скрежетания его мозга

Если ваш код нуждается в подробном комментировании - то это плохой код.
В больших коллективах при создании сложных проектов есть правило - пиши проще.
Сервер для многопользовательской игры?

Я работал с огромным проектом на PHP (один из полусотни разработчиков в компании), и не представляю его даже на экосистемах Python или Ruby. А писать такое на Node.js или Go - это просто самоубийство.
Кстати, запрещались любые оптимизации кода, которые шли во вред читаемости ;)

Пусть даже менее оптимизированнее, но проще, яснее, понятнее. Это в конечном итоге окупается, когда один программист помогает другому, когда один программист заменяет другого, когда один программист проверяет другого. В конце концов, даже тогда, когда один и тот же программист правит свой собственный код, но не выспался или устал или болеет или в плохом настроении.

Однако совсем без комментирования (например, экспорируемых/публичных элементов) тоже нельзя.

Имхо, нормальным является пояснение работы логики модуля для использования его со стороны (публичный интерфейс, публичное API). Внутри модуля нужно пояснять лишь изредка, лишь неочевидные моменты. Таких моментов должно быть минимум.

Форматирование обеспечивает привыкание глаза и легкость чтения. Поэтому в крупных конторах даже есть единые правила форматирования когда - когда все обязаны писать одинаково. Это поднимает производительность труда программистов при выполнении code review чужого кода и при поиске какой либо необходимой информации в чужом коде.

Это настолько важно, что в свежих языках (например, в Go) определенное форматирование кода является общеязыковым стандартом.

Форматирование автоматически обеспечивается IDE. Комментирование в любом случае необходимо в той или иной степени.
Если при чтении кода+комментариев однозначно понятно что, зачем и как делается, то дополнительно шлифовать не нужно. А если не понятно, то нужно подробнее писать комментарий, переименовывать переменные. Может, вообще код переписать.
но это не ради абстрактного "совершенства", а чтобы не взорвался мозг при отладке.

https://ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D1%80%D0%B0...
- открытый коллектор (сток)
https://ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%8B%D1%81...
- высокоимпедансное состояние
easyelectronics.ru/avr-uchebnyj-kurs-ustrojstvo-i-...
- почитайте о назначении подтягивающих резисторов и вообще крайне советую этот сайт для изучения основ.

Для подключения терморезистора вам надо собрать делитель напряжения на терморезисторе и резисторе известного номинала и измерять выдаваемое этим делителем напряжение с помощью входа, работающего в аналоговом режиме. Данные будут уходить на встроенный АЦП контроллера.
Чтобы использовать светодиод можно взять выход с открытым стоком и через токоограничительный резистор подключить светодиод. Анодом к положительному полюсу источника питания, катодом - через резистор к выводу микроконтроллера. Установите на выходе 0 - светодиод загорится, 1 - погаснет.

Программ - великое множество. Начиная от QUCS и заканчивая Proteus и Electronic workbench.

Это - симуляторы электроники. По сравнению с реальным железом могут врать, причем разительно.

Также имеются САПР вроде Kicad или Eagle. Эти позволяют спроектировать электронную плату, и затем отправить файлы на завод для ее производства. Нужно изучать кипу стандартов, чтобы из производства получилась плата, а не фига.

Изучать следует начинать с языка со статической типизаций.

В частости С подходит по этому критерию.
Плюс в изучении С - много литературы и пр. информации.
Минусы - будете не только язык изучать, а еще и со стандартами и их разной кривости реализациями бороться. То, что работает в реализации Clang на Linux не будет работать в реализации MSVC на Windows и в реализации GCC на FreeBSD. Оно вам надо?
Плюс в С легко отстрелить себе ногу.
Плюс реальная польза от Си - это только в слабых микроконтроллерах (мощные модели вполне способны и целые операционные системы запуска), да в написании операционных систем. В других областях или давно перешли или переходят на другие языки.

Я бы предложил Go.

Статическая типизация.
Мощь и простота в одном флаконе.
Жесткий стандарт - разные версии на разных ОС комилируются запросто.

Скриптовые динамические языки - PHP, JavaScript, Python, Ruby, Perl, Lua - плохо для начинающего. Прививает нехорошее отношение к переменным.

Rust, D, Java, Dart - слишком много концепций, не будете знать на чем сосредоточить внимание.

Haskell, Erlang - функциональные концепции, далеко оторванные от массового программирования, которое в большинстве своем императивное.

Внутри Docker только Linux, и, экспериментально, FreeBSD. Запускается нативно под Linux и, экспериментально, под FreeBSD. Под MacOSX, Windows - через виртуальную машину.

