Chazallet Sébastien

Une application doit effectuer beaucoup d'actions différentes qu'il convient d'organiser. Il s'agit de se fixer des règles et de mettre au point les outils utiles pour les appliquer. C'est le travail conjoint d'un dispatcher, d'un autoloader et d'un bootstrap. Par la suite, il suffit de créer des contrôleurs type pour se faciliter le travail et de n'avoir qu'à se concentrer sur le fonctionnel lors du développement d'une application.Le cadre applicatif est essentiel et répond autant à un besoin de simplification du travail qu'à des problématiques techniques.La méthode consistant à n'avoir à gérer qu'un seul point d'entrée dans l'application reste extrêmement utile et permet entre autres une meilleure sécurité et un meilleur contrôle des événements en les faisant entrer dans un cycle que l'on peut contrôler et systématiser (ACL, contrôle de données).Un fichier PHP ne contient, tacitement, qu'une et une seule classe PHP. Il faut donc aller les charger avant de pouvoir utiliser la classe. Et ceci coûte. C'est du travail en plus et de la performance en moins. Alors pourquoi faire un travail dont on peut se passer totalement ?

La génération de contenu HTML avec PHP a longtemps été une horreur absolue. Dans ce cadre, des solutions comme Smarty ont émergé, permettant de produire des vues propres et donc maintenables, et les nouvelles pratiques issues des recommandations faites par les frameworks nouvelle génération comme Zend Framework, par exemple, offrent la possibilité de fixer des règles simples qui suffisent à assurer la compréhension, la réutilisabilité et la maintenabilité sans sacrifier les performances.

Au paravant, PHP était fortement lié à MySQL. Pour s'en rendre compte, encore aujourd'hui, il suffit d'aller dans une librairie et lire les titres des ouvrages consacrés à PHP pour voir qu'un sur deux associe PHP à MySQL. De la même manière, consulter les sources de la plupart des projets libres montrera une forte dépendance à MySQL de la majorité du code.PDO, une extension PECL pour PHP 5.0 intégrée depuis sa version 5.1, est présentée comme une composante essentielle. L'idée est extrêmement simple : présenter une et une seule manière de parler à n'importe quel SGBD. L'apport pour le projet est très concret : être capable de rendre le produit final indépendant du choix du SGBD et donc s'adapter plus facilement à la matrice technologique et aux contraintes du client.De plus, il y a une dimension nouvelle liée à la sécurité.

LaTeX est une référence pour la composition de documents d'une qualité (typographie, mise en page, rendu graphique, ...) reconnue et qui est particulièrement à son avantage dès lors qu'il s'agit de rédiger un document scientifique. Python est également une référence et lorsque Python lorgne du côté de LaTeX ou LaTeX du côté de Python, ça fait des étincelles. On peut aller utiliser les concepts les plus avancés de LaTeX relativement facilement ou, au contraire, rendre certaines de ses fonctionnalités accessibles à ceux qui ne le connaissent pas, leur faisant profiter de sa puissance.

Le but de cet article est de présenter les particularités spécifiques avec lesquelles Python aborde le XML et de voir comment transformer ces données en n'utilisant, comme pour CSV, LDAP, SQL, que les deux types de base (liste et dictionnaire) de manière à pouvoir les utiliser en combinaison avec des données en provenance de LDAP, d'une base de données relationnelle ou d'un fichier CSV, vus dans de précédents articles.Cet article fait suite au précédent qui abordait le format XML, les schémas et la validation. Le principal exercice de l'article est de sélectionner une partie des données du fichier XML présenté dans le précédent article pour les écrire sous forme de liste de dictionnaires.

Nous avons vu comment manipuler des données issues de fichiers CSV en utilisant conjointement et uniquement listes et dictionnaires et fait une présentation de LDAP.Nous sommes maintenant prêts pour utiliser toutes les spécificités de Python au service d'une classe qui permettra de structurer les appels LDAP.

L'objectif de cet article est de présenter quelques algorithmes simples, courts mais puissants qui nous permettrons de gérer les données en provenance d'un fichier CSV, d'en écrire, puis nous automatiserons le processus en écrivant une classe qui gèrera çà pour nous.

Cet article a pour destination d'expliquer comment dialoguer avec des bases de données relationnelles en continuant d'utiliser les types basiques de Python : les listes et les dictionnaires.

Le but de l'article est de présenter openDocument et de voir quelles sont les interactions possibles avec Python.