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Si vous êtes un utilisateur de Microsoft Excel ou de Google Sheet, peut-être avez-vous envie de plus de liberté et d’indépendance ? Peut-être avez-vous également envie de rester le seul propriétaire de vos données ?

Si oui, alors je pense que cette news va vous intéresser. Il s’agit d’un clone open source de Google Sheet qui peut s’installer sur n’importe quel serveur ou se lancer localement, pour finalement remplacer Excel dans votre quotidien.

Luckysheet dispose des mêmes fonctionnalités et du même look que le tableur de Google. Vous y trouverez tout ce qu’il faut pour mettre en forme votre texte et vos cellules, effectuer des opérations, créer des formules, fusionner des colonnes ou des lignes, rechercher et remplacer des valeurs, sélectionner ou étendre des cellules sans oublier des fonctionnalités plus avancées comme les fameux tableaux croisés dynamiques, l’insertion de graphiques ou de commentaires, des exports vers d’autres formats et même la possibilité de collaborer à plusieurs sur le même document.

Voyez, il n’a rien à envier aux classiques du genre. Le mieux pour vous faire un avis est évidemment de tester par vous-même. Je vous invite donc à jeter un œil à la démo.

L’outil est simple à installer sur n’importe quel serveur / ordinateur, car il suffit simplement d’avoir NodeJS et de lancer les commandes suivantes dans le répertoire contenant les sources :

npm install
npm install gulp -g

Ensuite, y’a plus qu’à lire les tutos en cas de besoin. Et si vous êtes développeur, vous serez heureux d’apprendre que Luckysheet dispose également d’un API ce qui vous permettra de l’interfacer rapidement avec vos propres projets.

L’ensemble de la documentation se trouve ici.


Avec l’essor du télétravail, les entreprises sont à la recherche de nouveaux moyens de communiquer et travailler ensemble, qui reproduisent les conditions que leurs salariés avaient quand ils étaient sur place.

On a beau dire ce qu’on veut, le télétravail c’est génial sur plein d’aspects. On travaille mieux, on est moins interrompu, on a des horaires plus souples, moins de stress…etc. Mais pour ce qui est des relations avec les collègues, parfois ça coince un peu quand on n’a pas la personne en face.

Il n’y a pas vraiment de solution universelle et il faut tester les choses. Certains ne jurent que par Zoom, d’autres par des fils de conversation Telegram et d’autres encore par des outils plus immersifs, plus gaming comme Work Adventure.

Pour vous la faire courte, Work Adventure est un espace de travail collaboratif pour les petites et moyennes équipes (de 2 à 100 personnes) qui se présente sous la forme d’un jeu vidéo 16 bits.

Ainsi, dans Work Adventure, vous pouvez vous déplacer dans votre bureau et parler à vos collègues grâce à une intégration de Jitsi plutôt bien foutue, qui se déclenche automatiquement lorsque vous vous déplacez à côté d’un collègue.

L’outil est proposé sous 2 formats : Le format hébergé gratuit avec les fonctionnalités de base puis payant si vous voulez plus d’options. Ça démarre à partir de 4 euros par personne.

Mais si vous êtes un ou une warrior (et vous l’êtes, j’en suis sûr !), Work Adventure est également disponible en open source qui est un équivalent de la version gratuite à condition que vous l’autohébergiez sur votre propre serveur.

Avec Work Adventure, vous pourrez concevoir votre propre map et mettre en place des salles de réunion, le tout limité à 15 participants max.

Je pense que ce genre de système a de l’avenir dans les sociétés et à terme il y a aura peut-être même des postes de gérant de « cyber workspace » qui se créeront et qui engloberont l’administration, la modération, la création des maps et l’animation de ce genre d’espaces virtuels.

En tout cas, Work Adventure est vraiment bluffant et je vous invite à tester la démo ici.


Si vous êtes scientifique, ingénieur ou encore data analyst, vous savez comme il est parfois compliqué d’éditer, d’analyser ou encore explorer des jeux de données complexes. Et je ne vous parle pas de leur visualisation.

Heureusement, pour cela il y a un langage de développement parfait et très utilisé par la communauté scientifique : Python.

Il y a d’ailleurs un bouquin chez ENI écrit par Amandine Velt (Ingénieure en bio-informatique) qui traite de l’analyse des données scientifiques avec Python avec une approche très pratique (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn…etc) que je vous invite à vous procurer si vous vous intéressez au sujet.

Il existe évidemment des outils pour vous aider, mais la plupart sont payants ou incomplets. C’est pourquoi aujourd’hui je vous propose de découvrir Spyder.

Spyder est un environnement scientifique écrit en Python qui est très puissant puisqu’il intègre de nombreuses fonctionnalités dédiées à l’analyse de données, qui peuvent être étendues à l’aide de plugins ou d’une API.

Spyder se compose donc d’un éditeur qui vous permet d’écrire votre code python, d’une console interactive pour débugger votre code ou sortir des graphiques directement depuis la ligne de commande.

Je n’oublie pas non plus la visionneuse de documentation qui permet de sortir de la doc en temps réel avec Sphinx, et cela pour n’importe quelle classe ou fonction utilisée dans l’éditeur ou la console.

Vous trouverez également dans Spyder, un explorateur de variable pour inspecter les variables, mais aussi les fonctions ou les objets présents dans votre code afin de pouvoir les modifier ou interagir avec.

