Quotidien Shaarli

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August 12, 2025

PHP 8.4 Property Hooks : quand Doctrine 3.4 révolutionne vos Getters/Setters  • Lecodeestdanslepre

PHP 8.4 et Doctrine 3.4 révolutionnent la gestion des propriétés avec les Property Hooks : fini les centaines de lignes de getters/setters ! Désormais, il est possible d’intégrer directement la logique d’accès et de modification dans la déclaration des propriétés, réduisant drastiquement le code boilerplate (jusqu’à -60%). Par exemple, au lieu d’écrire des méthodes getName() et setName(), on utilise une syntaxe élégante comme public string $name { get => strtoupper($this->name); set => $this->name = trim($value); }. Doctrine 3.4 supporte officiellement cette fonctionnalité, simplifiant ainsi les entités et améliorant la lisibilité. La migration, bien que bénéfique (moins de code, meilleure maintenance), demande une adaptation du code existant et des tests rigoureux. Une avancée majeure pour le PHP moderne, même si certains outils ou habitudes mettent du temps à s’adapter.

Better CSS layouts: Time.com Hero Section

L'auteur analyse et améliore la section "hero" du site Time.com, critiquant notamment le passage trop précoce à un affichage mobile (1 colonne) qui gaspille l’espace disponible sur les écrans intermédiaires. Il propose une approche plus flexible et progressive, en utilisant des techniques CSS modernes : CSS Grid, container queries, display: contents, style queries, grid areas, et le sélecteur :has() pour créer un layout adaptatif et dynamique. L’objectif est de laisser le contenu guider la mise en page, avec des transitions fluides entre 1, 2 et 3 colonnes, tout en optimisant l’espace et la lisibilité. L’article illustre aussi l’utilisation des query units (cqw) pour des tailles de police fluides et des astuces comme text-wrap: pretty pour équilibrer les titres. Une démonstration concrète de comment construire des layouts robustes et modulaires avec du CSS avancé.

How to Motivate Yourself to Do Hard Things - Scott H Young

L'article explore les mécanismes de la motivation et propose un modèle mental pour mieux la comprendre, résumé par la formule : Motivation = Valeur × Probabilité × Retour sur Effort / Distance. Il explique que la motivation dépend de la valeur que nous accordons à un objectif, de la probabilité de réussite, de l'effort nécessaire pour atteindre cet objectif, et de la distance psychologique par rapport à celui-ci. L'article suggère des stratégies pour augmenter la motivation, comme augmenter la valeur perçue d'un objectif, améliorer la probabilité de succès, maximiser le retour sur effort, et réduire la distance psychologique. Il aborde également des problèmes courants tels que le manque de buts clairs, la faible estime de soi, la procrastination et la distractibilité, et propose des solutions pour les surmonter. Enfin, il discute de conseils motivationnels apparemment contradictoires et explique comment les réconcilier en fonction de différentes situations.

less

Le comic explique que beaucoup de programmes (comme git ou man) utilisent l’outil less pour afficher du texte long, sans toujours le préciser. less permet de naviguer dans un texte page par page : on le reconnaît à son interface plein écran et au deux-points en bas à gauche. Pour en sortir, tapez q ; pour chercher un mot, utilisez /mot puis n ou N pour naviguer entre les résultats. On peut aussi scroller avec les flèches ou la molette, et g ou G pour aller en début/fin de fichier. Enfin, pour éviter less, on peut modifier la variable d’environnement PAGER. Un rappel utile et visuel pour mieux maîtriser le terminal !

Blog Eleven Labs - Architecture lakehouse avec Apache Iceberg sur AWS

L'article explique comment Apache Iceberg offre une solution robuste pour la gestion des données volumineuses, avec des capacités ACID complètes, une évolution de schéma flexible et des performances optimisées. Son intégration native avec l'écosystème AWS, incluant des services comme Amazon Data Firehose pour l'ingestion de données en temps réel, en fait un choix idéal pour les architectures de données modernes de type Lakehouse nécessitant fiabilité, scalabilité et performance. L'article explore également l'utilisation de Spark (PySpark) pour manipuler des données et exploiter les capacités d'Iceberg, illustrant ainsi son efficacité dans un environnement cloud comme AWS.