Faire du code propre, refactorer, simplifier, supprimer les bouts de code dupliqués, toutes ces choses peuvent paraître le faîte du développeur expérimenté et aguerri. Mais la voie peut être toute autre et il y encore du chemin pour faire réellement partie d’une équipe et considérer le code comme un bien commun qu’il faut savoir partager et entretenir à plusieurs, voici la petite expérience éclairante de Dan Abramov @dan_abramov :
Chez Imagile, nous utilisons depuis 2006 le framework Ruby on Rails pour réaliser des applications web (applications métier et sites Internet) lorsqu’il correspond aux besoins détectés. Nous sommes en mesure également de reprendre des applications Ruby on Rails jusqu’ici abandonnées par vos développeurs. Notre pratique de l’agilité vous assure de dépenser vos deniers d’abord dans les fonctionnalités les plus importantes. Evidemment, pour permettre de faire perdurer votre outil, il sera nécessaire, si ce n’est pas déjà fait, de mettre en place des tests unitaires, voire fonctionnels. Prendre soin de votre application signifie également s’intéresser aux performances, aux optimisations de code pour garantir une meilleure (et plus simple) maintenance. Voici quelques astuces, issues de notre veille technique, pour votre stack Ruby / Ruby on Rails :
Cet article de Ross Kaffenberger @rossta raconte les étapes rencontrées et les apprentissages retenus lors du remplacement de Sprockets par Webpack au sein d’une application Rails existante :
Ruby 2.7 permet de placer des lignes de commentaires dans des endroits du code jusqu’ici impossible, ce qui assure une plus grande capacité à débugguer vos applications Ruby on Rails :
Jeremy Evans @jeremyevans0 présente de nombreuses techniques d’optimisation de performances en Ruby :
https://juanitofatas.com/optimization_techniques_by_benchmark_winners
Dans cet article, Swaathi Kakarla @imswaathik indique comment optimiser, dès les premières lignes de code, votre application Rails et plus particulièrement en améliorant l’efficacité de la base de données, en manipulant mieux les vues et en exploitant correctement la mise en cache :
https://blog.appsignal.com/2020/01/22/rails-is-fast-optimize-your-view-performance.html
Google Dataset Search est officiellement sorti. Avec ses 25 millions de jeux de données indexés, voici de quoi alimenter les algorithmes de vos réseaux de neurones :
https://blog.google/products/search/discovering-millions-datasets-web/