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.

Ruby vient tout juste de sortir en version 2, exactement le 24 février, date anniversaire des 20 ans du langage. Sans faire un tour exhaustif des nouveautés et améliorations, cet article se veut un aperçu des changements importants qui vont marquer cette version.

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.

Fonctionnalité majeure implémentée depuis PHP 5.3, les espaces de noms ou namespaces sont un mécanisme de cloisonnement de code conçu pour éviter les conflits de nommage. Pourtant, en y regardant de plus près, on découvre des possibilités autrement plus vastes...

Le mode CLI pour Command Line Interface – interface en ligne de commande – est très prisé des développeurs : il permet d'obtenir une interface à cheval entre la ligne de commandes et l'interface graphique. On peut utiliser des paramètres pour obtenir un fonctionnement très précis ou bénéficier d'un menu autorisant différents choix.

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 ?

Python est un langage interprété. Il se compile pour générer du bytecode qui sera exécuté par la machine virtuelle. L'idée de cet article est de faire une introduction sur le fonctionnement de ce bytecode. On ne parle ici que de CPython 3.x, le fonctionnement sous CPython 2.x étant sensiblement différent et celui pour PyPy, IronPython ou encore Jython étant réellement différent.

Un chef de projet a besoin d'un bon outil pour suivre l'avancement de ses projets. MS Project, GNOME Planner, GanttProject, OpenProj, LibrePlan, voici quelques logiciels conçus pour cet usage. Mais il faut aussi compter avec TaskJuggler, un peu différent mais tellement efficace !

Python est un langage admirable pour tous les amoureux de l'algorithmique. L'un des cas d'utilisation les plus fréquents est l'itération. Dans ce domaine comme dans d'autres, Python fait preuve d'originalité. Cet article va présenter un panorama de ce qu'il faut savoir sur ce processus.