​​Vitess | Шардирование для вашей PostgreSQL

Это слой между приложением и базой данных, созданный выходцами из YouTube для защиты от неэффективных запросов и масштабируемости под экстремальными нагрузками. Он также анализирует SQL-запросы на лету, отсекая потенциально опасные. Vitess — система шардирования, основа для Multigrass — проекта по адаптации для PostgreSQL внутри Supabase. Vitess стал частью их инфраструктуры, чтобы приложения могли расти до миллиардов запросов, оставаясь при этом "просто PostgreSQL".

Сайт проекта
#инструмент
@zen_of_python

logging | Эволюционируем от дебага с print()

Вместо хаотичного использования print() стоит освоить встроенный модуль logging.

Почему print() — не лучший выбор

На начальном этапе разработки многие прибегают к такому для отладки. Однако в продакшене такой подход не подходит:

— print() не имеет уровней важности (debug, info, error…);
— нельзя гибко управлять выводом (в файл, консоль, внешнюю систему)
— невозможно централизованно отключить или настроить поведение.

logging решает все эти задачи и стал стандартом в профессиональной разработке.

База

Минимальный пример:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Программа запущена")

Этот код выведет в консоль строку «информирующего» уровня. Метод basicConfig задает базовые настройки — например, какой минимальный уровень логов выводить. Уровней несколько:

— DEBUG: подробная отладочная информация;
— INFO: стандартный рабочий поток;
— WARNING: потенциальные проблемы;
— ERROR: ошибки, но программа продолжает работать;
— CRITICAL: фатальные ошибки, возможно аварийное завершение.

Они позволяют фильтровать отладочные данные в зависимости от задачи.

Форматирование вывода

Полезно выводить время, уровень и контекст:

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"
)

Выведется нечто подобное:

2025-07-07 14:00:00,123 [INFO] Программа запущена

Запись логов в файл

Конечно, командная строка не бесконечная, как и ваше рабочее время, так что разумно записывать логи в файл, чтобы почитать их в нужное время:

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    filename='app.log',
    filemode='a',
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"
)

Обособленные логгеры

Функция getLogger(name) позволяет создавать независимые логгеры с именем:

logger = logging.getLogger("myapp")
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.debug("Отладочная информация")

Такие логгеры можно конфигурировать по отдельности, что удобно в модульных проектах.

Обработчики (Handlers)

В примере ниже все сообщения уровня DEBUG и выше пишутся в файл, а WARNING+ отображаются в консоли:

handler = logging.FileHandler("debug.log")
handler.setLevel(logging.DEBUG)

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.WARNING)

formatter = logging.Formatter("%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
handler.setFormatter(formatter)
console.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger("myapp")
logger.addHandler(handler)
logger.addHandler(console)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

И напоследок: пишите логи в файл или систему мониторинга вроде Sentry или Grafana.
#основы