Докер - это двойная изоляция. Изоляция того, что лежит внутри контейнера Докера от операционной системы и изоляция операционной системы от того, что лежит внутри Докер. Изоляция подразумевает изоляцию всех файлов, портов, приоритетов.

Это почти виртуальная машина. Почти, да не совсем.

Есть такое понятие "ад зависимостей". Любое ПО устанавливаемое на компьютер, тянет за собой зависимости (конфигурационные файлы, статические файлы называемые обычно asset, вспомогательные утилиты/сервисы, библиотеки и пр.). Ряд из этих библиотек/утилит/сервисов несовместим друг с другом. А с учетом того, что каждая из этих библиотек/утилит/сервисов имеет и свои зависимости - ситуация еще хуже.

Например, мы используем Yandex.Cocaine, которая нормально компилируется только на Ubuntu 14.04 (и, вроде, на Debian 7). Но не под CentOS 6, 7, Debian 8, FreeBSD 9, 10, Ubuntu 15, 16 и пр. - скомпилировать его невозможно. Запускаем в этих операционных системах в Докере.

С другой стороны, и одновременно с этим, вам необходимо установить другое, более современное ПО. И одновременно более старое. Причем речь даже не идет об серьезно отличающихся версиях Linux. Например, одно ПО требует не менее Ubuntu 14.10, а другое не более Linux 14.04.

Docker - это одна программа внутри индивидуального окружения с индивидуальной версией операционной системы. За счет слоеных контейнеров, если вы используете один корень для всех образом, то размер Docker контейнера всего-то на несколько килобайтов больше размера бинарного файла, запускаемого под Docker.

Таким образом, мы имеем бинарный файл запускаемый как бы в своей операционной системе.

Вы можете сказать - ба, да это же давно известная виртуальная машина. Но нет, это не так. Это так называемые контейнера. Никакой виртуальной машиной там и не пахнет. За исключением Windows и MacOSX, где работа без виртуальном машины пока экспериментально возможно только, а нормой в этих ОС является использование Докера внутри полноценной виртуальной машины.

Но виртуальные машины с Докером используются только для разработки. Для запуска в production виртуальные машины с Докер не используются.

Докер использует контейнеры операционной системы. LXC в Linux, Jails в FreeBSD. Контейнер - это область операционной системы, изолированная от основной части операционной системы. В контейнере свое дерево каталогов (включая системные /dev, /bin, /sbin и пр.), свои сетевые порты и пр. и пр.

Но при этом не используется полная виртуализация. Что существенно экономит ресурсы. Запустить 100 полноценных виртуальных машин вряд ли получится даже на мощном сервере. А вот запустить 100 контейнеров Docker даже на слабом домашнем компьютере - возможно.

Правда использование не полной виртуализации ограничивает использование операционных систем внутри контейнеров. Как правило, это специально подготовленные версии Linux или FreeBSD. Именно специально подготовленные. Windows - в принципе в контейнере запустить невозможно.

Контейнеры существовали и до Docker. Докер, строго говоря, это всего лишь очень удобный набор инструментов, собранных воедино, для управления контейнерной виртуализацией. Но очень удобный.

Зачем это используется?

Ребята из всяческих Dropbox, Facebook и и пр. гигантах, запускающие по 1 млн. различных программ в своих сервисах, столкнулись, что невозможно везде гарантировать идентичные настройки операционной системы. А это критично.

Вплоть до того, что идеально написанная и оттестированная программа на реальном сервере начинает себя вести непредсказуемо.

Поэтому кто-то из этих умных ребят родил новую концепцию - каждая программа на серверах запускается в своем индивидуальном окружении, с индивидуальными настройками операционной системы.

Более того - изначально разработчик программного обеспечения тестирует программу в контейнере Докер, с определенными настроками. И в этом же (или с такими же настройками) контейнере Докера программа уезжает на сервер.

Это позволяет гарантировать гораздо большую идентичность среды разработки и среды исполнения.

До этого люди мучались, придумывали хитрые инсталяторы...

Потом плюнули на попытки упорядочить окружение в ОС - и сейчас концепция такова - устанавливать программы на сервера вместе со своими индивидуально настроенными под них операционными системами - то есть внутри контейнеров. 1 контейнер = 1 настройка ОС = 1 программа внутри.

Другими словами:

• Докер-контейнер нужно использовать для отладки.
  
• Тот же Докер-контейнер нужно использовать и на сервере.
  

