@testflightynoti · Post #38095 · 12.05.2026 г., 18:37
#Plane#Logging#App Join the Plane Logging App beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/avuMNRpz Shared by Dimitri
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1118 · 2.07
Т-Банк #interview#dev | часть 1 из 3 Компания, в которую я целился с самого начала. Если в другие места я иногда проходил собесы либо для тренировки, либо для получения запасных офферов, то сюда я сразу решил, что хочу попасть. Подался через знакомство. Система у них такая: собесят не на конкретную вакансию, а на должность, а потом ищут вакансию внутри. На должность тимлида надо было пройти: менеджмент, любой язык, систем дизайн, фит с руководителем и командой. На скрининге эйчар спросил меня, готов ли я перейти на джаву. Запомните этот момент, я ответил, что не готов, и хотел бы оставаться в рамках привычного мне стека. Перед каждой секцией эйчар высылал страницу со ссылками и рекомендациями, как готовиться, это сразу плюс. Там чаще всего были названия книг и ссылки на видеоролики с мок-собеседованиями. Менеджмент Опять же, я не понимаю, как его оценивать, и какой вопрос можно задать, чтобы отличить сеньор-менеджера от мидл-менеджера. Но, возможно, я как раз и не понимаю, потому что я не менеджер. В целом интервью прошло приятно, собеседующий поспрашивал про мой опыт, предложил решить некоторые кейсы. В процессе он намекнул, что тимлид, скорее всего, сам код писать не будет совсем, что меня не очень обрадовало. Позже я узнал, что прошёл секцию на junior+. Не знаю, хорошо или плохо, вообще не понимаю, как сравнивать менеджеров, но для тимлида этого у них хватает. Ещё из Т-Банка после каждой секции поступала достаточно подробная обратная связь с рекомендациями литературы. Круто, нигде такого не было. Я был воодушевлён после этой секции и сразу купил книгу, которую посоветовали по результатам. Языковая секция По структуре точно такая же, как в Ozon: показывают на экране задачи, нужно решить, пишешь код сам, параллельно обсуждаете. Тут я блистал, потому что был очень хорошо готов. Я за секунды щёлкал все типовые вопросы, предугадывал уточнения интервьюера, пускался в неожиданную глубину устройства языка... Задача по SQL попалась в точности такая же, как в Ozon. Если помните, там я на ней затупил, но позже я конечно же обсудил все наилучшие варианты решения с DeepSeek и попробовал сам. Поэтому к некоторому удивлению интервьюера я лихо применил оконную функцию, вслух проговорив альтернативные способы. Кстати, здесь, в отличие от Озона, SQL-код можно было запускать и смотреть результат промежуточного запроса, это важный положительный аспект. Одна из задач была такая же, как в мок-интервью на ютубе, поэтому её я тоже знал. Потом буквально на полминуты притормозил на работе замыканий, но в итоге тоже дал верный ответ. По собственным ощущениям я прошёл секцию идеально. Слишком идеально для человека. Слишком быстро и безошибочно на всё отвечал. Боялся, что подумают, будто бы мне подсказывал ИИ. В качестве обратной связи получил рекомендацию перечитать Рихтера, что тоже хороший знак: если тебе из рекомендаций советуют только адски задротную низкоуровневую литературу, значит, на всё более человеческое ты ответил прекрасно. Много позже я узнал, что мне засчитали middle+. Что??? Я даже предложил эйчару совместно с каким-нибудь крупным техлидом пересмотреть запись собеса, настолько был поражён. Но в целом, это не очень важно, потому что общий грейд к тому моменту по всем секциям у меня был сеньорный. Просто непонятно и обидно. System Design Секция с самого начала пошла очень хорошо. Знакомый мне по пет-проектам и конкурсам домен: отслеживание курьеров на карте. Никаких абсурдных требований типа миллиарда запросов в секунду. Я с первых минут обсудил с интервьюером использование MongoDB ради геопространственных индексов, и, судя по всему, сразу же получил от него негласный респект. Удалось эффективно решить все проблемы, хорошо выбрать технологии. Никаких подводных камней, секцию прошёл на сеньора без вопросов.
Hashtags
Търсене: #logging
@testflightynoti · Post #38095 · 12.05.2026 г., 18:37
#Plane#Logging#App Join the Plane Logging App beta on ✈️#TestFlight 🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/avuMNRpz Shared by Dimitri
Hashtags
@djangoproject · Post #77 · 05.07.2016 г., 07:46
https://docs.python.org/2/library/logging.html This module defines functions and classes which implement a flexible event logging system for applications and libraries. The key benefit of having the #logging_API provided by a standard library module is that all Python modules can participate in logging, so your application log can include your own messages integrated with messages from third-party modules. The module provides a lot of functionality and flexibility. If you are unfamiliar with #logging, the best way to get to grips with it is to see the tutorials (see the links on the right). The basic classes defined by the module, together with their functions, are listed below. #Loggers expose the interface that application code directly uses. Handlers send the log records (created by loggers) to the appropriate destination. Filters provide a finer grained facility for determining which log records to output. Formatters specify the layout of log records in the final output.
Hashtags
@githubtrending · Post #14948 · 11.07.2025 г., 12:30
#go#logging#metrics#opentelemetry#tracing OpenTelemetry-Go is a tool for Go applications that helps you track how your software performs by collecting data like traces and metrics, then sending this information to monitoring platforms so you can see what’s happening inside your app in real time[2][3][4]. It works on many operating systems and Go versions, and you can use it by adding a few lines of code to your app and setting up an exporter. This makes it much easier to find and fix problems, understand how your app is running, and keep everything reliable and fast[2][3][4]. https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-go
@githubtrending · Post #14846 · 20.06.2025 г., 12:00
#go#cloudnative#grafana#hacktoberfest#logging#loki#prometheus Loki is a log aggregation system inspired by Prometheus but designed specifically for logs instead of metrics. It is cost-effective and easy to operate because it only indexes metadata (labels) about logs, not the full log content, which reduces storage and complexity. Loki works well with Kubernetes by automatically indexing pod labels and integrates natively with Grafana for easy log visualization. Its stack includes an agent (Alloy) to collect logs, Loki to store and query them, and Grafana to display them. This setup helps you efficiently manage and analyze logs with less cost and simpler operation compared to traditional logging systems[2]. https://github.com/grafana/loki