L'équipe de développement Shinken est fière d'annoncer la version 0.4 (Decadent Dragonfly) de son outil de supervision, compatible avec Nagios et ses nombreux add-ons. Cette version est très importante pour ce projet car c'est la première à être prête pour la production !

Comme à son habitude, l'outil est disponible sous la forme d'une archive ou d'une machine virtuelle de démonstration où sont déjà installées les interfaces de visualisation Thruk, Ninja et NagVis.

IPython est une console alternative principalement tournée vers l'exploration interactive des données. Après une longue période de réécriture du code, les versions stables s'enchainent tous les quelques mois depuis un peu plus d'un an.

La précédente version, sortie en décembre 2011, a introduit une nouvelle interface web, que cette nouvelle mouture vient principalement améliorer, sans pour autant délaisser les utilisateurs de la ligne de commande.

Pytest‑monitor est une toute nouvelle extension pour Pytest, le cadriciel de test du langage Python, qui vous permet d’analyser l’utilisation des ressources de la machine exécutant les tests.

Pour le moment, trois ressources sont surveillées et historisés par cette extension :

• le temps d’exécution ;
• la consommation mémoire ;
• l’utilisation du processeur.

Chaque résultat étant attaché à un environnement d’exécution, il est facile de comparer l’impact du matériel utilisé pour faire tourner vos tests.

PyPI (de l’anglais « Python Package Index ») est le dépôt tiers officiel du langage de programmation Python. Son objectif est de doter la communauté des développeurs Python d’un catalogue complet recensant tous les paquets Python libres.
Google, par l’intermédiaire de l’Open Source Security Foundation (OpenSSF) de la Linux Foundation, s’est attaqué à la menace des paquets malveillants et des attaques de la chaîne d’approvisionnement des logiciels open source. Elle a trouvé plus de 200 paquets JavaScript et Python malveillants en un mois, ce qui pourrait avoir des « conséquences graves » pour les développeurs et les organisations pour lesquelles ils écrivent du code lorsqu’ils les installent.
PyPI déploie le système 2FA (pour double authentification ou authentification à deux facteurs) pour les projets critiques écrits en Python.

Pylons est un framework de développement web en Python, dont la version 1.0 vient de sortir (sous licence BSD). Là où Django se positionne comme un framework avec des composants fortement intégrés entre eux, Pylons privilégie un couplage lâche et la réutilisation des bibliothèques Python existantes. Par exemple, pour le templating, Pylons vous laisse le choix entre Mako, Genshi, Jinja2 ou ce que vous voulez. Pylons est utilisé par des sites à fort trafic comme Reddit ou Bittorent.

SQL Alchemy est à la fois une boîte à outils pour manipuler du SQL en Python et un ORM (sous licence MIT). Vous pouvez par exemple l'utiliser pour la partie Modèles d'une application Pylons. La version 0.6 est compatible avec Python 2.4+, Python 3 et Jython.

Fabric est un outil de déploiement et d'administration à distance (sous licence BSD) que l'on pourrait comparer à Capistrano dans le monde Ruby. Son utilisation se fait en deux temps : on commence par écrire un fabfile qui décrit des tâches en utilisant les modules Python fournis par Fabric, puis on peut exécuter ses tâches sur une ou plusieurs machines distantes via l'outil en ligne de commande fab.

Green Unicorn, ou gunicorn, est un serveur HTTP qui respecte l'interface WSGI (sous licence MIT). Son modèle pre-fork s'inspire du projet Ruby Unicorn et permet de faire tourner des applications dans les principaux frameworks Python (Pylons, Turbogears 2, Django). Le développement de gunicorn a commencé à la fin de l'année dernière, mais il avance vite : il en est déjà à la version 0.9.1.

Plone va participer pour la 5^ème fois au Google Summer of Code. Quatre projets ont commencé :

• l'ajaxification des formulaires d'édition de PloneFormGen ;
  
• le développement de Core Tiles, qui pourrait servir de base à Plone5 ;
  
• la simplification du parcours de création d'un thème Plone à travers l'interface web ;
  
• le respect de CMIS, un standard favorisant l'interopérabilité entre les CMS.
  

Avec le mois d’avril arrive une nouvelle version de Tryton.

Tryton est une plate‐forme de développement d’applications « business » écrite en Python (en résumé un progiciel de gestion intégré). Il se repose sur une base de données (PostgreSQL, MySQL ou SQLite), un serveur modulaire et un client GTK et il est disponible sous licence GPLv3.

