Pour préparer un message de commit à l'avance dans Git sans créer de commit immédiatement, vous pouvez utiliser un script qui met en scène du contenu et prépare un message de commit. Ce message sera automatiquement inséré dans l'éditeur lors du prochain commit sans nécessiter de paramètres supplémentaires ou de modifications de configuration.

La solution, qui semble non documentée, consiste à utiliser le fichier .git/MERGE_MSG. En écrivant votre message de commit dans ce fichier, l'éditeur de commit s'ouvrira avec ce message déjà rempli.

Initialement, l'auteur avait suggéré d'utiliser .git/SQUASH_MSG, mais .git/MERGE_MSG est plus approprié. Cette méthode a été découverte en examinant le comportement de git cherry-pick --no-commit, qui permet de comprendre comment Git gère ces fichiers. Cette approche reste utile pour identifier tout nouveau mécanisme si celui-ci venait à changer.

L'article explore cinq stratégies de déploiement populaires pour minimiser les risques et assurer une expérience utilisateur fluide lors de la mise en production de nouvelles fonctionnalités.

1. Blue/Green Deployment : Utilise deux environnements identiques pour permettre un retour en arrière instantané et garantir une disponibilité continue. Idéal pour les applications nécessitant un temps d'arrêt nul, comme la fintech ou la santé

2. Canary Deployment : Déploie progressivement les nouvelles versions à un petit groupe d'utilisateurs pour détecter les problèmes avant une mise en production complète. Adapté aux applications à grande échelle où les déploiements complets immédiats sont risqués

3. A/B Testing : Compare différentes variations d'une fonctionnalité pour déterminer laquelle performe le mieux. Utile pour les produits B2C axés sur l'optimisation du comportement utilisateur

4. Feature Flag Deployment : Permet de déployer du code sans l'activer immédiatement, facilitant les déploiements continus et les expérimentations. Convient aux équipes pratiquant la livraison continue

5. Rolling Deployment : Met à jour les instances progressivement, réduisant ainsi le temps d'arrêt. Adapté aux environnements conteneurisés et microservices

Le choix de la stratégie dépend de la tolérance au temps d'arrêt, de la taille de la base d'utilisateurs, de la complexité de l'infrastructure, des contraintes de coût et des besoins en expérimentation et analyse

L'article présente dix fonctions Python moins connues mais très utiles pour améliorer l'efficacité et la lisibilité du code. Voici un résumé des fonctions abordées :

1. bisect : Permet de maintenir des listes triées et de trouver des points d'insertion efficacement.
2. itertools.pairwise : Génère des paires consécutives dans une séquence, utile pour l'analyse des tendances.
3. statistics.fmean : Calcule la moyenne plus rapidement et avec une meilleure précision que mean().
4. itertools.takewhile : Traite les séquences jusqu'à ce qu'une condition ne soit plus remplie.
5. operator.attrgetter : Simplifie l'extraction d'attributs d'objets, utile pour le tri.
6. itertools.chain.from_iterable : Aplatit les structures imbriquées de manière efficace.
7. functools.cache : Met en cache les résultats de fonctions pour accélérer les calculs répétitifs.
8. contextlib.suppress : Permet de gérer les exceptions de manière plus propre sans code superflu.
9. pathlib.Path.glob : Recherche des fichiers correspondant à un motif spécifique dans un répertoire.
10. dataclasses.asdict : Convertit facilement des objets en dictionnaires pour une manipulation ou une sérialisation JSON simplifiée.

Ces fonctions permettent de simplifier des opérations complexes et d'améliorer la performance du code.

L'article explore les inconvénients du perfectionnisme et comment il peut affecter négativement la productivité, le bien-être et les relations. L'auteur distingue deux types de perfectionnisme : le perfectionnisme sain, qui vise l'amélioration tout en maintenant un équilibre émotionnel, et le perfectionnisme névrotique, qui pousse à des standards extrêmement élevés au détriment du bien-être personnel.

