سیستم Logging در NET.: از اشتباهات رایج تا بهترین روشها
مقدمه
سلام دوستان! اینجا میخوایم در مورد Logging داخل برنامههای NET. صحبت کنیم. نکاتی که نیک چاپساس میگه رو به زبون ساده مرور میکنیم تا بتونید به راحتی سیستمهای خودتون رو بهبود بدید.
اهمیت Logging
سیستم Logging به شما کمک میکنه تا:
- خطاها رو راحتتر پیدا کنید.
- رفتار برنامه رو زیر نظر داشته باشید.
- اطلاعات لازم برای رفع مشکلات رو جمعآوری کنید.
اما اگه درست انجام نشه، ممکنه:
- گزارشها خیلی بزرگ و پیچیده بشن.
- نتونید مشکلات رو به درستی بفهمید.
- عملکرد برنامه تحت تاثیر قرار بگیره.
۸ قانون ساده Logging
قانون ۱: پیام یعنی الگوی پیام
به جای یه رشته ساده، پیام باید الگو باشه. اینجوری پیامها مرتبتر و قابل فهمتر میشن.
قانون ۲: از درونیابی یا الحاق رشته دوری کن
این روشها میتونن باعث کاهش سرعت برنامه بشن و اطلاعات مفید رو از بین ببرن.
قانون ۳: Logging ساختاریافته رو انتخاب کن
با استفاده از الگوهای پیام با پارامترهای مشخص:
- سرعت و کارایی بهتر میگیری.
- دادهها به صورت ساختاریافته ثبت میشن.
- خوانایی گزارشها افزایش پیدا میکنه.
قانون ۴: از جعبهسازی غیرضروری دوری کن
قبل از اینکه هر مقداری رو ارسال کنی، ببین سطح گزارش فعاله یا نه تا از مشکلات عملکردی جلو گیری کنی.
قانون ۵: از Source Generator استفاده کن
این ابزار توی NET. بهت کمک میکنه تا:
- کد بهینه تولید بشه.
- از نوشتن کد اضافی جلوگیری بشه.
- گزارشهای یکنواخت و ساختاریافته داشته باشی.
قانون ۶: پیچیدگیهای غیرضروری رو کنار بگذار
همیشه سعی کن راهحلهای ساده و قابل فهم انتخاب کنی تا همه راحت کار کنن.
قانون ۷: هشدار رو به عنوان سطح پیشفرض انتخاب کن
این کار باعث میشه:
- حجم گزارشها کمتر بشه.
- تمرکز روی موارد مهم حفظ بشه.
(البته برای موارد خاص میتونی گزارشهای اطلاعاتی هم فعال کنی.)
قانون ۸: فقط اطلاعات ضروری رو ثبت کن
تنها اون اطلاعاتی رو ثبت کن که واقعاً برای فهم داستان برنامه نیاز داری. اینجوری گزارشها مرتب و مفید میمونن.
نتیجهگیری
سیستم Logging درست کلید موفقیت توی برنامهنویسه. با رعایت این ۸ قانون ساده، میتونی گزارشهایی داشته باشی که هم کارآمد باشن و هم بهت کمک کنن داستان برنامهات رو بهتر بفهمی. فقط اطلاعات ضروری رو ثبت کن تا همه چیز مرتب و بهینه بمونه.
منابع
- ویدیوی اصلی
- مستندات NET. برای Logging
🎺 برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامهنویسی، به کانال ما بپیوندید!
📚💻 @dotnetcode🖥 👨💻
مقدمه
سلام دوستان! اینجا میخوایم در مورد Logging داخل برنامههای NET. صحبت کنیم. نکاتی که نیک چاپساس میگه رو به زبون ساده مرور میکنیم تا بتونید به راحتی سیستمهای خودتون رو بهبود بدید.
اهمیت Logging
سیستم Logging به شما کمک میکنه تا:
- خطاها رو راحتتر پیدا کنید.