Spyder propose également toute une série d’outils de développement pour organiser vos projets, analyser votre code, y effectuer des recherches, suivre son exécution lors du debug ou encore optimiser ses performances.

Pour tester l’outil, pas besoin de l’installer puisqu’une version de test 100% en ligne est disponible ici. Après si vous voulez l’installer sur votre ordinateur, vous pouvez passer par Anaconda ou prendre un des installeurs pour macOS ou Windows disponible ici. Rassurez-vous, ça fonctionne aussi sous Linux.

La page Github du projet est ici.


Si vous avez lu mon article qui vous explique tout pour commencer la création de jeux vidéo, ou que vous avez acheté ce bouquin qui explique comment créer un jeu Unity sans forcément avoir besoin de coder, vous possédez déjà un petit niveau et je suis certain que cet article va vous intéresser.

Créer un jeu vidéo tout seul, c’est être multi-compétence. Il faut savoir dessiner, faire de la musique, coder, et bien sûr écrire des scénarios et j’en passe. C’est un truc de dingue et les gens qui font ça sont clairement des génies.

Mais même les génies ont besoin de se reposer sur de bons outils c’est pourquoi aujourd’hui je vais vous parler de Level Design Toolkit a.k.a. LDtk pour les intimes.

LDtk est un éditeur de niveaux 2D qui se veut moderne et open-source et qui a été pensé pour les développeurs indépendants qui n’ont pas un sous en poche. Car oui, même si vous pouvez donner un peu d’argent pour soutenir le projet, LDtk reste un outil gratuit développé par le papa du jeu Dead Cells.

L’éditeur LDtk dispose ainsi de toutes les fonctions de bases pour créer des niveaux 2D de qualité sans galérer. A vous simplement de vous mettre au pixel art pour que le rendu soit joli.

LDtk est donc facile à utiliser même si vous aurez probablement besoin de suivre le tuto si vous n’avez jamais manipulé ce genre d’outils histoire de vous y retrouver dans les layers, les entities, les tilesets et j’en passe.

Évidemment, peu importe le langage de développement que vous utilisez, vos niveaux seront utilisables avec n’importe quel langage et framework grâce à de l’export PNG et JSON (ou Tilted TMX en cas de besoin).

Bref, un super outil dispo sous Linux, macOS et Windows qui vous permettra de faire des trucs de fous avec peu de moyen, sans y passer des années.

A télécharger d’urgence ici.


Si vous voulez tester la résistance de votre serveur et l’évolution de ses performances lors d’une augmentation du trafic, rien de mieux qu’un outil de test de montée en charge.

Et c’est pourquoi je vous présente aujourd’hui Locust.

Locust est un outil de test de charge facile à utiliser qui vous permet d’écrire et de jouer des scénarios de test en Python. Ainsi, avec un peu de code, vous pouvez simuler des comportements utilisateurs, qui bouclent ou qui prennent des chemins conditionnels différents.

Locust est également distribué, ce qui signifie que vous pouvez lancer des tests de charges répartis sur plusieurs machines, ce qui permet de simuler des milliers d’utilisateurs simultanés.

Ce qui est sympa également, c’est que Locust possède une interface graphique qui vous affichera la progression de votre test en temps réel. Vous pourrez même modifier la charge pendant l’exécution du test et comme il peut également fonctionner en ligne de commandes, vous pouvez l’intégrer à vos process CI/CD.

Ne pensez pas non plus que Locust soit uniquement dédié à du test de site web. En écrivant un client spécifique, vous pourrez ainsi tester d’autres systèmes ou protocoles.

Pour installer Locust, il vous faudra Python >= 3.6 et lancer la commande suivante :

pip3 install locust

Vous aurez également besoin d’écrire un premier scénario de test. Voici un exemple :

import time
from locust import HttpUser, task, between

class QuickstartUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 2.5)

    @task
    def hello_world(self):
        self.client.get("/hello")
        self.client.get("/world")

    @task(3)
    def view_items(self):
        for item_id in range(10):
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
            time.sleep(1)

    def on_start(self):
        self.client.post("/login", json={"username":"foo", "password":"bar"})

Si vous regardez le code, vous pouvez voir qu’il y a 2 @task.

Ce sont les tâches qui seront effectuées par les utilisateurs simulés. Lorsque le QuickstartUser s’exécutera, il choisira au hasard l’une des tâches déclarées. Notez que la @task(3) a une pondération plus élevée, donc il y a 3 fois plus de chances que ce soit celle-ci qui soit choisie.

Ensuite, le reste n’est qu’une histoire de post et de get sur différents endpoints de votre site.

Bref, sauvegardez ce script sous la nom de fichier :

locustfile.py

Puis lancez locust :

locust -f locustfile.py

L’outil se lancera et vous donnera une URL à laquelle accéder avec votre ordinateur. Ensuite y’a plus qu’à mettre vos paramètres et à lancer le test.

Le test commencera alors en vrai. J’espère que votre serveur tiendra le coup 🙂

Et vous pourrez voir de beaux graphiques en temps réel, les erreurs rencontrées et bien sûr récupérer toutes les données pour les exploiter ensuite dans d’autres outils.

Locust est distribué sous licence libre et vous pouvez trouver son code en vous rendant sur le github.

Je vous invite également à lire la documentation ici.


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