Cette dépêche traite de l’exploration de données sur des données issues de LinuxFr.org.

Ayant découvert récemment scikit-learn, une bibliothèque Python d’apprentissage statistique (machine learning). Je voulais partager ici un début d’analyse sur des contenus issus de LinuxFr.org.

Avertissement : je ne suis pas programmeur, ni statisticien. Je ne maîtrise pas encore tous les arcanes de scikit-learn et de nombreux éléments théoriques m’échappent encore. Je pense néanmoins que les éléments présentés ici pourront en intéresser plus d’un(e).

Tous les scripts sont codés en Python et l’analyse à proprement parler a été réalisée à l’aide d’un notebook Jupyter. Un dépôt contenant les données et les scripts est disponible sur GitLab.

Quelques dépêches précédentes ont parlé des outils de packaging Python, comme ici, là ou encore là. Je vais chercher à faire un tour complet de la question, non seulement du point de vue de l’utilisateur qui cherche à comprendre quelle est « la bonne » solution (← ha ha ha rire moqueur…), mais aussi en expliquant les choix qui ont été faits, les évolutions, la structure de la communauté autour des outils, et les critiques qui leur sont souvent adressées, à tort ou à raison.

WeasyPrint est un générateur de documents qui transforme du HTML/CSS en PDF. C’est écrit en Python, c’est libre (bah oui, sinon on n’en parlerait pas ici), et nous en avions déjà discuté ici il y a quelques années dans un petit article.

Avec le temps (plus de 11 ans depuis le premier commit, que le temps passe vite ma p’tite dame…), le logiciel a gagné une sacrée ribambelle d’utilisateurs avec plus de 750 000 téléchargements par mois. Parmi tous ces gens qui utilisent WeasyPrint, on a forcément rencontré plein de gens avec plein d’idées pour générer plein de drôles de trucs ! Nous avons croisé entre autres des rapports de sécurité informatique 🖥️, des livres de jeu de rôle 🎮️, des tickets 🎫️, des documents scientifiques 🧮️, des factures de sites de vente en ligne 📄️, des compte-rendus biologiques ⚛️, des modes d’emploi de fours 🧑‍🍳️, des lettres officielles 💌️, des étiquettes électroniques 🏷️, des affiches promotionnelles en pharmacies ⚕️, des diplômes universitaires 🎓️…

Forts de ce petit succès, Lucie Anglade et moi (Guillaume Ayoub) avons créé depuis deux ans une structure qui s’appelle CourtBouillon (oui, parce que notre autre passion est la bonne nourriture) dédiée au développement de WeasyPrint et de ses dépendances. Nous avons donc pu passer beaucoup de temps à travailler sur le logiciel et apporter plein de nouveautés, tout en nous posant beaucoup de questions pour assurer un modèle économique viable. Voilà ce que l’on aimerait partager avec vous.

Un an et sept mois après Python 3.1, voici une nouvelle version majeure de Python 3 : la version 3.2. Elle apporte notamment deux nouveaux modules (argparse et concurrent.futures), des améliorations sur les extensions écrites en C (API stable et marquage dans le nom de fichier des bibliothèques) et les modules compilés (fichiers .pyc) sont désormais rangés dans un dossier « __pycache__ ». Pour rappel, Python 3 corrige les erreurs de jeunesse de Python et harmonise la bibliothèque standard (relire la dépêche annonçant Python 3.0).

Pour faciliter le travail des développeurs des autres implémentations de Python (IronPython, Jython, Unladen Swallow, PyPy), la syntaxe, la sémantique et les fonctions builtins n'ont pas changé dans version 3.2, comme décidé par le moratoire (PEP 3003: Python Language Moratorium). Le moratoire prend fin avec la publication de Python 3.2.

La seconde partie de la dépêche présente en détail les nouveautés de Python 3.2, l'état du portage des modules vers Python 3, et évoque ce qui est prévu pour la suite.

Tracim est une solution collaborative libre pour le travail en équipe.

Après la version 2.0 sortie dans un certain anonymat courant novembre, la 2.1 est une avancée majeure — la première réelle version de cette nouvelle lignée.

Cette dépêche comprend deux grandes parties :

• dans un premier temps nous parlerons de collaboration, d’information et du positionnement de Tracim par rapport à ces problématiques ;
• dans un second temps, nous présenterons la multi‐refonte qu’est Tracim 2 dans sa mouture 2.1.