Это позволяет не трудиться с настройками "под сервер" локально на машине разработчика. Это позволяет разрабатывать на машине разработчика совершенно разные программы одновременно, которые требует несовместимых настроек операционной системы. Это позволяет давать гораздо больше гарантий, что программа на сервере будет вести себя также как и на машине разработчика. Это позволяет разрабатывать под Windows/MacOSX с удобным "прозрачным" тестированием под Linux.

Докер применим к созданию/настройке только серверного программного обеспечения под Linux (экспериментально под FreeBSD). Не для смартфонов. А если десктопов - то только программное обеспечение без GUI.

Посколько Докер позволил одним махом упростить работу разработчикам и админам и повысить качество результата - сейчас бум на Докер. Придумано огромная гора инструментов для управления развертыванием приложений созданных с Докером. Если раньше чтобы запустить 10 000 программ на 1000 серверах нужно было как минимум 3 высококвалифицированнейших девопса, которые писали кучу описаний как это сделать на Puppet, Salt, Chef, Ansible, да и то не было гарантий, это все тестилось месяцами. То сейчас с Докер даже один квалифицированных девопс может рулить миллионами программ на десятках тысяч серверов. С куда как большей гарантией, что все это заведется нормально.

UPD:

Может сложиться ложное впечатление, что разработчик готовит контейнеры в Докер, а потом передает их админу.
Правильная методология все же другая:

Разработчик отдает весь свой результат в систему CI (обычно через git)
CI на каждый новый коммит делает с помощью Docker образ для тестирования.
Если тесты проходят успешно, то этот же самый Docker образ, отправляется на развертывание в production.
Или, чуть иначе в компилируемых системах, где исходники не нужны в production: в Docker производится развертывание среды для компиляции, а для тестирования разворачивается второй образ с уже откомпилированным добром, который уже отправляется в production.

То есть при правильной огранизации дела разработчик не может/не должен влиять на то, какой будет образ.
А вот в тестовой среде (запускаемом на сервер, недоступном разработчику в больших командах) и в production как раз используется один и тот же образ.

Основная идея - что тестировали, ровно то и запускаем на боевом сервере. Один-в-один, включая те же самые файлы (не такие же, а именно те же самые).

Представьте что нет никакой ложки докера.

1) Есть одна физическая машина. Вы устанвливаете софт, разные приложухи, базы, web сервера, заходят тестовые юзеры, что-то запускают. Первая проблема - вы не понимаете кому что надо, кто владелец файлов, приложух, зачем висят демоны и кто за это ответственнен. Как выход, вы решаете это разделить на виртуалки.

2) У вас есть физическая машина + на ней виртуалки. Вы выделяете под каждую задачу свою виртуалку, там сидят отдельные пользователи, вы навели какой то порядок. Появляется задача - пользователи хотят php 6, а его нет, хотят python3, а его нет, хотят Mongo, а она старой версии. Вы обновляете репозитарии, качаете новые пакеты, ставите, часть пользователей довольны, часть нет - им нужна старая версия какая была. Упс!

3) Одна физическая машина + еще больше виртуальных машин. Вы разделили всех пользователей так, чтобы никто не дрался за версии софта, если нужен php6 - иди на эту машину, нужен php5 - вот на эту. Все счастливы, но появляются разработчики, которые говорят буквально так - "а у меня на рабочей машине все работает, я перенес все как было на виртуалку, а у меня появляется ошибка missing library libXXX.so.X". И вы понимаете что вам остается только создать полную копию машины разработчика, чтобы софт поехал на этой виртуалке без ошибок... И тут появляется Docker! :)

4) Docker решает именно эту проблему. Вам не нужно заботится о софте который установлен на сервере/виртуалке. Вы просто берете и переносите софт со всеми "кишками" на другой сервер и он просто работает. Работает за счет того, что все "кишки" это слои файловой системы нанизанные как бисер друг на друга. Дополнительно решается проблема свободного места, т.к слои многократно переиспользуются контейнерами, если вам нужен php + одна библиотека, а другому php + другая библиотека, вы используете (грубо говоря) слой php, а для дополнительной библиотеки делаете отдельный слой, одновременно другой человек делает над php другой слой и вы не деретесь между собой и не видите чужих библиотек. Это грубо и скорее всего ради одной библиотеки никто новый слой не делает, делают слой пожирнее.

Все запущенные процессы Docker помещает в изолированную среду процессов, файловой системы и сетевого стека. Есть много особенностей по работе с Docker, т.к он предполагает, что в одном контейнере вы запускаете один процесс. Если вам нужно запустить целый набор демоном, тут появляются проблемы, нужно писать шелл-скрипт, который все это поднимет в контейнере. Так же есть особенности по сети, файловой системе. Для кого то Docker спасение и решение всех проблем, но я как сисадмин от этого всего не в восторге.