L'article identifie six problèmes cachés du perfectionnisme :

1. Diminution de la productivité : Les perfectionnistes passent souvent trop de temps à perfectionner des détails mineurs, ce qui réduit leur efficacité globale.
2. Procrastination : Le perfectionnisme peut conduire à repousser des tâches en attendant des conditions parfaites.
3. Myopie : Une attention excessive aux détails peut faire perdre de vue l'objectif global.
4. Stress constant : Les perfectionnistes s'imposent des standards élevés, ce qui entraîne un stress et une anxiété permanents.
5. Estime de soi négative : Les perfectionnistes sont souvent leurs propres critiques les plus sévères, ce qui nuit à leur estime de soi.
6. Relations tendues : Le perfectionnisme peut imposer des attentes irréalistes aux autres, nuisant aux relations personnelles.

L'auteur partage également son expérience personnelle avec le perfectionnisme et comment cela a affecté sa productivité, sa santé mentale et ses relations. Elle conclut en mentionnant qu'il est possible de gérer le perfectionnisme pour éviter ces inconvénients et mener une vie plus équilibrée et positive
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L'article propose un guide complet pour créer une barre de recherche conforme aux normes d'accessibilité RGAA. Il inclut des bonnes pratiques, des erreurs à éviter, et des exemples de code en HTML et React/MUI pour aider les développeurs à concevoir des interfaces utilisateur inclusives et fonctionnelles
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L'article explique comment automatiser le déploiement d'un site statique généré avec 11ty, hébergé sur GitHub, vers un serveur alwaysdata. Le processus inclut la configuration d'un webhook sur GitHub pour notifier alwaysdata des mises à jour, l'installation d'une bibliothèque de gestion de webhooks sur alwaysdata, et la création de scripts pour automatiser le déploiement. L'article détaille chaque étape, depuis la configuration initiale jusqu'à la gestion des éventuels problèmes, pour assurer un déploiement fluide et automatisé des mises à jour du site
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L'article explique pourquoi il est préférable d'utiliser des objets de transfert de données (DTO) avec les formulaires Symfony plutôt que des entités. Bien que l'utilisation directe des entités dans les formulaires soit simple et efficace pour des opérations CRUD basiques, elle peut devenir complexe et problématique pour des cas d'utilisation plus avancés.

L'auteur illustre cela avec un exemple où un formulaire d'édition d'utilisateur doit gérer des champs d'adresse conditionnels. Utiliser directement les entités nécessite des ajustements complexes, comme des transformateurs de données, et peut mener à des états incohérents des entités.

En revanche, l'utilisation de DTOs permet de séparer clairement les données du formulaire de la logique métier, rendant le code plus maintenable et compréhensible. Les DTOs représentent exactement les données du formulaire, évitant ainsi de modifier les entités pour s'adapter aux besoins du formulaire.

Bien que cela nécessite un peu plus de code pour mapper les données entre les DTOs et les entités, cette approche est plus flexible et évite les inconvénients liés à l'utilisation directe des entités dans les formulaires

L'article explique les principes et l'utilisation des JSON Web Tokens (JWT), une solution populaire pour l'authentification inter-domaines. Il aborde les problèmes de l'authentification traditionnelle basée sur les sessions, puis détaille le fonctionnement des JWT. Un JWT est composé de trois parties : l'en-tête (Header), la charge utile (Payload) et la signature (Signature). L'article explique comment ces composants sont générés et utilisés pour assurer une authentification sécurisée et sans état. Il mentionne également les avantages et les inconvénients des JWT, notamment leur capacité à réduire les requêtes serveur mais aussi les risques liés à la non-révocabilité des tokens avant leur expiration.

L'article explique comment utiliser les fichiers .http pour tester des API et augmenter la couverture de code sans écrire de tests d'intégration complexes. Les fichiers .http sont des fichiers texte simples qui décrivent des requêtes HTTP et peuvent être exécutés directement depuis des IDE populaires comme IntelliJ, Visual Studio et VSCode, ou en ligne de commande.

L'auteur propose d'utiliser ces fichiers dans les pipelines CI/CD pour exécuter des tests d'API et collecter la couverture de code. Il mentionne l'outil httpyac pour exécuter les fichiers .http en ligne de commande et dotnet-coverage pour instrumenter les binaires et collecter la couverture de code sans framework de tests.

L'article fournit également des exemples de commandes pour exécuter ces outils et intégrer les tests dans des pipelines Azure DevOps et GitHub Actions
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