- رفتار برنامه رو زیر نظر داشته باشید.
- اطلاعات لازم برای رفع مشکلات رو جمعآوری کنید.
اما اگه درست انجام نشه، ممکنه:
- گزارشها خیلی بزرگ و پیچیده بشن.
- نتونید مشکلات رو به درستی بفهمید.
- عملکرد برنامه تحت تاثیر قرار بگیره.
۸ قانون ساده Logging
قانون ۱: پیام یعنی الگوی پیام
به جای یه رشته ساده، پیام باید الگو باشه. اینجوری پیامها مرتبتر و قابل فهمتر میشن.
قانون ۲: از درونیابی یا الحاق رشته دوری کن
این روشها میتونن باعث کاهش سرعت برنامه بشن و اطلاعات مفید رو از بین ببرن.
قانون ۳: Logging ساختاریافته رو انتخاب کن
با استفاده از الگوهای پیام با پارامترهای مشخص:
- سرعت و کارایی بهتر میگیری.
- دادهها به صورت ساختاریافته ثبت میشن.
- خوانایی گزارشها افزایش پیدا میکنه.
قانون ۴: از جعبهسازی غیرضروری دوری کن
قبل از اینکه هر مقداری رو ارسال کنی، ببین سطح گزارش فعاله یا نه تا از مشکلات عملکردی جلو گیری کنی.
قانون ۵: از Source Generator استفاده کن
این ابزار توی NET. بهت کمک میکنه تا:
- کد بهینه تولید بشه.
- از نوشتن کد اضافی جلوگیری بشه.
- گزارشهای یکنواخت و ساختاریافته داشته باشی.
قانون ۶: پیچیدگیهای غیرضروری رو کنار بگذار
همیشه سعی کن راهحلهای ساده و قابل فهم انتخاب کنی تا همه راحت کار کنن.
قانون ۷: هشدار رو به عنوان سطح پیشفرض انتخاب کن
این کار باعث میشه:
- حجم گزارشها کمتر بشه.
- تمرکز روی موارد مهم حفظ بشه.
(البته برای موارد خاص میتونی گزارشهای اطلاعاتی هم فعال کنی.)
قانون ۸: فقط اطلاعات ضروری رو ثبت کن
تنها اون اطلاعاتی رو ثبت کن که واقعاً برای فهم داستان برنامه نیاز داری. اینجوری گزارشها مرتب و مفید میمونن.
نتیجهگیری
سیستم Logging درست کلید موفقیت توی برنامهنویسه. با رعایت این ۸ قانون ساده، میتونی گزارشهایی داشته باشی که هم کارآمد باشن و هم بهت کمک کنن داستان برنامهات رو بهتر بفهمی. فقط اطلاعات ضروری رو ثبت کن تا همه چیز مرتب و بهینه بمونه.
منابع
- ویدیوی اصلی
- مستندات NET. برای Logging
📚💻 @dotnetcode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥1
آینده تستنویسی در .NET؛ وقتی هوش مصنوعی خودش را قضاوت میکند!
اگر در اکوسیستم داتنت فعالیت میکنید، حتماً میدانید که ورود AI به اپلیکیشنها، مدلهای سنتی تستنویسی را به چالش کشیده است. دیگر صرفاً چک کردن یک خروجی ثابت کافی نیست؛ ما با مدلهای زبانی (LLM) سر و کار داریم که پاسخهایشان متغیر است.
مایکروسافت با معرفی کتابخانههای Microsoft.Extensions.AI.Evaluation و ابزارهای جدید در Visual Studio 2026، پازل تستنویسی هوشمند را کامل کرده است.
💡 نکات کلیدی ویدیو (AI-Powered Testing in VS):
در ویدیوی جدید کانال داتنت، مککنا بارلو (PM تیم ابزارهای داتنت) نکات بسیار مهمی را مطرح کرد:
1️⃣ تستنویسی خودکار با Copilot: حالا GitHub Copilot میتواند برای کل Solution شما بهصورت یکجا Unit Testهای باکیفیت بنویسد. این یعنی دیگر لازم نیست ساعتها وقت صرف نوشتن کدهای تکراری تست کنید.
