Un aide-mémoire contenant des chiffres réels de timing et de consommation mémoire pour guider les décisions critiques en matière de performance en Python. Cette ressource fournit aux développeur·se·s les métriques essentielles pour optimiser leurs applications Python de manière éclairée.
Le 15 décembre 2025 est sortie avec un petit délai, la version 7.8 de Tryton, un progiciel de gestion intégré modulaire et multiplate-forme.
La version 7.8 de Tryton est sortie mi‑décembre 2025 et s’inscrit dans la continuité des branches précédentes, avec une mise à jour axée sur la stabilité, les performances et une série de raffinements fonctionnels dans tous les domaines de gestion. Elle apporte de nombreuses corrections de bogues, améliore la réactivité du serveur et peaufine à la fois l’interface utilisateur, les modules métiers et les outils destinés aux administrateurs et développeurs.
Suite à l'obligation pour 2026 en Belgique d’envoyer les factures entre sociétés belges au format électronique via le réseau PEPPOL, la version 7.8 inclut à temps les modules nécessaires dont un module de connexion au point d’accès gratuit Peppyrus.
Quand ces modules sont activés, Tryton envoie automatiquement à partir de 2026 sur le réseau PEPPOL les factures si le client a un numéro de TVA belge (ainsi que la société gérée). Il est aussi possible de forcer l’envoi pour certains clients.
Les modules sont conçus pour être étendu à d’autres points d’accès futures afin de diversifier l’offre.
Cette version introduit un système de notifications plus moderne : un menu dédié regroupe les messages, un compteur signale les notifications non lues et des pop‑ups informent l’utilisateur des nouveaux événements sans quitter son écran. Les vues en liste sont plus agréables, avec des boutons d’action visibles en pied de page et des recherches simplifiées, par exemple pour trouver les documents sans entrepôt défini, ce qui rend la navigation au quotidien plus fluide.
Le chat intégré, apparu dans la version précédente comme fonctionnalité émergente, est désormais activée de base sur les documents clés (ventes, achats, factures…) pour centraliser les échanges directement dans le logiciel. Les utilisateurs peuvent s’abonner à un document via une icône de cloche et recevoir des notifications ciblées, renforçant le suivi collaboratif sans dépendre d’outils externes.
Sur le plan fonctionnel, la version 7.8 enrichit l’écosystème de modules : gestion des formats de factures électroniques UBL et PEPPOL, gestion de contrats de location (avec facturation progressive), support des agents et de documents (facture commerciale) de douane, ainsi que définition plus fine des points d’expédition logistiques par entrepôt.
L’intégration e‑commerce, notamment avec Shopify.com, est nettement améliorée avec la prise en charge des remboursements, des taxes sur les frais de port, des produits de type kit, un choix plus intelligent du transporteur et la synchronisation de la langue du client et des liens d’administration entre boutiques en ligne et Tryton.
Le moteur d’approvisionnement a été ajusté pour mieux gérer les contraintes de délais : si aucun fournisseur ne peut livrer dans le délai idéal, le système choisit automatiquement celui qui offre le délai le plus court, limitant les ruptures tout en restant réaliste. De nouveaux rapports sur la quantité de stock et la rotation de stock permettent de suivre plus précisément les niveaux et mouvements, et de prendre de meilleures décisions sur les points de commande et les réassorts.
Les modules de comptabilités supportent maintenant les références de paiement sur les factures et les relevés de compte. Pour l’instance les formats « Creditor Reference » et « Communication structurée » belge sont supportées en standard.
Côté serveur, Tryton 7.8 réduit la consommation mémoire en envoyant les réponses JSON comme flux et en ne chargeant plus que les modules activés, ce qui profite aux installations avec peu de modules activés (on a mesuré des réductions de la consommation mémoire entre 10% et 20%). Les administrateurs disposent d’un mode console: trytond-console capable d’exécuter maintenant des scripts depuis un fichier et d’un paramètre de rotation des logs basé sur la taille plutôt que sur l’âge, tandis que les développeurs bénéficient du nouveau système de notifications côté serveur, d’optimisations SQL avec l’usage de FILTER et EXISTS et de la possibilité de matérialiser les modèles basés sur une requête SQL (au lieu d’une table).
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En septembre, j’ai changé de poste, et me voilà à manger du Python toute la journée. Je décrirai dans cet article mon expérience avec le langage.
