Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
В этом эпизоде мы регистрируем некоторые пользовательские данные в Google Cloud Logging. Мы рассмотрим пример Python, в котором используется пользовательский перехватчик gRPC для извлечения данных запросов и ответов, а также некоторых метаданных, таких как статус успеха и прошедшее время, в пользовательские журналы. Затем мы отправляем эти журналы в облако с помощью Google Cloud Logging API.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2024-10-25 UTC."],[[["This episode demonstrates how to log custom data to Google Cloud Logging using Python."],["The example uses a gRPC interceptor to capture request/response data, success status, and elapsed time for logging."],["Custom logs are generated and sent to Google Cloud using the Google Cloud Logging API."]]],[]]
