Tutoriels pas à pas pour apprendre les technologies web : HTML, CSS, JavaScript, PHP et plus.
Le SQL a une réputation de matière large et un peu aride. En pratique, une petite série de requêtes couvre la majorité de ce qu'on écrit au quotidien sur un projet réel.
Un tutoriel montre PostgreSQL, ton collègue jure par MySQL, une offre d'emploi demande Oracle, et le projet .NET d'à côté tourne sur SQL Server. Devant ce catalogue, la question qui revient tout le temps est simple à poser et pénible à trancher : laquelle prendre pour son projet ?
On t'a vendu le RAG comme la solution miracle pour faire parler une IA avec tes données. Trois ans plus tard, le bilan est nuancé. Voici ce qui tient en production, ce qui craque, et comment t'y prendre si tu lances un projet.
Un portfolio en ligne, une petite API, un side-project posé sur un VPS. Le code tourne, la démo passe, le recruteur clique sur le lien. Et pourtant, une bonne partie de ces projets contient au moins une faille qu'un scanner automatisé repère en quelques minutes, sans qu'un humain ait besoin de regarder.
Une carte de métro pour s'orienter quand on apprend Spring Boot. Quatre lignes parallèles qui finissent par se croiser, vingt stations, et un terminus : livrer une API REST en Java et viser un poste backend.
Deux personnes écrivent leur première ligne de code le même mois. Un an plus tard, l'une ouvre sans stress une base de code qu'elle n'a jamais vue, lit un message d'erreur et sait déjà où regarder. L'autre bloque sur des sujets qu'elle a pourtant croisés dix fois.
Rebase, reset, cherry-pick, reflog. Les mots qui te font transpirer en review. Voici la vérité simple derrière chacun, et pourquoi ils ne sont pas plus durs que add ou commit, juste mal expliqués.
Un test qui passe une fois sur deux n'est pas un test. Voici ce qui rend une suite de tests vraiment utile, et les pièges qui transforment ton dossier tests/ en zone de friction permanente.
Il arrive un moment, dans la vie d'une application, où une page qui s'affichait en un quart de seconde commence à en prendre plusieurs. Le code n'a pas bougé, le serveur non plus. Ce qui a changé, c'est la quantité de données en base. Si tu développes, tu as peut-être déjà croisé ce genre de situation. Une table qui comptait quelques centaines de lignes en contient maintenant des centaines de milliers, et tout se met à traîner. Le premier réflexe est souvent de soupçonner l'hébergeur, le framework ou la machine. La cause est pourtant souvent ailleurs. Pour répondre, la base lit la table entière, ligne par ligne, parce que rien ne lui indique où chercher. Plus il y a de lignes, plus ce travail s'allonge. Les index servent à régler ce problème. Cet article explique ce qu'ils font, pourquoi ils peuvent faire passer une requête de plusieurs secondes à quelques millisecondes, et comment les poser au bon endroit sans en abuser.