Background J’ai appris à programmer comme beaucoup en lisant des tutoriels sur internet il y a presque 20 ans, avec HTML/PHP et C. Pendant mes études, j’ai eu l’occasion de toucher à plein de langages: Java, C, PHP (que j’aimais beaucoup car je pouvais facilement faire un site web sympa en codant comme un cochon), Ocaml, ou des choses un peu plus obscures comme VHDL (c’était ultra fun et intéressant) et Cobol.
Durant ma carrière, j’ai alterné entre des rôles de dev/lead dev et de SRE (où je codais toujours énormément: infrastructure API-first, self-service, platform engineering, tooling…). J’ai notamment travaillé 6 ans avec Golang, 4 ans avec Clojure, j’ai été payé pour faire du Java et du Typescript, et je continue d’explorer d’autres langages sur mon temps libre. Bien sûr, nous sommes entre personnes civilisées, donc je ne mentionnerai pas shell/bash ici.
Comme tout bon sysadmin/SRE qui se respecte, j’ai fait du Python, mais à l’arrache. D’ailleurs, le second article de ce blog (2016!) explique comment développer un plugin Ansible (donc en Python) pour générer des logs structurés de l’outil et en dériver des métriques. J’avais aussi de temps en temps l’occasion de contribuer à des codebases Python, et je n’aimais pas ça, notamment à cause de la gestion des dépendances qui était en dessous de tout.
En septembre 2025, après 3 ans et demi à bosser comme SRE, j’ai décidé de revenir sur un rôle plus proche du produit et du développement, toujours au même endroit mais dans une nouvelle équipe. Vu que c’est un rôle avec également une grosse composante AI, on est parti sur Python.
Quatre mois plus tard et avec un premier produit en prod, j’ai envie de faire un REX sur Python vu que j’ai énormément appris sur le langage pendant cette période.
Bonjour. 
Je suis une lycéenne et encore une débutante en programmation. 
Cette année, dans le cadre d’un projet scolaire, nous sommes amenés à créer une application d’autogestion pour aider les personnes qui trouvent des difficultés à gérer leur temps et à s’autogérer..
Et en tant que débutante j’ai besoin de réponses à certaines questions sur les fonctionnalités à intégrer dans l’application ainsi que sur les techniques de programmation Python.
Merci de m’accorder un peu de votre temps ce sera vraiment gentil. Merciii. 
15 messages - 7 participant(e)s
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Emploi ouvert aux contractuels (Catégorie A+), temps plein, télétravail (2j/semaine), déplacement mensuel à Paris. Les candidatures se font obligatoirement depuis le site passerelles.economie.gouv.fr.
Descriptif de l’employeur
Le service à compétence nationale (SCN) dénommé « Pôle d’Expertise de la Régulation Numérique » (PEReN), a pour mission d’apporter son expertise et son assistance techniques aux services de l’État et autorités administratives intervenant dans la régulation des plateformes numériques. Il est placé sous l’autorité des ministres chargés de l’économie, de la communication et du numérique et rattaché au Directeur Général des Entreprises (DGE) pour sa gestion administrative et financière.
Le PEReN, constitué actuellement de 30 personnes, réunit les expertises humaines et ressources technologiques principalement dans les domaines du traitement des données, de la data science et de l’analyse algorithmique. Il fournit son savoir-faire technique aux services de l’État et autorités administratives qui le sollicitent (par exemple, Autorité de la concurrence, ARCOM, CNIL, ARCEP, ou directions ministérielles telles que la DGE, la DGCCRF, la DGT ou la DGMIC) en vue d’accéder à une compréhension approfondie des écosystèmes d’information exploités par les grands acteurs du numérique.
Le PEReN est également un centre d’expertise mutualisé entre les différents services de l’État qui conduit une réflexion sur la régulation des plateformes numériques et les outils de cette régulation, dans une approche à la pointe des avancées scientifiques.
Il a également vocation à animer un réseau de recherche dédié à la régulation des grandes plateformes numériques, et peut être amené à réaliser à son initiative des travaux de recherche académique liés aux différentes thématiques.
Vous disposez d’une expérience professionnelle d’au moins 3 ans en tant que DevOps. Vous savez par ailleurs mobiliser vos savoirs en autonomie :
Compte tenu des interactions fréquentes avec le personnel de la Commission Européenne, une bonne maîtrise de l’anglais est indispensable.