Cette version a vu l’amélioration de nombreuses fonctionnalités du client : l’ajout d’un gestionnaire de connexion à la gajim, la fusion des vues arbres / listes, l’ajout d’un « hook » permettant le complètement automatique des champs textes et une fonctionnalité permettant d’inférer la valeur d’un champ en fonction des contraintes de domaine.

Le 28 novembre 2011 à partir de 18 h 30, l’AFPy (Association Francophone Python) organise une soirée intitulée « Vous reprendrez bien un peu de Python ? », à La Cantine de Paris.

Venez découvrir pourquoi il passionne ses utilisateurs, le potentiel qu’offre ce langage et ses nouveaux usages. Chacun est libre de partager son expérience sur un sujet libre pendant une présentation de 15 minutes environ. Pour les non‐parisiens, l’événement devrait être retransmis en direct via le site de La Cantine.

GeoBases est un projet dont le but est de fournir des services et des possibilités de visualisation pour des données géographiques. En réalité cela fonctionne également avec des données non-géographiques, mais cela limite les possibilités de cartographie.

Le projet contient déjà des sources de données issues d'autres projets (comme GeoNames ou optd), ou encore de l'OpenData. Par défaut une source de données d’aéroports est utilisée. Il est très simple d’ajouter ses propres sources de données pour pouvoir jouer avec.

Parmi les services disponibles :

• exécuter de simples recherches (trouver cette donnée, trouver toutes les entrées qui ont cette propriété)
• exécuter des recherches approximatives basées sur une notion de distance entre chaîne de caractères (trouver les données dont le nom ressemble à cela)
• exécuter des recherches géographiques (trouver les données proches de ce point)
• afficher les résultats sur une carte, ou bien les exporter en CSV, ou encore utiliser une API Python pour les manipuler directement

Cette dépêche a pour but de présenter un outil libre pour auto‐héberger des pétitions en ligne. Partant du principe que les plates‐formes habituelles de pétitions en ligne ont pour modèle économique de revendre nos données personnelles, certaines associations (généralement militantes) qui prennent à cœur de protéger la vie privée de leurs signataires utilisent généralement des systèmes de pétitions auto‐hébergés.

Pour ses campagnes de pétitions, l’association R.A.P. avait besoin d’un tel outil. Faute d’en trouver qui répondent à ses besoins, un outil a été développé et publié sous licence libre : Pytition. L’outil en est à ses débuts, il est développé par un bénévole non expert du Web (il est développeur embarqué) en Python/Django. Pytition reste basique pour l’instant, mais il ne tient qu’à vous de rapporter des bogues et de contribuer en proposant de nouvelles fonctionnalités.

En bref : une bibliothèque (Python3, GPLv3) hébergée sous GitHub, permettant de lire des dictionnaires de langues (au format texte ou sous forme d'une base de données), de les formater et d'en vérifier la cohérence, puis de les (ré)écrire au format texte ou sous forme d'une base de données. La version actuelle (0.1.6) permet seulement de travailler sur les fichiers texte. De manière générale, le projet n'a pas été testé de manière intensive.

Cette dépêche est la suite d’une série sur Python initiée en septembre 2019. Après un sommeil cryogénique de un an et demi, on repart en forme avec d’autre contenu Python à vous proposer: actualité, bonnes pratiques, astuces, témoignages…

Cette huitième partie présente pipenv, un outil pour s’abstraire de pip et virtualenv qui est mis en valeur par la PyPA (Python Packaging Autority). Puis nous finirons la dépêche par un cas pratique avec conteneurisation via Docker, le tout avec plein d’astuces et de conseils pour bien s’en sortir. 🚀 🐍

Pour rappel, les dépêches précédentes :

• Python - partie 1 parlait de la popularité explosive du langage Python ;
• Python - partie 2 évoquait la fin du support de Python 2 ;
• Python - partie 3 parlait des différentes façons d’installer Python et des gestionnaires de paquets Python ;
• Python - partie 4 vous présentaient py et pyenv pour faciliter la gestion de plusieurs versions de Python en parallèle sur un poste ;
• Python — partie 5 qui dissertait de Nix (et Guix) ;
• Python — partie 7 évoquait les environnements virtuels Python et ses alternatives comme la conteneurisation, le tout avec plein d’astuces et de conseils pour bien s’en sortir.

