TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #504 · 15.08

Досмотрел Sandman. Я так в своё время и не добрался до комикса, хотя читал из него несколько эпизодов, и мне довольно много о нём рассказывали. Сложность чтения комиксов в том, что с экрана это очень неудобно, а физические книги я не использую много лет. Сериал отличный даже без знакомства с первоисточником. Крутая самобытная атмосфера. Весьма удачный каст: большинство актёров подобраны чётко, они запоминаются и смотрятся на своём месте. Отдельно порадовал Коринфиан — очень харизматичный. Но в целом хороши даже местечковые проходные персонажи. Сами сюжеты показались немного сжатыми, но это скорее всего жанровая особенность первоисточника, от которой не захотели или не смогли избавиться. По смыслу и наполнению всё равно интересно. Ну и, конечно, возрастной рейтинг позволил авторам нормально показать всякую жесть. Из недостатков не могу не отметить критически высокий процент повесточки. Почти все злодеи и отрицательные персонажи — белые мужчины (Берджес и его сын, второй сын, который украл рубин, Коринфиан, абъюзер в паре, которая удерживала мальчика, практически весь слёт маньяков!). Центральные же положительные персонажи, кроме самого главного героя, в основном чернокожие и/или женщины. Подавляющее большинство отношений, показанных в сериале — гомосексуальные. А гетеро-пары, за небольшим исключением, или предают/изменяют, или являются объектом насмешек или злодеи. Не знаю, так ли в оригинале (говорят, Нил Гейман радикально-левый, поэтому вполне мог), но тут прям из берегов выходит, и очень заметно. Впрочем, кто смотрит современные сериалы, у того уже слепота/привычка выработалась, думаю. А в остальном супер, получил много удовольствия и жду следующий сезон. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #logging

当前筛选 #logging清除筛选
djangoproject

@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.

GitHub Trends

@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

GitHub Trends

@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