CATALOGUE Code & Data Formation Python Maîtriser Python - Techniques avancées Formats de fichiers de configuration : INI, TOML et YAML

Formats de fichiers de configuration : INI, TOML et YAML

INI, TOML, YAML
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Comprendre et utiliser les formats INI, TOML et YAML pour vos configurations

Objectifs

Les objectifs de cette vidéo sont de :

  • Comprendre les spécificités des formats INI, TOML et YAML.
  • Apprendre à lire et écrire des fichiers de configuration avec chacun de ces formats.
  • Connaître les avantages et inconvénients de chaque format pour mieux choisir celui adapté à vos besoins.

Résumé

Cette leçon couvre les formats de fichiers de configuration courants, à savoir INI, TOML, et YAML, en soulignant leurs particularités et usages respectifs.

Description

Dans cette leçon, nous allons examiner trois formats populaires de fichiers de configuration : INI, TOML, et YAML. Chacun de ces formats a ses avantages et ses inconvénients, et peut être plus adapté à certaines tâches ou environnements.

Le format INI est très simple et couramment utilisé. Il est facile à comprendre et à écrire, mais il n'a pas de norme stricte, ce qui peut mener à des variations d'une implémentation à l'autre. Nous allons voir comment utiliser le module ConfigParser de Python pour gérer les fichiers INI de manière fiable.

Le format TOML a été conçu pour être lisible par l'humain tout en étant robuste, avec un standard bien défini. Il est de plus en plus adopté dans la communauté des développeurs, notamment pour le langage Rust. Nous allons découvrir comment travailler avec des fichiers TOML en Python.

Le format YAML est extrêmement riche et offre de nombreuses fonctionnalités avancées. Cependant, il est aussi plus complexe et peut présenter des problématiques de sécurité si utilisé incorrectement. Nous aborderons les bonnes pratiques pour manipuler les fichiers YAML en toute sécurité.

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Questions fréquentes

Quels sont les avantages du format TOML par rapport au format INI ?
Le format TOML offre une structure plus claire et un standard bien défini, ce qui rend son utilisation plus fiable et lisible par les humains. Il supporte aussi plus de types de données, comme les dates et les booléens.
Pourquoi le format YAML peut-il poser des problèmes de sécurité ?
Le format YAML permet l'exécution de code lors du parsing, ce qui peut être exploité si des données YAML proviennent de sources non fiables. Il est crucial d'utiliser un parseur qui désactive cette fonctionnalité par défaut ou d'examiner rigoureusement le code YAML.
Quel module Python peut être utilisé pour travailler avec des fichiers INI ?
Le module ConfigParser de la bibliothèque standard de Python permet de lire, écrire, et manipuler des fichiers INI de manière sûre et efficace.

Programme détaillé

3 commentaires
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LELEU X.
Il y a 7 mois
Bonjour,
Les thèmes variés agrémentés d'exemples simples et clairs enrichissent toutes les notions exposées de façon particulièrement pédagogique. 👍
L'approche didactique m'a permis de beaucoup mieux comprendre tout un tas de concepts plus ou moins bien assimilés auparavant avec une vue d'ensemble nettement plus limpide aujourd'hui. 🤓
Merci pour cette belle prestation. 🙏
Profile picture for user michelkreutner
Michel K.
Il y a 1 an
Les explications sont claires et concises. Ce cours sur l'utilisation avancée de Python est tres intéressant. Il vous apportera des connaissances que vous pourrez ensuite approfondir.
Je suis vraiment tres satisfait par cette première formation suivie sur Python.
Yvan V.
Il y a 3 ans
Hello, sur la video autour de asyncio, vous utilisez python 2.7.12. J'utilise python 3.10, aussi je souhaite faire partager mon code (qui fonctionne) selon ma vision et compréhension sur le sujet d'étude que vous avez proposé. Yvan Vogel.

#CODE en python 3.10.0 64 bits (VScode 1.62.3)
import datetime
import asyncio
import aiohttp
import requests


# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def req_bloquante(num):
print(f"Get {num}")
uid = requests.get("https://httpbin.org/uuid").json()["uuid"]
print(f"Res {num}: {uid}")


def faire_toutes_les_requetes():
for x in range(51):
req_bloquante(x)


print("=====> ### Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
faire_toutes_les_requetes()
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).seconds
print(f"Downloading all take {exec_time} seconds\n")

# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


async def requeteSansBloquer(semaphore, num, session):
print(f"Get {num}")
# await semaphore.acquire() # putting this await semaphore commande the Res is ordering but process very slow ~60 sec
async with session.get("https://httpbin.org/uuid") as response:
uid = (await response.json())["uuid"]
# await asyncio.sleep(delay=3) #delay = number of seconds
# semaphore.release()
print(f"Res {num}: {uid}")
# return uid # ?


async def main():
semaphore = asyncio.Semaphore(value=1)
tasks = []
async with aiohttp.ClientSession(
loop=loop, connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
) as session:
for x in range(51):
tasks.append(requeteSansBloquer(semaphore, x, session))
await asyncio.gather(*tasks)
print("This is after the loop...")


if __name__ == "__main__":
print("=====> ### Non Bloquant : ")
start = datetime.datetime.now()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
exec_time = (datetime.datetime.now() - start).microseconds
print(f"Downloading all take {exec_time} micro seconds\n")