Cette dépêche est la suite d’une série sur Python initiée en septembre 2019. Après un sommeil cryogénique de un an et demi, on repart en forme avec d’autres contenus Python à vous proposer: actualité, bonnes pratiques, astuces, témoignages…

Cette sixième partie explique les inconvénients de pip et présente l’alternative pipx, le tout avec plein d’astuces et de conseils pour bien s’en sortir. 🚀 🐍

Pour rappel, les dépêches précédentes :

• Python — partie 1 parlait de la popularité explosive du langage Python
• Python — partie 2 évoquait la fin du support de Python 2
• Python — partie 3 parlait des différentes façons d’installer Python et des gestionnaires de paquets Python
• Python — partie 4 vous présentait py et pyenv pour faciliter la gestion de plusieurs versions de Python en parallèle sur un poste
• Python — partie 5 vous faisait découvrir un autre moyen de gérer l’installation en parallèle de différentes versions de Python

Ce matin est sortie la version 1.1 du framework web Django écrit en Python. Onze mois après la 1.0, de très bonnes nouvelles se retrouvent dans les notes de version de cette nouvelle mouture.

Ce Framework , basé sur un concept MVC, est conçu pour le développement rapide et reprend la plupart des grands principes de Python (« Explicit is better than implicit », notamment). Ce qui en fait alors la plate-forme de développement Web idéale pour les perfectionnistes sous pression.

Je vous propose donc de découvrir les quelques nouveautés que vous offrent les développeurs Django.

Quelques brèves au sujet du langage Python :

• PyPy 1.2 inclut enfin un compilateur à la volée
  
• Inclusion d'Unladen Swallow dans CPython repoussée
  
• distutils, setuptools, distribute et distutils2
  
• Python 2.6.5RC2, 3.1.2RC1 et 2.7alpha3
  
• Vidéos des conférences Pycon US 2010
  
• Revues de presse hebdomadaire de l'AFPy
  
• AFPyros sur Paris
  

Détails en seconde partie de la dépêche.

La PyConFR, l'évènement de la communauté francophone du langage de programmation python, aura lieu du 16 au 19 février 2023 à Bordeaux. L'évènement est gratuit mais l'inscription au préalable est obligatoire.

Le programme vient de paraître, le sommaire des conférences, des ateliers et des sprints vous attend dans la suite de cette dépêche.

Dans le cadre de mon travail, je dois faire de l'imagerie avec un microscope confocal (LSM 510 live pour les connaisseurs). Malheureusement, les fichiers générés ne sont pas lisibles nativement, c'est du tiff modifié. La bonne nouvelle, c'est qu'il existe déjà des modules libres (via imageJ) ou gratuits (via Matlab) pouvant charger ces images. La mauvaise nouvelle, c'est que je n'avais pas envie de me mettre à imageJ, et j'avais envie de me défaire de Matlab.

C'est donc pour tout ça que j'ai décidé d'écrire un module pour Python qui me permette de charger ces images. Ça n'a pas été très simple, car ces fichiers sont constitués de plusieurs images, une par canal et par tranche. En effet, en imagerie confocale, on peut exciter spécifiquement des fluorofores (c'est à dire des donneurs de fluorescence) et ainsi avoir un canal par marqueur. Une seconde spécificité de ces microscopes, c'est de pouvoir faire des tranches optiques, donc avoir une série d'images qui peuvent reconstituer nos objets en 3D (c'est de la chance en biologie de travailler avec des matériaux relativement transparents, ce qui permet ces tranches optiques). Tout ça pour dire qu'il y a des foules d'informations dans ces fichiers.

Avec ce petit module Python, il est donc possible de visualiser les différents canaux et tranches.

Parce que je suis très original et que je ne le cache pas, j'ai baptisé ce module pyLSM, py pour python et LSM pour... LSM (c'est l'extension des fichiers). Cette dépêche est un appel à tests et suggestions d'améliorations pour ceux intéressés.

AppScale est une implémentation libre du Google AppEngine (GAE) de l'université de Santa Barbara, également à l'origine d'Eucalyptus, l'IaaS compatible Amazon EC2 à base de Xen/KVM. Le Google App Engine permet de développer des applications web hébergées par Google. AppScale permet de s'affranchir de l'hébergement Google.

AppScale permet l'exécution d'applications GAE au choix au sein :

• D'une fabrique de cloud computing (EC2, Eucalyptus) ;
  
• De VMs Xen/KVM/VMware/etc. ;
  
• De serveurs physiques.