Łukasz Langa vient d’annoncer au nom de la PSF la disponibilité de CPython 3.8, l’implémentation de référence. Cette version est particulière puisqu’elle introduit une syntaxe controversée : l’assignation avec l’opérateur := qui permet d’assigner dans une expression et plus seulement dans un statement.

Le nombre de changements est assez impressionnant. Malgré la maturité de Python et sa popularité, il y a encore à faire !

Pour les systèmes stables, la version de référence reste la 3.6. Pour les autres, profitez de pyenv ou Docker pour utiliser les nouveautés de ce bon cru ! Découvrez‐les dans la suite de cette dépêche.

YOGA Image Optimizer est un utilitaire graphique libre (GPLv3) permettant de convertir et d’optimiser des images (on parle ici de réduire le poids des fichiers sans en diminuer la qualité perceptible). Il supporte la plupart des formats courants en entrée et génère en sortie des JPEG, des PNG et des WebP optimisés.

La toute première version est sortie il y a quelques jours, je viens donc vous présenter ce projet (ou plutôt ces projets) sur lequel je travaille depuis quelque temps déjà… 😀️

La sortie de YunoHost 4.2 est l’occasion de rappeler l’existence de ce projet et de tenir au courant de ses dernières évolutions. On note la réécriture en Python 3, et en Vuejs pour l’interface web.

YunoHost est une distribution basée sur Debian qui facilite l’auto-hébergement en fournissant une interface conviviale pour installer et administrer des applications serveurs. Le catalogue d’applications gérées par YunoHost est de plus en plus fourni et propose des logiciels pour gérer ses courriels, son nuage de données, son serveur média, le partage de fichiers, l’agrégation d’informations, etc.

Nautilus Terminal est un terminal intégré à Nautilus, le navigateur de fichier de l'environnement de bureau GNOME. Il peut être affiché ou masqué à tout moment et suit automatiquement la navigation ; il permet donc de taper rapidement des commandes dans le dossier courant.

La version 4.0 venant tout juste de sortir, j'en profite pour venir vous présenter ce projet sur lequel je travaille depuis plus de dix ans.

Python 3.7 a été publié le 27 juin 2018, soit un an et demi après la précédente version. Celle‐ci vient avec son lot de nouveaux modules et fonctionnalités que nous détaillons dans la suite de la dépêche.

mat2 est la nouvelle itération du défunt MAT, une suite logicielle pour nettoyer les métadonnées d’une multitude de formats de fichiers.

La récente sortie de la version 0.4.0 (3 octobre 2018) est l’occasion de faire découvrir ce projet, en deuxième partie de dépêche.

Dans ma maison, j'ai un garage dont la porte est motorisée ; avec une petite télécommande (433MHz) on peut l' ouvrir ou la fermer depuis la voiture, ce qui est bien pratique en hiver. Mais il y a deux problèmes : le premier c'est que la télécommande fonctionne aléatoirement (ce qui n'est pas pratique), le second c'est la sécurité du 433MHz.

Ayant un Arduino UNO qui traîne dans un coin, ma maison étant domotisée (serveur fait-maison tournant sur du Python, du PHP, des scripts shell et le tout reposant sur xpl-perl) je me suis dit que le serveur domotique pourrait piloter la porte.
Il peut déjà lire l'état de la porte du garage avec un capteur d'ouverture.

Le moteur de la porte fournit un contact sec. Il suffit de ponter deux fils raccordés à un bornier pour actionner la porte : ouvrir si elle est fermée ou fermer si elle est ouverte.

Avec un Arduino et un relais on peut actionner sans problème la porte du garage. Je code vite fait un petit bout de script qui me permet d'activer un relais 1.5 seconde.
Le problème : il faut donner les ordres par un câble USB à l'Arduino donc je pars en recherche d'une carte WI-FI pour l'Arduino et c'est là que je tombe sur l'ESP8266.

Le 11 mars, nous vous proposions de poser des questions à des développeurs francophones du langage Python. Un peu occupés par leur participation à PyCon 2011, ils ont finalement trouvé le temps de vous répondre. Un grand merci à eux et à tous ceux qui ont posé les questions.

L'ensemble des réponses de l'entretien est en seconde partie et est placé sous licence Art Libre : cette œuvre est libre, vous pouvez la copier, la diffuser et la modifier selon les termes de la Licence Art Libre.