Colombo Tristan

Documenter un code est une perte de temps en première intention. On a le sentiment de ne pas être productif, que le projet sur lequel on travaille n'avance pas. Pourtant, pour peu que l'on développe en équipe ou que le projet soit mis en attente ne serait-ce qu'une semaine, la documentation va permettre de se remettre au travail beaucoup plus rapidement. Qui n'a jamais redécouvert un de ses propres codes au bout de quelques semaines sans comprendre comment il avait pu coder quelque chose d'aussi horrible/merveilleux ?

Utiliser un décorateur ou plutôt la syntaxe des décorateurs n'est pas très compliqué. En programmation orientée objet, pour définir des méthodes de classe, c'est un passage obligé. En revanche, comprendre et créer un décorateur est loin d'être aussi simple... Pour réellement comprendre ce que sont les décorateurs et à quoi ils servent, nous allons devoir repartir de la définition même d'une fonction. Je pense que bon nombre de lecteurs ne ressentiront pas forcément l'utilité du début de l'article, ils le trouveront peut-être trop long et seront enclin à passer rapidement à la suite mais, encore une fois, la notion de décorateur, définie dans le PEP 318 [1], est loin d'être triviale. Je préfère donc commencer par les définitions de base pour être certain que nous nous basons tous sur les mêmes concepts. Comme nous allons effectuer beaucoup de tests, j'utiliserai un interpréteur interactif et vous verrez donc apparaître dans le code d'exemple le symbole du prompt >>>. À moins de le préciser explicitement, j'utiliserai Python 2.7.

Lorsque l'on veut afficher un simple message en Python, il faut utiliser print. Mais parfois, l'information que l'on transmet à l'utilisateur n'est pas un simple message : il peut s'agir d'un avertissement suite à un problème rencontré par le programme, voire même d'une erreur. Les messages doivent alors être qualifiés et on peut même filtrer leur affichage en fonction de leur importance, les stocker dans des fichiers de log... Vous l'aurez compris, print ne suffit plus ! La journalisation des messages (ou logging en anglais) permet de conserver un historique des incidents survenus lors de l'exécution d'un programme. Les messages, généralement horodatés, sont stockés dans un fichier appelé journal ou fichier de log, mais ils peuvent également être affichés à l'écran. En Python, il existe un module bien pratique pour réaliser toutes les tâches liées à la tenue d'un tel journal : le module logging.

Il existe plusieurs interpréteurs interactifs Python, chacun ayant ses spécificités. Quelles sont les différences entre ces interpréteurs et comment les utiliser au mieux ?

Python est un langage semi-interprété. En tant que tel, il produit un pseudo-code que l'on peut retrouver dans les fichiers d'extension .pyc (PYthon Compilé). Dans cet article, je vous propose d'étudier le pseudo-code Python. Python fournit le module dis, qui permet de désassembler le pseudo-code (souvent appelé bytecode) en un code plus lisible, l'opcode. Bien sûr, ne vous attendez pas à retrouver du code Python. Vous aurez simplement accès à l'opcode plus facilement lisible pour un être humain et comportant des mnémoniques.

Vous possédez déjà une base de données permettant de structurer maintes informations, mais rien encore concernant les différents documents que vous manipulez ? Le concept de gestion de contenu peut vous intéresser...

Vous développez de petits scripts, des petites commandes bien pratiques et permettant de gagner énormément de temps, mais personne ne les utilise arguant du fait que la ligne de commandes c'est trop compliqué ou pas assez convivial... Et si vous ajoutiez rapidement et simplement une interface graphique à vos scripts ? Il faut se rendre à l'évidence : de nombreux utilisateurs de Linux, souvent les transfuges récents de Windows, sont réticents, voire incapables d'utiliser la ligne de commandes. Il faut également reconnaître que suivant le type de données manipulées, il est parfois plus simple de disposer d'une petite interface graphique. Lorsque l'on développe des scripts et que l'on souhaite les partager, il serait dommage de limiter leur utilisation aux seuls amateurs de la ligne de commandes. De plus, si l'on souhaite rester dans la philosophie Linux, quoi de plus naturel que d'offrir à l'utilisateur la possibilité d'utiliser une interface graphique ou la ligne de commandes suivant ses préférences ? Zenity est un outil assez complet permettant d'afficher des boîtes de dialogue GTK+ et d'interagir avec un script shell. Bien évidemment, ce logiciel n'est pas aussi puissant qu'une utilisation native de la bibliothèque GTK+... Mais pour de petites interfaces, c'est vraiment beaucoup plus simple et beaucoup plus rapide à implémenter. Dans cet article, je vous propose de découvrir quelques boîtes de dialogue disponibles et la manière de les utiliser pour communiquer avec vos scripts shell ou même Python.

La variété et la simplicité (ou non) d'utilisation des structures dites complexes font qu'un langage sera plus ou moins apprécié des développeurs. Go propose trois structures... Il reste à voir si l'on peut les utiliser sans difficulté.

Nous utilisons constamment des chaînes de caractères, que ce soit pour afficher des messages ou rechercher des informations dans un fichier texte. Il est donc important de maîtriser parfaitement la manipulation de ces objets.