Visual Components Demo

Diese Demo zeigt alle verfügbaren Visualisierungs-Komponenten für bessere didaktische Darstellung.

Callout Komponenten

Callouts eignen sich perfekt für wichtige Hinweise und Warnungen.

💡

Information

Das ist eine Info-Box. Perfekt für zusätzliche Informationen, die den Lesefluss nicht unterbrechen sollen.

⚠️

Achtung

Warnungen sollten verwendet werden, wenn der User auf potenzielle Probleme aufmerksam gemacht werden muss.

✓

Erfolg

Success-Callouts zeigen positive Outcomes oder Best Practices.

Fehler

Error-Callouts kennzeichnen häufige Fehler oder was man vermeiden sollte.

📝

bilabs Note

Die Note-Variante nutzt unsere CI-Farben: Lime und Ink.

Timeline Component

Timelines zeigen chronologische Abläufe oder Prozess-Steps visuell.

2015

Entstehung von Docker

Container-Technologie wird mainstream durch Docker's einfache API und Hub-Integration.

2017

Kubernetes dominiert

K8s wird zum de-facto Standard für Container-Orchestrierung in Production.

2020

Cloud-Native Architecture

Microservices mit Container-Deployment werden zur Standard-Architektur für skalierbare Systeme.

2024

WebAssembly steigt auf

WASM beginnt, Container für bestimmte Use-Cases zu ergänzen oder zu ersetzen.

Comparison Table

Zeigt Gegenüberstellungen von richtig vs. falsch, oder gut vs. schlecht.

Python Import Best Practices

✅

Richtig

Absolute Imports

from myapp.utils import helper

Explicit Names

from os import path, environ

Standard Library First

import os
import sys

import requests

❌

Falsch

Absolute Imports

from ..utils import helper

Explicit Names

from os import *

Standard Library First

import requests
import os

Step-by-Step Tutorial

Perfekt für Tutorials und Schritt-für-Schritt-Anleitungen.

Git Workflow für Feature Development

Feature Branch erstellen

Erstelle einen neuen Branch vom main Branch aus. Naming Convention: feature/description

git checkout main
git pull origin main
git checkout -b feature/new-auth

Changes committen

Mache deine Änderungen und committe sie mit aussagekräftigen Messages.

git add .
git commit -m "feat: add JWT authentication"

Remote pushen

Pushe deinen Feature Branch zum Remote Repository.

git push -u origin feature/new-auth

Pull Request erstellen

Erstelle einen PR auf GitHub/GitLab. Beschreibe die Changes und requeste Reviews.

Professional Charts (Recharts)

Professionelle, interaktive Charts mit Recharts Library.

Bar Chart

Performance Vergleich (req/sec)

Line Chart

Memory Usage über Zeit (MB)

Pie/Donut Chart

Programming Language Distribution

Flow Diagrams (React Flow)

Interaktive Knoten-Graphen für Systemarchitekturen, Workflows, etc.

Microservices Architecture

API Gateway

Auth Service

User Service

Payment Service

Database

React Flow

Code Playground

Interaktiver Code-Editor mit Live-Output.

▶JavaScript Array Operations

javascript

Output

Click "Run" to see output...

Kombinierte Beispiele

Du kannst Components auch kombinieren für komplexere Erklärungen:

📝

Pro Tip

Beim Debuggen von React Performance-Problemen solltest du systematisch vorgehen:

React DevTools Profiler

Öffne den Profiler und nehme eine Performance-Aufnahme während der problematischen Interaction auf.

Flame Graph analysieren

Suche nach Components mit langen Render-Zeiten (gelb/rot markiert).

Memoization hinzufügen

Nutze React.memo(), useMemo() oder useCallback() für teure Berechnungen.

const MemoizedComponent = React.memo(MyComponent);

const expensiveValue = useMemo(() => {
  return computeExpensiveValue(a, b);
}, [a, b]);

✓

Ergebnis

Mit systematischem Profiling und gezielter Memoization lassen sich die meisten React Performance-Probleme lösen.

Math Support

Natürlich funktioniert auch weiterhin LaTeX Math:

Die Euler-Identität: $e^{i\pi} + 1 = 0$

Oder als Block:

\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^2} dx = \sqrt{\pi}

Code Highlighting

Und natürlich alle Sprachen mit Syntax Highlighting:

def fibonacci(n: int) -> int:
    """Berechnet die n-te Fibonacci-Zahl rekursiv."""
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# Optimiert mit Memoization
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci_fast(n: int) -> int:
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci_fast(n-1) + fibonacci_fast(n-2)

# Docker Multi-Stage Build
docker build -t myapp:latest .
docker run -p 3000:3000 myapp:latest

Alle diese Components folgen der bilabs CI und sind responsive designed. Sie lassen sich frei in jedem MDX Note kombinieren.