2️⃣ ترکیب Code Coverage و AI: ابزار Code Coverage در ویژوال استودیو حالا هوشمندتر شده؛ نقاطی از کد که تست نشدهاند را شناسایی کرده و مستقیماً به Copilot پیشنهاد میدهد تا برای همان بخشهای پرریسک، تست تولید کند.
3️⃣ گزارشهای بصری (AI Eval Reporting): با ابزار جدید dotnet aieval میتوانید گزارشهای گرافیکی دقیقی در مرورگر ببینید که نشان میدهد مدل هوش مصنوعی شما در چه بخشهایی (مثلاً در Groundedness یا صحت اطلاعات) ضعف داشته است.
4️⃣ فراتر از Black Box: هدف این ابزارها این است که خروجی AI دیگر یک "جعبه سیاه" نباشد. شما میتوانید دقیقاً بفهمید چرا یک مدل امتیاز پایینی گرفته و با چه منطقی پاسخ داده است.
🛠 کتابخانه Microsoft.Extensions.AI.Evaluation شامل چیست؟
این پکیجها فرآیند ارزیابی را به چهار لایه تقسیم میکنند:
✅ ارزیابی کیفی (Quality): سنجش میزان مرتبط بودن (Relevance) و انسجام (Coherence) پاسخها.
✅ ارزیابی ایمنی (Safety): شناسایی خودکار محتوای سمی، نفرتپراکنی یا کدهای مخرب تولید شده توسط AI.
✅ ارزیابی مستند بودن (Groundedness): حیاتیترین بخش برای جلوگیری از توهم (Hallucination)؛ چک میکند که آیا AI بر اساس دیتای واقعی شما حرف میزند یا از خودش داستان میسازد!
✅ ارزیابی کلاسیک (NLP): استفاده از معیارهای BLEU و F1 برای سنجش شباهت متنی با پاسخهای مرجع.
چرا این موضوع مهم است؟
در دنیای واقعی، ما نمیتوانیم به خروجی مدلهای هوش مصنوعی اعتماد صددرصدی داشته باشیم. این کتابخانهها به ما "اعتماد سیستماتیک" میدهند. یعنی قبل از اینکه کاربر نهایی با یک پاسخ اشتباه روبرو شود، سیستم تست شما آن را شکار میکند.
📌 ویژگی طلایی: تمام این فرآیندها دارای سیستم Caching هستند؛ یعنی اگر یک تست را دوباره اجرا کنید و ورودی تغییری نکرده باشد، هزینهای برای API پرداخت نمیکنید و نتیجه بلافاصله نمایش داده میشود.
📺 مشاهده ویدیو کامل در یوتیوب:
🔗 https://youtu.be/Bkn78klGhtc?si=c5dBLw1y7ituLTFH
📖 مطالعه مستندات رسمی:
🔗 https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/ai/evaluation/libraries
#dotnet #csharp #VisualStudio2026 #AI #Testing #GitHubCopilot #Programming #SoftwareEngineering #هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی
🎺 برای یادگیری بیشتر و دریافت مطالب مفید در زمینه .NET و برنامهنویسی، به کانال ما بپیوندید!
📚💻 @dotnetcode🖥 👨💻
اگر در اکوسیستم داتنت فعالیت میکنید، حتماً میدانید که ورود AI به اپلیکیشنها، مدلهای سنتی تستنویسی را به چالش کشیده است. دیگر صرفاً چک کردن یک خروجی ثابت کافی نیست؛ ما با مدلهای زبانی (LLM) سر و کار داریم که پاسخهایشان متغیر است.
مایکروسافت با معرفی کتابخانههای Microsoft.Extensions.AI.Evaluation و ابزارهای جدید در Visual Studio 2026، پازل تستنویسی هوشمند را کامل کرده است.
