Décret à propos de Python et Stéganô

$ sudo pip3.5 install –upgrade Stegano $ wget https://blog.cedricbonhomme.org/wp-content/uploads/2017/02/Trump_decree_on_Python.png $ lsb-set reveal -i Trump_decree_on_Python.png -g eratosthenes$ sudo pip3.5 install –upgrade Stegano $ wget https://blog.cedricbonhomme.org/wp-content/uploads/2017/02/Trump_decree_on_Python.png $ lsb-set reveal -i Trump_decree_on_Python.png -g eratosthenes Plus sérieusement, quelques améliorations (et corrections) pour Stéganô sont disponibles. Bien que je ne parle pas tellement de ce projet ici, le changelog est […]

pyAggr3g470r dans le cloud

pyAggr3g470r est dorénavant déployable sur Heroku. Évidemment, il est toujours possible de l’utiliser sur un serveur traditionnel. Voici comment le déployer sur Heroku. Rien de plus simple. Si vous désirez le tester mais que vous n’avez pas de compte Heroku, je peux vous créer un compte ici. Et oui, pyAggr3g470r est également multi-utilisateur maintenant!

Plateforme météorologique

Aujourd’hui je vous présente un nouveau projet. Il s’agit d’une plateforme permettant l’agrégation de données météorologiques. Elle permettra aussi de consulter les données d’une station d’un contributeur dans le monde sans avoir de compte. Je souhaite que la base de la plateforme regroupe des données publiques et impersonnelles (donc un minimum de fonctionnalités pour une […]

pyAggr3g470r: version 4.5

La nouvelle version simplifie enfin l’installation. Il y a même pas un an il fallait faire ça. Il suffira dorénavant d’exécuter un script, plus d’information ici. Le script utilise virtualenv principalement afin d’éviter les problèmes de dépendances.L’annonce sur la page freecode du projet. J’aime bien ce graphique, il résume bien l’évolution du projet, les changements […]

Refonte de pyAggr3g470r

pyAggr3g470r évolue de manière quasiment continue depuis janvier 2010 avec l’apparition de nouvelles fonctionnalités (utiles, ou pas) ou améliorations. Développé pour mes besoins. D’où son interface pas très sexy et un peu statique. Après plus de trois années d’utilisation et près de 70.000 articles récupérés, je trouve son utilisation toujours aussi satisfaisante. Au départ CherryPy […]

Comparaison des performances de Python 2.7 et 3.3 avec Ackermann

$ time python ackermann.py 3 12 32765 real 2m33.121s user 2m32.518s sys 0m0.088s $ time python ackermann.py 3 12 32765 real 2m57.908s user 2m57.316s sys 0m0.068s $ time python3.3 ackermann.py 3 12 32765 real 4m6.365s user 3m18.204s sys 0m47.452s Tests effectués avec, dans l’ordre, Python 2.7.3, 2.7.4 et 3.3.1 sur cet algorithme. Nous voyons que […]