Value Objects — 01 — Implémenter un Value Object en TypeScript et Python
Guide pratique pour créer des Value Objects solides : factory method, validation, immuabilité, equals, sérialisation. Patterns complets TypeScript et Python.
Articles : Python
22 articles sur le thème "Python".
POO vs Fonctionnel — 00 — Deux paradigmes, une seule question
Histoire et philosophie de la POO et de la programmation fonctionnelle. Pourquoi ce débat existe, ce qu'il cache vraiment, et pourquoi TypeScript et Python ont tranché.
Value Objects — 02 — Value Objects vs Entités : quelle différence concrète
La différence entre Value Object et Entité en DDD : identité vs valeur, mutabilité, exemples concrets TypeScript et Python. Comment choisir entre les deux.
CQRS + Event Sourcing — 02 — Event store : interface et implémentations
L'interface abstraite EventStore et ses trois implémentations : PostgreSQL (self-hosted), Firestore (GCP/Firebase), DynamoDB (AWS). Append-only, concurrence optimiste, TypeScript et Python.
POO vs Fonctionnel — 02 — Les piliers du fonctionnel : pureté, immutabilité, composition
Fonctions pures, immutabilité, composition, higher-order functions, currying et functors expliqués avec des exemples TypeScript et Python complets.
Value Objects — 04 — Value Objects dans un projet réel (exemple complet)
Exemple complet d'intégration des Value Objects dans un domaine e-commerce TypeScript et Python : UserId, Email, Money, OrderId, OrderStatus. Composition et expressivité.
POO vs Fonctionnel — 04 — L'approche hybride en TypeScript et Python
Comment TypeScript et Python combinent POO et programmation fonctionnelle dans les mêmes projets. React, dataclasses, functools, règles de décision pratiques.
POO vs Fonctionnel — 01 — Les piliers de la POO : encapsulation, héritage, polymorphisme
Encapsulation, héritage, polymorphisme et abstraction expliqués avec des exemples TypeScript et Python. Forces, limites et pièges courants de la POO.
Observabilité — 03 — Traces distribuées : spans, context propagation, sampling
Comment les traces distribuées relient les services entre eux. Spans, context propagation W3C TraceContext, stratégies de sampling. Exemples TypeScript et Python.
CQRS + Event Sourcing — 01 — Commands, handlers et domain events
Comment modéliser des commands, écrire des handlers et produire des domain events. La différence entre command et event, validation, side effects. TypeScript et Python.
CQRS + Event Sourcing — 04 — Replay d'events et snapshots
Reconstituer l'état d'un agrégat en rejouant ses events. Optimiser avec des snapshots quand le stream devient long. Versioning des events. TypeScript et Python.
Value Objects — 03 — Tester les Value Objects : simple et exhaustif
Comment tester des Value Objects en TypeScript avec Vitest et Python avec pytest. Stratégies de test, cas limites, égalité, immuabilité et sérialisation.
CQRS + Event Sourcing — 03 — Projections : synchrones et asynchrones
Construire des read models depuis les events : projections synchrones (in-process) vs asynchrones (Pub/Sub, EventBridge, Firestore Triggers). Idempotence, eventual consistency. TypeScript et Python.
CQRS + Event Sourcing — 00 — Pourquoi séparer lecture et écriture
Introduction à CQRS et Event Sourcing : définitions, philosophie, quand les utiliser et quand les éviter. Concepts indépendants de l'infrastructure (PostgreSQL, GCP, AWS, Firebase).
CQRS + Event Sourcing — 05 — Projet réel : système de commandes complet
Assembler CQRS + Event Sourcing dans un projet TypeScript et Python complet : handlers, event store PostgreSQL, projections, queries. Architecture finale et structure de fichiers.
Observabilité — 04 — OpenTelemetry : SDK TypeScript et Python, auto-instrumentation
Instrumenter une API TypeScript et Python avec OpenTelemetry : auto-instrumentation, traces manuelles, métriques custom, export OTLP vers Jaeger et Prometheus.
Observabilité — 02 — Métriques : compteurs, jauges, histogrammes, RED et USE
Les 4 types de métriques Prometheus, les méthodes RED et USE pour choisir quoi mesurer, et l'implémentation avec prom-client (TypeScript) et prometheus-client (Python).
Observabilité — 01 — Logs structurés : JSON, corrélation, niveaux
Passer des logs texte aux logs JSON structurés. Niveaux de log, correlation ID, aggregation. Implémentation avec pino (TypeScript) et structlog (Python).
POO vs Fonctionnel — 05 — Patterns fonctionnels dans un projet OOP
Comment intégrer progressivement les patterns fonctionnels dans un code OOP existant : fonctions pures, Result type, pipelines, Value Objects, mémoïsation.
Value Objects — 00 — C'est quoi un Value Object et pourquoi ça change tout
Définition des Value Objects en DDD : 3 propriétés fondamentales, premiers exemples TypeScript et Python. Pourquoi ce pattern élimine une catégorie entière de bugs.
POO vs Fonctionnel — 03 — Comparaison directe : le même problème, deux solutions
POO vs fonctionnel sur les mêmes problèmes concrets : gestion d'état, gestion d'erreurs, testabilité, concurrence. Code TypeScript et Python côte à côte.
Intégrer l'IA dans vos outils métier : cas concrets et bonnes pratiques
Comment utiliser Claude, GPT et les LLMs dans vos outils internes. Classification, extraction, génération : exemples de code et retours d'expérience.