💡 نکات کلیدی ویدیو (AI-Powered Testing in VS):
در ویدیوی جدید کانال داتنت، مککنا بارلو (PM تیم ابزارهای داتنت) نکات بسیار مهمی را مطرح کرد:
1️⃣ تستنویسی خودکار با Copilot: حالا GitHub Copilot میتواند برای کل Solution شما بهصورت یکجا Unit Testهای باکیفیت بنویسد. این یعنی دیگر لازم نیست ساعتها وقت صرف نوشتن کدهای تکراری تست کنید.
2️⃣ ترکیب Code Coverage و AI: ابزار Code Coverage در ویژوال استودیو حالا هوشمندتر شده؛ نقاطی از کد که تست نشدهاند را شناسایی کرده و مستقیماً به Copilot پیشنهاد میدهد تا برای همان بخشهای پرریسک، تست تولید کند.
3️⃣ گزارشهای بصری (AI Eval Reporting): با ابزار جدید dotnet aieval میتوانید گزارشهای گرافیکی دقیقی در مرورگر ببینید که نشان میدهد مدل هوش مصنوعی شما در چه بخشهایی (مثلاً در Groundedness یا صحت اطلاعات) ضعف داشته است.
4️⃣ فراتر از Black Box: هدف این ابزارها این است که خروجی AI دیگر یک "جعبه سیاه" نباشد. شما میتوانید دقیقاً بفهمید چرا یک مدل امتیاز پایینی گرفته و با چه منطقی پاسخ داده است.
🛠 کتابخانه Microsoft.Extensions.AI.Evaluation شامل چیست؟
این پکیجها فرآیند ارزیابی را به چهار لایه تقسیم میکنند:
✅ ارزیابی کیفی (Quality): سنجش میزان مرتبط بودن (Relevance) و انسجام (Coherence) پاسخها.
✅ ارزیابی ایمنی (Safety): شناسایی خودکار محتوای سمی، نفرتپراکنی یا کدهای مخرب تولید شده توسط AI.
✅ ارزیابی مستند بودن (Groundedness): حیاتیترین بخش برای جلوگیری از توهم (Hallucination)؛ چک میکند که آیا AI بر اساس دیتای واقعی شما حرف میزند یا از خودش داستان میسازد!
✅ ارزیابی کلاسیک (NLP): استفاده از معیارهای BLEU و F1 برای سنجش شباهت متنی با پاسخهای مرجع.
چرا این موضوع مهم است؟
در دنیای واقعی، ما نمیتوانیم به خروجی مدلهای هوش مصنوعی اعتماد صددرصدی داشته باشیم. این کتابخانهها به ما "اعتماد سیستماتیک" میدهند. یعنی قبل از اینکه کاربر نهایی با یک پاسخ اشتباه روبرو شود، سیستم تست شما آن را شکار میکند.
📌 ویژگی طلایی: تمام این فرآیندها دارای سیستم Caching هستند؛ یعنی اگر یک تست را دوباره اجرا کنید و ورودی تغییری نکرده باشد، هزینهای برای API پرداخت نمیکنید و نتیجه بلافاصله نمایش داده میشود.
📺 مشاهده ویدیو کامل در یوتیوب:
🔗 https://youtu.be/Bkn78klGhtc?si=c5dBLw1y7ituLTFH
📖 مطالعه مستندات رسمی:
🔗 https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/ai/evaluation/libraries
#dotnet #csharp #VisualStudio2026 #AI #Testing #GitHubCopilot #Programming #SoftwareEngineering #هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی
📚💻 @dotnetcode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
AI-Powered Testing in Visual Studio
Artificial intelligence is transforming how we approach testing and quality assurance. This session explores new AI-powered testing capabilities in Visual Studio that help you write better tests, identify edge cases, generate test data, and improve test coverage.…
❤5👏4🔥1