Откуда в России взялись программисты — история, которую вам не рассказывали

Если вы думаете, что российский IT начался с нулевых — нет. Всё началось на несколько десятилетий раньше, в закрытых НИИ и институтских подвалах.

В конце 1940-х Советскому Союзу понадобились вычислительные машины — моделировать ядерные реакции и считать ракетные траектории вручную было нереально. Учёный Сергей Лебедев построил первую советскую ЭВМ, а потом серию БЭСМ. Пиковая модель, БЭСМ-6, выпускалась почти 20 лет — именно на ней учили программированию в лучших технических вузах.

Культура, сложившаяся в условиях жёстких ограничений, никуда не исчезла. Она и стала фундаментом для Яндекса, Контура и всего остального российского бигтеха.

Читайте все 7 фактов на Tproger

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен

Выбор библиотеки для логирования в Python, автор сделал свежий обзор, кратко перескажу.

Стандартный logging остаётся базой — им пользуются все фреймворки и библиотеки, и через него проходит интеграция с OpenTelemetry. Но конфигурация через dictConfig не самая удобная, а контекст на уровне запроса приходится прокидывать вручную через contextvars.

structlog — главный кандидат на замену. Процессорный pipeline из коробки даёт redaction, enrichment и sampling. contextvars работают через asyncio без дополнительного кода. При этом можно оставить stdlib на бэке — вся хэндлер-экосистема сохраняется. По бенчмаркам structlog примерно в 2 раза быстрее stdlib и Loguru: 242k ops/s против 139k и 147k соответственно.

Loguru — минимум setup, но ценой глобального логгера без иерархии компонентов. Нет нативной OpenTelemetry-интеграции, только через InterceptHandler в обход.

Logbook — legacy от Armin Ronacher. Нет structured JSON из коробки, нет OTel. Для новых проектов не рекомендуется.

picologging — drop-in replacement на C от Microsoft, в 4–17 раз быстрее, но проект не поддерживается с 2023 года, нет поддержки Python 3.13+. Не для продакшена.

Главный вывод статьи: выбор библиотеки менее важен, чем практики. Structured output, консистентный контекст, правильные уровни и чистота полей — вот что делает логи полезными в production. Если stdlib с python-json-logger работает, не мигрируйте ради миграции. Если boilerplate мешает — берите structlog.

@zen_of_python