Python

Conversion de HTML en Markdown est une tâche fondamentale dans les workflows de développement modernes, particulièrement lors de la préparation du contenu web pour les grands modèles de langage (LLM), les systèmes de documentation ou les générateurs de sites statiques comme Hugo.

Les développeurs se heurtent souvent au dilemme « fonctionne sur ma machine » en raison de désaccords de dépendances, de versions d’outils ou de différences d’OS.
Dev Containers dans Visual Studio Code (VS Code) résolvent cela de manière élégante — en vous permettant de développer dans un environnement conteneurisé configuré spécifiquement pour votre projet.

Voici un exemple de traitement de message SQS avec Python Lambda + API REST avec protection par clé API + Terraform script pour le déployer en exécution serverless.

Dans cet article, nous allons explorer deux façons de connecter votre application Python à Ollama : 1. Via HTTP REST API ; 2. Via la bibliothèque Python officielle d’Ollama.

Voici une comparaison côte à côte du support de sortie structurée (obtenir un JSON fiable) auprès des fournisseurs d’LLM populaires, ainsi que des exemples minimalistes en Python

Les grands modèles de langage (LLMs) sont puissants, mais en production, nous souhaitons rarement des paragraphes libres. Au contraire, nous voulons des données prévisibles : des attributs, des faits ou des objets structurés que vous pouvez alimenter dans une application. C’est la sortie structurée des LLM.

La conversion de documents Word au format Markdown est une tâche très courante pour les rédacteurs techniques, les développeurs et les créateurs de contenu souhaitant déplacer leur contenu vers des plateformes utilisant Markdown (comme GitHub, GitLab, ou des générateurs de sites statiques comme Hugo).

Voici mes notes avec un tutoriel étape par étape sur la façon d’implémenter et déployer sur AWS un bot Telegram. J’ai ajouté un démarrage rapide (polling long) et un chemin prêt pour la production (webhooks), avec des exemples en Python et Node.js.

Le AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
est un framework qui permet de définir et de provisionner l’infrastructure cloud à l’aide de langages de programmation familiers tels que
TypeScript,
Python,
Java et
Go.

Apache Airflow est une plateforme open source conçue pour créer, planifier et surveiller des workflows de manière programmée, entièrement en code Python, offrant une alternative flexible et puissante aux outils traditionnels, manuels ou basés sur une interface graphique.

Python uv (lu « you-vee ») est un outil moderne et performant de gestion de paquets et de projets Python écrit en Rust. Il est conçu comme un remplacement plug-and-play des outils traditionnels de gestion de paquets Python tels que pip, pip-tools, virtualenv, pipx et pyenv, visant à simplifier et accélérer les workflows de développement Python.

Un froid jour d’hiver en juillet… c’est-à-dire en Australie… j’ai ressenti le besoin urgent d’entraîner un modèle d’IA pour détecter les barres d’armature en béton non coupées…

Génération de rapports PDF avec Python

Python, grâce à ses bibliothèques et modules étendus, offre des outils puissants pour générer des rapports PDF professionnels.

Venv est un outil de ligne de commande pour la gestion des environnements virtuels. Beaucoup plus simple que Anaconda. Voici quelques commandes utiles de venv.

J’ai agrégé certaines statistiques d’installation d’extensions VS Code par différentes langues de programmation.
Et la plus populaire est Python, puis C++.

Commandes les plus utilisées dans Visual Studio Code