@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 #356 · 24.05
Некоторые нашли ответ на вчерашнюю загадку: это последовательность животных из песни What Does The Fox Say. И это породило интересное обсуждение здесь, в Телеграме. Часть людей никогда не слышали об этой песне, что лично меня очень сильно удивило. В моём информационном пространстве она является бесспорным масс-культурным феноменом, поэтому знакомство с ней не зависит, например, от ваших музыкальных вкусов. Вам достаточно просто заходить в интернет. По аналогии с, например, Gangnam Style или Harlem Shake: для меня это вещи, которые невозможно было не застать, если вы в принципе пользовались интернетом в период их популярности. Но, как выяснилось, это совершенно не так, и люди действительно живут немножко в разных информационных слоях. Вот я и задумался: от чего это зависит? Какие источники нужно читать или не читать, чтобы ни разу не наткнуться на какой-то относительно популярный феномен, не обсудить его ни с кем из знакомых, не увидеть в ленте ни одной из соцсетей? В моих компаниях друзей, например, очень часто шутят с отсылками к масс-культуре, поэтому буквально невозможно не знать чего-то известного. Я просто не мог ничего сделать, чтобы пропустить какой-нибудь Ice Bucket Challenge, The Dress или Coffin Dance. Но как-то люди пропускают (наверняка среди читающих это есть те, кто не знает о чём-нибудь из перечисленного). И другой вопрос: что отличает масс-культурный феномен от просто очень популярной вещи? В комментариях мне справедливо заметили, что если мы откроем в Википедии топ популярных видео на YouTube, там будут ролики с миллиардами просмотров, о которых мы и не слышали. Например, я никогда не видел и не слышал детский стишок «Johny Johny Yes Papa», а ведь это топ-3 видео на YouTube за всю историю, с поразительными 6 миллиардами просмотров! Ну ладно, допустим, видео для детей нельзя считать, потому что современные родители их просто ставят младенцам по 100 раз в день, чтобы отвлечь и чем-то занять. Но, например, у песни Джастина Бибера «Sorry» более 3.5 млрд просмотров, а я её никогда не слышал. На мой взгляд произведение становится массовым, когда выходит за свои первоначальные границы. Например, если о песне знают не только те, кто в принципе слушает такую музыку и этого исполнителя. А особенно если песня вообще выходит за рамки музыкальной сферы. Например, по песне про лису писали научпоп-статьи о том, какой звук издают лисы. Челлендж Ice Bucket выполняли люди, которые никакого отношения не имеют к медицине или благотворительности. Танец Harlem Shake исполняли люди в военных частях, офисах, в Кембриджском университете. Для меня именно проникновение в нейтральную среду — основной признак. #web
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