L'article explique comment organiser efficacement votre code pour améliorer la lisibilité et la maintenabilité. Il couvre l'utilisation de lignes shebang pour rendre les scripts exécutables, l'organisation des instructions d'importation selon les conventions PEP 8, et la création de points d'entrée principaux avec des blocs if name == "main". L'article aborde également la gestion des dépendances avec PEP 723, la manipulation des arguments en ligne de commande avec des bibliothèques comme Click, et l'amélioration de la structure interne des données avec des énumérations et des dataclasses. Enfin, il propose des conseils pour améliorer les retours des scripts, comme l'utilisation de bibliothèques telles que Rich pour une meilleure présentation des sorties.
L'article est une bonne introduction à Flask : il commence par expliquer comment installer Flask, créer son application et la lancer pour qu'elle écoute les requêtes. Ensuite, on voit comment renvoyer du JSON, comment gérer les verbes HTTP, etc.
L'article explore comment rendre les sorties des modèles de langage (LLMs) utilisables par des algorithmes de traitement pour en tirer parti de manière automatique et industrielle. Il aborde les limites du prompt engineering classique et introduit la notion de grammaires formelles pour forcer les LLMs à générer des sorties structurées, comme du JSON, afin de garantir la cohérence et la validité des données extraites. L'article illustre ces concepts à travers un cas d'usage concret : l'analyse automatisée de CVs pour extraire des compétences spécifiques, en utilisant des outils comme Pydantic pour définir des schémas de données stricts
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Une série de 3 articles sur pytest, le framework de test Python de référence
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Une librairie Python qui permet d'envoyer des notifications sur plein de plateformes différentes : SMS, mail, notification de bureau Linux, applications comme Slack, etc.
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