Coding

L’écosystème Python de ce mois est dominé par les Claude Skills et les outils d’agents IA. Cette analyse examine les dépôts Python les plus populaires sur GitHub.

L’écosystème Rust explose avec des projets innovants, en particulier dans les outils de codage en IA et les applications terminales. Ce panorama analyse les dépôts Rust les plus tendance sur GitHub ce mois-ci.

L’écosystème Go continue de prospérer avec des projets innovants couvrant l’outillage IA, les applications auto-hébergées et l’infrastructure développeur. Ce panorama analyse les dépôts Go les plus tendance sur GitHub ce mois-ci.

Ce guide complet fournit des informations de base et une comparaison détaillée d’Anaconda, Miniconda et Mamba (https://www.glukhov.org/fr/post/2026/01/anaconda-vs-miniconda-vs-mamba/ “Comparaison d’Anaconda, Miniconda et Mamba”) - trois outils puissants qui sont devenus essentiels pour les développeurs Python et les scientifiques des données travaillant avec des dépendances complexes et des environnements de calcul scientifique.

L’un des outils les plus essentiels pour les utilisateurs de Linux est l’émulateur de terminal (https://www.glukhov.org/fr/post/2026/01/terminal-emulators-for-linux-comparison/ “Linux l’émulateur de terminal”).

PDFMiner.six est une bibliothèque Python puissante pour extraire du texte, des métadonnées et des informations de mise en page à partir de documents PDF.

Playwright est un cadre d’automatisation de navigateur puissant et moderne qui révolutionne le scraping web et les tests de bout en bout.

Cognee est un framework Python pour construire des graphes de connaissances à partir de documents en utilisant des LLMs. Mais fonctionne-t-il avec des modèles auto-hébergés ?

Lors de l’utilisation de grands modèles de langage en production, obtenir des sorties structurées et de type sûr est essentiel. Deux frameworks populaires - BAML et Instructor - adoptent des approches différentes pour résoudre ce problème.

Choisir le Meilleur LLM pour Cognee demande de trouver un équilibre entre la qualité de construction de graphes, les taux d’hallucination et les contraintes matérielles. Cognee excelle avec des modèles plus grands et à faible taux d’hallucination (32B+) via Ollama, mais des options de taille moyenne conviennent aux configurations plus légères.

Gérer les projets Go de manière efficace nécessite de comprendre comment les espaces de travail organisent le code, les dépendances et les environnements de compilation.

Structurer un projet Go de manière efficace est fondamental pour la maintenabilité à long terme, la collaboration d’équipe et la scalabilité. Contrairement aux frameworks qui imposent des dispositions de répertoires rigides, Go privilégie la flexibilité – mais cette liberté s’accompagne de la responsabilité de choisir des modèles adaptés aux besoins spécifiques de votre projet.

L’injection de dépendances (DI) est un motif de conception fondamental qui favorise un code propre, testable et maintenable dans les applications Python.

Injection de dépendances (DI) est un modèle de conception fondamental qui favorise un code propre, testable et maintenable dans les applications Go.

Les tests basés sur des tableaux sont l’approche idiomatique en Go pour tester efficacement plusieurs scénarios. Lorsqu’ils sont combinés à l’exécution parallèle à l’aide de t.Parallel(), vous pouvez réduire considérablement le temps d’exécution du jeu de tests, surtout pour les opérations liées à l’E/S.

La bibliothèque Python d’Ollama inclut désormais des capacités natives de recherche web Ollama. Avec quelques lignes de code, vous pouvez enrichir vos modèles locaux de LLM avec des informations en temps réel provenant du web, réduisant ainsi les hallucinations et améliorant la précision.