@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 #962 · 17.02
В этом году я читаю небольшой курс лекций студентам Высшей Инжиниринговой Школы НИЯУ МИФИ, вот на прошлой неделе начал. Тема: архитектура приложений. Сначала SOLID, простые паттерны, а потом сложные паттерны и DDD. Долго думал над тем, какие примеры приводить. Классические книжные не хотелось, типа вот у нас класс "Животное", у него наследник "Кошка". Это понятно для жизни, но далеко от реального программирования. И примеры со своей работы не хотелось, потому что без знания специфики не будет понятно, что такое "Цифровая ведомость объёмов работ", и почему в ней есть те или иные ограничения. Так что придумал вот такой сценарий для студентов: примеры из видеоигр. Любая видеоигра это программа, написанная разработчиками на языке программирования. Это реальные люди, которые сталкивались с реальной необходимостью применить какие-либо паттерны и архитектурные подходы. Я, конечно, не знаю, как та или иная функция была реализована в игре на самом деле — вполне возможно, что из-за спешки, производственного ада, использования устаревших технологий или проблем планирования что-то написано очень плохо, коряво, без архитектуры и с огромным техническим долгом. Но я просто показывал ситуации, в которых какой-то конкретный структурный подход кажется уместным, и рассказывал, как можно такую ситуацию реализовать на практике. Вроде получилось неплохо, студентам зашло. Обратная связь по лекции пришла положительная, так что будем продолжать :) #dev
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