Le Règlement sur l’Intelligence Artificielle (RIA) est une législation européenne, entrée en application le 1er août 2024, qui impose aux fournisseurs et déployeurs de modèles et systèmes d’IA, en particulier les fournisseurs de modèles d’IA à usage général (GPAI), des obligations, notamment en matière de transparence et de sécurité. Son article 92 autorise le Bureau de l’IA de la Commission Européenne à effectuer des évaluations des GPAI afin de s’assurer de leur conformité avec le RIA.
Dans ce cadre, le Bureau de l’IA va confier le développement d’une interface d’évaluation de modèles d’IA agentiques ainsi que le déploiement sur son infrastructure de cette interface à un organisme spécialisé. Le PEReN s’est positionné pour se voir confier la réalisation de ce projet, en s’associant à un partenaire institutionnel.
Intégré(e) au sein d’une équipe dédiée de six personnes ayant une expertise dans le domaine, vous mettez en œuvre et êtes responsable du développement d’un plugin Inspect et du déploiement et de la maintenance de la solution développée. Cette équipe est composée de deux développeur(euse)s, d’un(e) autre devOps, d’un(e) ingénieur(e) évaluation de l’IA et un(e) chef(fe) de projet. Vous échangerez également de manière régulière avec l’équipe d’administrateurs systèmes du PEReN en charge de la gestion de notre infrastructure, notamment le DevOps et le responsable des systèmes d’information (RSSI). Vous serez également intégré à l’équipe du PEReN qui dispose de compétences et ressources mobilisables sur ces sujets, et accompagné par un porteur de projet expérimenté.
Vous serez amené(e) à :
Davantage de détails sur le contexte du projet sont disponibles à l’adresse suivante.
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Traductions de la documentation de GIT
La bibliothèque Python ultime pour construire des clients et serveurs OAuth et OpenID Connect. Inclut JWS, JWE, JWK, JWA, JWT.
id_token_signed_response_alg prend le pas sur get_jwt_config du serveurget_jwt_config prend un paramètre clientFaker est un paquet Python qui génère des données fictives.
Intégration simple de Flask et WTForms.
Implémentations des RFC JOSE en Python
names de filter_algorithms vaut par défaut tous les algorithmescheck_key vérifie la compatibilité de la courbe avec EdDSAfilter_algorithms et guess_algalgorithm de pick_random_key est optionnelAjoute des options click à partir d'un modèle Pydantic
Exportez facilement vos paramètres Pydantic vers de la documentation
Construisez des requêtes SCIM et analysez des réponses SCIM de manière pythonique
Sérialisation et validation de ressources SCIM avec Pydantic
Vérificateur de conformité aux RFC SCIM pour serveurs
Un serveur SMTP utilisable comme fixture pytest, implémentant le chiffrement et l'authentification.
:status-code:Logiciel léger de gestion d'identité et d'autorisation
ui_localesid_token_signed_response_algGIT Documentation Translations
The ultimate Python library in building OAuth, OpenID Connect clients and servers. JWS, JWE, JWK, JWA, JWT included.
id_token_signed_response_alg metadata takes precedence over server get_jwt_configget_jwt_config takes a client parameter.Faker is a Python package that generates fake data for you.
Simple integration of Flask and WTForms, including CSRF, file upload and Recaptcha integration.
Implementations of JOSE RFCs in Python
filter_algorithms names parameter default to all algsfilter_algorithms and guess_algpick_random_key algorithm parameter is optionalAdd click options from a Pydantic model
Export your Pydantic settings to documentation with ease!
Pythonically build SCIM requests and parse SCIM responses
SCIM resources serialization and validation with Pydantic
SCIM RFCs server compliance checker
A SMTP server for use as a pytest fixture that implements encryption and authentication.
Lightweight identity and authorization management software
PyCon France (PyConFR) est une conférence qui a lieu chaque année (sauf circonstances exceptionnelles) en France. Cette année, elle a eu lieu du 30 octobre au 2 novembre à Lyon, rassemblant des personnes de la communauté Python. Les participantes et participants à la conférence sont tenues de respecter le Code de Conduite de l’Association Francophone Python, l’association qui organise l’événement.
Le but de ce document est d’améliorer l’accueil et la sécurité des participantes et participants ainsi que de donner aux organisateurs et organisatrices des indicateurs sur le comportement de la communauté. En effet, pour pouvoir entendre, il faut pouvoir écouter. C’est maintenant devenu une pratique courante, pour les organisations ayant un Code de Conduite, de publier un rapport de transparence suite à la tenue d’une conférence. C’est le but de ce document.
Télécharger le rapport en PDF (FR/EN)
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