Jarrige Grégory

Dans un précédent article [1], je vous avais montré comment scraper le contenu de pages HTML, grâce à NodeJS et à quelques packages complémentaires. La technique que j’avais utilisée fonctionnait très bien avec des pages statiques, mais elle se prêtait mal au scraping de pages générées dynamiquement. Pour régler ce problème, je vais vous présenter une alternative, reposant sur le projet Puppeteer, un package NPM très polyvalent.

Dans un précédent article [1], j’avais présenté le projet AlaSQL au travers de techniques SQL présentant un niveau de difficulté allant de facile à moyennement complexe. Parmi les techniques les plus complexes, nous avions vu comment manipuler des données liées à des dates d’effet. Dans ce nouvel épisode, j’ai voulu tester AlaSQL sur un panel de techniques un peu plus large, dans le but de déterminer jusqu’à quel point cet outil est en mesure de nous accompagner dans le développement de règles métier. On va voir que malgré quelques limites, AlaSQL peut couvrir de nombreux besoins avec efficacité, et même élégance (au moins, dans certains cas).

Comment créer un assistant vocal en JavaScript, en utilisant l’API Web Speech ? C’est ce que je vous propose d’étudier au travers d’un projet de lecteur MP3 pilotable intégralement à la voix.

Le projet AlaSQL permet aux développeurs JavaScript de bénéficier du meilleur de la norme SQL. Grâce à lui, développer ou redévelopper des règles métiers complexes en JavaScript est une vraie partie de plaisir.

Depuis quelques années, je croise de plus en plus de jeunes développeurs et développeuses, déboussolé-e-s, qui n’en peuvent plus, et veulent désespérément sortir du monde de l’IT. Pourtant, certaines de ces personnes sont particulièrement brillantes. Pourquoi sont-elles essorées, cramées, au bout de quelques années ? J’ai remarqué que toutes travaillent en mode agile. Alors… y aurait-il quelque chose de pourri au royaume de l’agilité ?

Le web scraping, c’est l’activité qui consiste à gratter (to scrap) du code HTML pour en extraire des données exploitables. Node.js se prête particulièrement bien à l’exercice, aussi je vous propose d’apprendre à gratter de la donnée avec ce formidable outil.

Vous avez dans un placard une vieille clarinette qui se morfond dans sa boîte. Un beau jour, l’envie vous prend de la ressortir, et de la connecter à tout ce qui peut produire du son électronique, et en premier lieu à votre ordi. Problème… comment connecter cet instrument à vent acoustique à la lutherie électronique du XXIème siècle ? La petite histoire que je vais vous compter peut s’appliquer à tous les instruments à vent.  

Dans un précédent article, j’avais présenté Stimulus, un framework JavaScript léger proposant un mécanisme de type data-binding, simple et efficace. Mais peut-être avez-vous besoin d’un framework plus puissant, offrant davantage de possibilités, notamment en termes de data binding, de templating, de gestion de structures répétitives et de composants. Vous devriez dans ce cas prendre le framework Knockout en considération. Je vous propose un tour d’horizon des possibilités de Knockout, au travers de différents exemples.

Je vous propose dans cet article d’étudier la création d’une couche ORM, dans un contexte Node.js couplé à une base SQL. La base que je vais utiliser est MariaDB, mais n’importe quelle base SQL pourrait faire l’affaire. Mon stack Node.js est en version 9.4.0, ce qui va me permettre d’utiliser de nombreux aspects de la norme ES6, mais tout ce que je vais expliquer devrait fonctionner sur la version 8.x.