Composants d'AppScale :

• Google App Engine SDK ;
  
• Mongrel ;
  
• Hadoop pour son FS clusterisé HDFS (remplaçant GFS) ;
  
• Hbase ou hypertable ou MySQL pour le key/value datastore (remplaçant bigtable) ;
  
• Un connecteur GAEbackend générique ouvrant la voie au support d'autres bases très tendance comme Cassandra, Voldermort ou encore MongoDB.
  

Le projet Unladen Swallow qui, pour rappel, vise à accélérer l'interpréteur Python d'un facteur cinq minimum, vient de publier sa version 2009Q2. Le point notable de cette version est que c'est la première à s'appuyer sur LLVM. Toute fonction appelée plus de 10000 fois est convertie en code natif (compilation à la volée). Les autres points importants sont :

• L'accélération du temps de démarrage ;
  
• La corrections de bugs de cPickle (implémentation en C de la bibliothèque de serialisation d'objets pickle) ;
  
• Cette version passe les tests de tous les outils et bibliothèques tiers qui servent à évaluer le projet. Ceci inclus tous les tests de non régression de Python, ainsi que plusieurs projets majeurs parmi lesquels Twisted, Django, NumPy et SWIG.

La consommation mémoire a été multipliée par dix, mais la baisse de consommation de ressources mémoire est un chantier pour la prochaine version (2009Q3).

Cette version n'est pas encore prête pour une utilisation en production, mais permet à chacun de voir la progression du projet.

C'est avec discrétion que le projet Unladen Swallow - dont le but est d'accélérer Python en s'appuyant sur LLVM et son compilateur JIT - a sorti la version 2009Q3, environ 3 mois après la version 2009Q2

Dans cette nouvelle version, les choses qui font plaisir :

• Par rapport à la version Q2, gain en utilisation mémoire de 930% ;
  
• Gain de performance par rapport à la version 2009Q2 entre 15 et 70% suivant les benchmarks ;
  
• Intégration avec GDB 7.0 permettant de débugger le code passé par le compilateur JIT ;
  
• Intégration avec OProfile 0.9.4 afin de fournir une interface de profilage sans difficulté qui couvre le C et le Python ;
  
• Beaucoup de bugs et de restrictions du compilateur JIT de LLVM ont été corrigés au passage ;
  
• Unladen Swallow 2009Q3 passe toutes les suites de test de projets Python majeurs tel que Twisted, Django, Numpy ou Swing (cf la liste de tests pour la liste complète des suites de test).

Les choses qui font moins plaisir :

• Le compilateur JIT de LLVM et d'autres outils ont demandé plus de travail qu'imaginé au départ. En conséquence, le projet n'a pas progressé autant en performance que les auteurs l'auraient voulu ;
  
• L'utilisation mémoire reste entre deux et trois fois supérieure à celle de Python 2.6.1. Cependant, il y a des pistes intéressantes pour réduire cela d'ici la version 2009Q4 .

PyF est un framework Python bâti autour du concept de programmation en flux permettant d'écrire des applications de traitement, analyse et modification de données de façon très légère et pouvant gérer de très gros volumes simplement. PyF est un logiciel libre et gratuit sous licence MIT.

La version 2.0 vient de sortir et propose en particulier la conception visuelle de traitement de données et la gestion des architectures multiprocesseurs sans réécriture ou changements particuliers au code.

Après deux ans de développement, la société C-S sort une nouvelle version de Vigilo (nom de code : Phœnix), sa solution de supervision open source.

Basée sur le moteur Nagios (mais aussi RRDTool, etc.), l’objectif de Vigilo est de proposer une solution globale et industrialisée pour la gestion des (très) grands parcs.

Vigilo est déjà en exploitation sur des parcs dépassant les 10 000 équipements.

Les évolutions techniques de la V2 :

• refonte des interfaces autour du socle technique (framework) TurboGears 2.0 ;
• ré‐organisation de la communication entre les modules distribués autour du protocole XMPP ;
• ré‐écriture complète du module de cartographie (VigiMap) ;
• ré‐écriture complète du module de corrélation (VigiRules) ;
• ré‐écriture complète du module de rapport (VigiReport) ;
• nouveau module d’administration (VigiAdmin) ;
• etc.

Deux versions sont disponibles :

• Vigilo Communauté : une version publique disponible en téléchargement.
• Vigilo Entreprise : la version dédiée aux clients. Elle comporte plus de fonctionnalités et, en particulier, tout ce qui est nécessaire à un déploiement d’envergure en milieu opérationnel.

Les deux versions sont développées sous licence GPLv2.

Ce jeudi 16 juin 2016 à 19h se déroulera la 50ème séance montoise des Jeudis du Libre de Belgique.

