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Le problème N+1 est l’un des pièges les plus courants en Django : pour afficher une liste d’objets avec leurs relations, l’ORM exécute 1 requête pour la liste + N requêtes (une par objet). Résultat : des centaines de requêtes SQL qui plombent les performances. Dans ce guide, on voit comment visualiser toutes les requêtes SQL de votre app Django,...

Maintenir un système Linux à jour est crucial pour la sécurité, mais gérer manuellement les mises à jour peut être fastidieux. Ubuntu et Debian offrent des mécanismes pour automatiser les mises à jour de sécurité, garantissant que les correctifs critiques sont appliqués sans intervention humaine. Ce guide vous montre comment configurer et gérer ...

Le nettoyage de données représente souvent 60 à 80 % du travail en data science. Des données mal formatées, des valeurs manquantes, des doublons, des types incohérents : autant de problèmes qui peuvent saboter vos analyses. Heureusement, pandas offre un arsenal complet pour automatiser ces tâches fastidieuses.

La compression HTTP permet de réduire drastiquement la taille des réponses envoyées par votre serveur (HTML, JSON, CSS, JavaScript). Une page de 500 Ko peut facilement passer à 50 Ko après compression GZip, ce qui accélère le chargement, réduit la bande passante et améliore l’expérience utilisateur, surtout sur mobile.

Le cache est l’un des leviers les plus efficaces pour améliorer la latence et réduire la charge d’une application. Spring Boot fournit une abstraction de cache très puissante, compatible avec plusieurs moteurs (Caffeine, Redis, Ehcache, Hazelcast, etc.). Dans cet article, vous verrez comment activer le cache, choisir un moteur, utiliser les ann...

Accélérer une app Django ne passe pas uniquement par le code: un bon cache peut diviser la charge serveur par 10 et réduire drastiquement la latence. Dans ce guide, on passe en revue les niveaux de cache offerts par Django, avec des exemples concrets pour chaque usage.

Dans ce tutoriel, nous allons dockeriser une application Django pas à pas, avec Gunicorn.

Le pattern matching a profondément simplifié l’écriture de code orienté données en Java. Finalisé dans Java 21 pour switch et les « record patterns », il s’impose désormais comme un outil idiomatique dans le Java moderne.

Convertir rapidement des données JSON en CSV est un besoin récurrent pour analyser dans Excel/Google Sheets, charger dans un datawarehouse ou partager un rapport simple. Avec jq, vous pouvez produire un CSV propre en une seule commande, sans écrire de script.

Besoin d’exécuter une commande ou un script de façon récurrente dans votre cluster Kubernetes, comme vous le feriez avec cron sur Linux ? Les CronJobs K8s sont faits pour ça. Dans cet article, on voit comment créer un CronJob robuste, éviter les chevauchements, paramétrer l’historique, gérer les échecs et dépanner. On fera aussi le lien avec cro...

Besoin d’automatiser une commande ou un script tous les jours, toutes les 5 minutes ou au démarrage du serveur ? cron est l’outil standard sous Linux pour planifier des tâches récurrentes. Dans ce guide pratique, on va voir comment créer sa première tâche en moins de 5 minutes, comprendre la syntaxe, éviter les pièges courants et dépanner un cro...

Regrouper des données par clé (faire un « group by ») est une opération courante : compter des occurrences, agréger des montants par catégorie, calculer des moyennes par groupe, etc. En Python, il existe plusieurs façons de procéder selon la taille des données, le besoin d’agrégation et vos dépendances.