Dans le cadre de développements Python, il y a deux éléments cruciaux : la gestion des environnements virtuels et la gestion des dépendances. Pour cela, il existe deux outils très efficaces : Pyenv et Pip. De plus en plus de développeurs substituent Pipenv à Pip et, en le couplant à Pyenv, présentent cela comme LA solution ultime ! Mais est-ce réellement le cas ?
Dans le précédent article sur C++ 17, nous avons abordé les évolutions du langage et les évolutions de la STL orientées sur les types de bases. Continuons aujourd'hui notre découverte de C++ 17 !
Documenter du code est souvent une partie d'un projet qui peut paraître longue, fastidieuse, voire ennuyeuse pour certains. Néanmoins, cette étape est cruciale pour la compréhension et la maintenabilité du code. Depuis longtemps, des outils permettant de faciliter cette tâche existent. Cet article a pour but de présenter Doxygen, l'un de ces outils de génération de documentation, et les atouts qu'il peut apporter à ses utilisateurs.
Dans cet article, nous allons découvrir le module Python cleo qui permet de créer des consoles en CLI avec des couleurs, du formatage de texte et de tableaux, des selectbox, des champs de saisie avec complétion et un module de complétion pour bash/zsh, et même fish !
Ah, l'UML et ses diagrammes qui font fuir certains développeurs, persuadés qu'il s'agit de documents inutiles : j'ai une idée, je code et ça marche… Certes, pour un petit script la technique fonctionne, mais pour un projet de plus grande envergure, il n'est pas inutile de travailler la modélisation !
Pouvoir disposer d'un tableur en ligne, que l'on peut partager avec d'autres utilisateurs, c'est déjà intéressant. Pouvoir en plus automatiser des actions en le scriptant, et cela, sans avoir à installer de serveur, là ça devient TRÈS intéressant !
Pouvoir disposer d'un tableur en ligne, que l'on peut partager avec d'autres utilisateurs, c'est déjà intéressant. Pouvoir en plus automatiser des actions en le scriptant, et cela, sans avoir à installer de serveur, là ça devient TRÈS intéressant !
Des cartes et des clés USB permettant d'accélérer les calculs pour effectuer du Machine Learning ont fait leur apparition ces dernières années. Google, ne pouvant rester en retrait, propose ses solutions par le biais de la société Coral. Étudions dans cet article l'une d'entre elles, la clé USB Coral Accelerator.
Le Machine Learning est partout, même dans des domaines en apparence anodins. Bien sûr, en termes de jeux, les défis représentés par les échecs ou le jeu de Go ont été relevés, mais il existe un autre jeu de stratégie très complexe : StarCraft II (la version I était très bien aussi !), l'un des jeux vidéo les plus complexes jamais créés.
Dans le cadre de développements Python, il y a deux éléments cruciaux : la gestion des environnements virtuels et la gestion des dépendances. Pour cela, il existe deux outils très efficaces : Pyenv et Pip. De plus en plus de développeurs substituent Pipenv à Pip et, en le couplant à Pyenv, présentent cela comme LA solution ultime ! Mais est-ce réellement le cas ?
Ah, l'UML et ses diagrammes qui font fuir certains développeurs, persuadés qu'il s'agit de documents inutiles : j'ai une idée, je code et ça marche… Certes, pour un petit script la technique fonctionne, mais pour un projet de plus grande envergure, il n'est pas inutile de travailler la modélisation !
Linus Torvalds qui prend ses distances avec le kernel [1], Guido Van Rossum qui se retire du processus de décision de l'évolution de Python et rend son titre de BDFL (Benevolent Dictator For Life - Dictateur bienveillant à vie) [2], Richard Stallman qui démissionne de son poste au MIT et de la présidence de la FSF (Free Software Foundation) qu'il a créée en 1985 [3]... mais que se passe-t-il dans le monde du logiciel libre ?