Le sujet de cette séance : Tryton, un framework libre d’application métier

Thématique : Progiciel de Gestion Intégré

Public : Programmeurs|Responsables d’entreprise|étudiants

L’animateur conférencier : Cédric Krier (B2CK SPRL)

Lieu de cette séance : Université de Mons, Faculté Polytechnique, Site Houdain, Rue de Houdain, 9, auditoire 3 (cf. ce plan sur le site de l’UMONS, ou la carte OSM). Entrée par la porte principale, au fond de la cour d’honneur. Suivre le fléchage à partir de là.

Du nouveau dans le monde Qt/Python : Nokia vient de publier un nouveau binding, PySide, permettant d'utiliser sa fameuse boîte à outils Qt (base de KDE, multi-plateforme) avec le non moins populaire langage Python. Ce rapprochement n'est pas nouveau puisqu'il existait déjà un produit, PyQt, permettant cette approche. L'initiative de Nokia s'explique du fait du modèle de licence de PyQt vis-à-vis de Qt.

En effet, alors que Qt est, depuis récemment, disponible sous trois licences différentes (GPLv3, LGPLv2.1 et commerciale), PyQt est resté sur le modèle GPL + commercial. Riverbank Computing, l'entreprise développant PyQt, n'ayant probablement pas les reins suffisamment solides (Riverbank Computing vivant de la vente de licence de PyQt, au contraire de Nokia) pour passer PyQt en LGPL. Rappelons rapidement que la licence LGPL permet d'utiliser le code mis à disposition dans un programme dont la licence diffère. Pour caricaturer, on peut faire du propriétaire avec du libre sans payer. D'où donc les réticences de Riverbank Computing, même après discussion avec Nokia.

Nokia, pour sa part, voit dans cette approche un possible frein au développement d'application Qt en python, et cherche à promouvoir ce domaine en recréant un binding en LGPL, dans le même esprit que le passage à la licence LGPLv2.1 permettant une plus grande possibilité d'adoption de Qt. Notons que ce changement de licence, et la création de PySide, interviennent dans un contexte de changement plus profond chez Nokia, qui cherche à faire converger Maemo, système d'exploitation pour tablettes graphiques, et Qt en remplacement de Gtk+.

PySide et PyQt, bien que compatibles au niveau API (pour le moment), possèdent néanmoins quelques différences : PyQt est une solution éprouvée, qui fonctionne indifféremment sous Linux/Unix, Windows et Mac OS X. PySide, de son coté, reste très jeune et ne fonctionne pour le moment que sous X11 (Linux/Unix donc) et n'offre donc pas pour le moment la qualité et le service fourni par Phil Thompson, le créateur de PyQt.

Nokia espère qu'une communauté ouverte se créera autour de son projet. Espérons que cette nouvelle mouture entraîne une saine compétition entre PySide et PyQt, et non pas la mort de l'un et/ou de l'autre.

Le livre de Swaroop C H, "A byte of Python", a été traduit en français. Ce livre peut être vu comme une introduction au langage Python, à lire avant « Plongez au coeur de Python ».

Le public visé est le programmeur débutant ou le programmeur expérimenté qui ne connaît pas Python.

Je voudrais remercier les contributeurs anonymes (parisiens, rémois, toulousains, et j'en oublie sans doute), qui ont corrigé et amélioré la traduction.

Le code a été francisé en grande partie, donc affiche des accents et des lettres accentuées.

Le livre est distribué sous licence "Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported" (CC BY-SA).

Trac est un outil de gestion de projets écrit en Python et distribué sous licence BSD. Il combine un wiki, un outil de suivi de demandes et un explorateur SVN (ou d'autres SCM).

C'est donc un projet similaire à InDefero, Retrospectiva ou Redmine. Trac est moins avancé que ces outils pour l'aspect multi-projets, mais ses nombreux greffons lui permettent de rester en tête en nombre de fonctionnalités.

La version 0.12 est sortie récemment et apporte de nombreuses améliorations. Parmi celles-ci, citons les plus importantes :

• Prise en charge de l'internationalisation avec Babel ;
  
• Gestion de plusieurs dépôts par instance ;
  
• Syntaxe wiki plus souple, plus intuitive, et plus proche de Wiki Creole ;
  
• Amélioration de l'interface de gestion des tickets et commentaires ;
  
• Ajouts de fonctionnalités au wiki : renommer de pages, Universal Edit Button, prévisualisation automatique, etc.

Vous pouvez essayer cette nouvelle version sur le site de la démo.