#logeintrage — Public Fediverse posts
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#BahnMonitor-Projekt: 5. Automatisierte Skripte brauchen Kontrolle – besonders bei API-Aufrufen.
Jetzt bekommt das #Python-Tool eine Logging-Funktion, die fehlgeschlagene Abfragen dokumentiert und damit die spätere #Fehlersuche erleichtert. Der Code wird so erweitert, dass #Logeinträge für Erfolge, Warnungen und Fehler erzeugt werden – robust und modular nutzbar.
https://tino-eberl.de/vibe-coding/python-projekt-mit-bahn-api-5-fehlerprotokollierung-und-logfile/
#Python #BahnBubble #VibeCoding #OpenData #Fehlerprotokollierung #VisualStudioCode
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#BahnMonitor-Projekt: 5. Automatisierte Skripte brauchen Kontrolle – besonders bei API-Aufrufen.
Jetzt bekommt das #Python-Tool eine Logging-Funktion, die fehlgeschlagene Abfragen dokumentiert und damit die spätere #Fehlersuche erleichtert. Der Code wird so erweitert, dass #Logeinträge für Erfolge, Warnungen und Fehler erzeugt werden – robust und modular nutzbar.
https://tino-eberl.de/vibe-coding/python-projekt-mit-bahn-api-5-fehlerprotokollierung-und-logfile/
#Python #BahnBubble #VibeCoding #OpenData #Fehlerprotokollierung #VisualStudioCode
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#BahnMonitor-Projekt: 5. Automatisierte Skripte brauchen Kontrolle – besonders bei API-Aufrufen.
Jetzt bekommt das #Python-Tool eine Logging-Funktion, die fehlgeschlagene Abfragen dokumentiert und damit die spätere #Fehlersuche erleichtert. Der Code wird so erweitert, dass #Logeinträge für Erfolge, Warnungen und Fehler erzeugt werden – robust und modular nutzbar.
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#Python #BahnBubble #VibeCoding #OpenData #Fehlerprotokollierung #VisualStudioCode
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#BahnMonitor-Projekt: 5. Automatisierte Skripte brauchen Kontrolle – besonders bei API-Aufrufen.
Jetzt bekommt das #Python-Tool eine Logging-Funktion, die fehlgeschlagene Abfragen dokumentiert und damit die spätere #Fehlersuche erleichtert. Der Code wird so erweitert, dass #Logeinträge für Erfolge, Warnungen und Fehler erzeugt werden – robust und modular nutzbar.
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#BahnMonitor-Projekt: 5. Automatisierte Skripte brauchen Kontrolle – besonders bei API-Aufrufen.
Jetzt bekommt das #Python-Tool eine Logging-Funktion, die fehlgeschlagene Abfragen dokumentiert und damit die spätere #Fehlersuche erleichtert. Der Code wird so erweitert, dass #Logeinträge für Erfolge, Warnungen und Fehler erzeugt werden – robust und modular nutzbar.
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