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2026-05-17

Django Form et DRF Serializer : Deux outils si proches, si différents, une analyse comparative

Django Form et DRF Serializer valident et transforment les données pour web (HTML) et API (JSON). Malgré des environnements distincts, ils partagent des structures et flux de validation similaires. Cet article compare leurs fonctions, champs et intégration Model pour optimiser leur usage.

#django #python #api #développement web +3

2026-04-30

Maîtrisez l'art de transformer votre script Python en commande Linux native

Découvrez comment transformer vos scripts Python en commandes Linux natives en ajoutant un shebang et en supprimant l'extension .py. Apprenez à élever votre code au rang d'outil système, à l'intégrer naturellement dans vos pipelines et à optimiser votre productivité grâce à cette approche puissante et élégante.

#linux #python #shebang #script +2

2026-03-17

Même nom, résultats différents ? Maîtriser `urlencode` en développement Django

Démystifiez la confusion autour d'`urlencode` en développement Django. Cet article compare `urllib.parse.urlencode` de Python et `django.utils.http.urlencode`, expliquant l'optimisation de la version Django pour `QueryDict` et l'encodage des valeurs multiples. Apprenez à l'utiliser correctement pour des URLs robustes.

#django #python #querydict #développement web +2

2026-02-10

Quand la recherche dans Django Admin devient frustrante : créer un Mixin pour cibler des champs spécifiques

Lorsque la recherche par défaut de Django Admin devient trop large, ce mixin permet de cibler des champs précis avec la syntaxe "field:value" et shlex. Il conserve les préfixes de search_fields, combine les filtres en AND/OR et améliore nettement l’efficacité de la recherche en administration.

#python #field:value #shlex #admin django +2

2026-02-02

[Bibliothèque standard Python - 4] Manipuler les nombres : utiliser math et statistics

Ce guide détaille l’utilisation des modules `math` et `statistics` de la bibliothèque standard Python pour gérer les erreurs flottantes, les arrondis, les comparaisons précises, les sommes exactes, les combinaisons, les moyennes pondérées, la médiane, l’écart type, et fournit des exemples pratiques et des précautions à prendre.

#python #math #statistics #float +2

2026-02-02

[Python Standard Library – 4] Utiliser le module random : choix, échantillonnage, mélange, reproductibilité

Ce guide détaille l’utilisation du module `random` de la bibliothèque standard Python pour les sélections aléatoires, l’échantillonnage, le mélange de listes, les choix pondérés et la reproductibilité. Il explique également pourquoi le module `secrets` est préférable pour les besoins de sécurité, couvrant ainsi jeux, tests et division de données.

#python #bibliothèque standard #secrets #aléatoire +3

2026-01-31

[Bibliothèque standard Python - 3] Gérer le temps avec Python : datetime

Ce guide complet explique comment utiliser le module `datetime` de Python pour créer, comparer et formater des dates et heures, gérer les fuseaux horaires avec `timezone` et `zoneinfo`, et éviter les erreurs fréquentes.

#python #datetime #zoneinfo #timedelta +3

2026-01-30

[Bibliothèque standard Python – 2] Stockage et sérialisation des données : json, pickle, csv

Découvrez comment gérer le stockage et la sérialisation des données avec la bibliothèque standard Python. Ce guide compare json, pickle et csv, présente des exemples, avantages et inconvénients, et vous aide à choisir la solution la plus adaptée à votre besoin.

#python #json #pickle #csv +2

2026-01-29

Maîtriser le système de fichiers et l'environnement OS en Python : pathlib vs os

Découvrez comment gérer le système de fichiers et l'environnement OS en Python grâce aux modules pathlib et os. Comparaison pratique, exemples de code et conseils pour combiner les deux modules de façon optimale.

#python #pathlib #variables d'environnement #système de fichiers +3

2026-01-29

[Bibliothèque standard Python – 0] Qu'est-ce que la bibliothèque standard Python ? Guide pour débutants

Découvrez la boîte à outils essentielle de Python, la bibliothèque standard, avec un guide clair pour débutants. Apprenez la différence avec les fonctions intégrées, des astuces pratiques et un plan des modules clés pour booster votre productivité et portabilité.

#python #bibliothèque standard #productivité #développeur +2

2026-01-05

Django : démystifier gettext vs gettext_lazy – comprendre le moment d’évaluation

Comprenez clairement la différence entre gettext et gettext_lazy dans Django, et apprenez quand traduire immédiatement ou paresseusement. Évitez les erreurs courantes liées aux constantes, aux champs de modèle, aux formulaires et aux logs, et maîtrisez l’utilisation de format_lazy et force_str pour une internationalisation sans faille.

#django #python #i18n #gettext_lazy +3

2025-12-24

`from future import annotations` – l’avenir des annotations de type en Python

Explorez en détail la directive `from __future__ import annotations` qui différé l’évaluation des annotations de type en Python. Comprenez les différences entre PEP 563 et PEP 649, évitez les références circulaires, et découvrez des astuces pratiques pour les projets de grande envergure, tout en apprenant que depuis Python 3.11 l’évaluation différée est devenue le comportement par défaut.

#python #pep 563 #pep 649 #from __future__ import annotations +3

2025-12-11

ORM, @property et débogage Celery : champs chiffrés et problème FieldDoesNotExist

Analyse détaillée de l'erreur FieldDoesNotExist lorsqu'un champ chiffré est encapsulé dans une @property en Django ORM, et comment cette erreur se masque dans la logique de retry de Celery. Découvrez les différences entre champs et propriétés, les solutions, et l'utilisation de champs personnalisés.

#python #celery #débogage #django orm +2

2025-12-05

Réduction de l'image Docker avec Django et Tailwind CSS : stratégie de build multi‑étape

Cet article décrit une image Docker multi-étape pour un projet Django avec Tailwind CSS : Node.js n’est utilisé que pour la compilation, l’image finale restant légère, sécurisée et uniquement Python.

#django #python #docker #tailwind css +3

2025-11-24

Anaconda ? Miniconda ? Par où commencer ? Guide pratique de gestion des environnements conda avec Miniconda

Lorsque vous gérez un environnement de développement Python avec conda, découvrez les différences entre Anaconda et Miniconda ainsi que les méthodes pratiques pour créer, supprimer, cloner et transférer des environnements basés sur Miniconda. Commencez léger et découvrez des modèles pour étendre au besoin.

#python #anaconda #miniconda #conda +2

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