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4 Règles pour Diriger des Équipes Dev en Période Économique Difficile

Diriger une équipe de développement en période économique difficile peut être un défi. Voici 4 règles pour vous aider à y parvenir !

Une perspective peu reluisante pour de nombreuses entreprises technologiques en 2023

## Une perspective peu reluisante pour de nombreuses entreprises technologiques en 2023

Michael Stahkne explained that communication should be frequent and transparent. He believes that “it’s important to be honest and open about the challenges the company is facing and the decisions that need to be made.” This helps to create a sense of trust and understanding between the leadership and the team.

Carolyn Vo agreed, adding that “it’s important to be clear about the decisions you’re making and why you’re making them.” She also suggested that leaders should “take the time to explain the context of the decisions, so that everyone understands why they are being made.”

2. Utiliser des bases de données pour prendre des décisions éclairées

Les dirigeants doivent prendre des décisions en temps de crise et il est important qu’ils disposent des informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées. Lewis Tuff a expliqué que les bases de données sont un outil précieux pour les leaders car elles leur permettent d’accéder à des informations précises et à jour.

Il a expliqué que les bases de données peuvent être utilisées pour collecter des données sur les performances des employés et les tendances du marché, ce qui peut aider les dirigeants à prendre des décisions plus éclairées. Il a également souligné que les bases de données peuvent être utilisées pour surveiller les performances des produits et des services, ce qui peut aider les dirigeants à prendre des décisions plus judicieuses.

3. Faire preuve de flexibilité et d’adaptabilité

Les dirigeants doivent être flexibles et adaptables en temps de crise. Carolyn Vo a expliqué que les dirigeants doivent être prêts à modifier leurs plans en fonction des circonstances changeantes. Elle a souligné que les dirigeants doivent être prêts à s’adapter aux changements et à prendre des mesures rapides pour s’assurer que l’entreprise reste compétitive.

Michael Stahkne a également souligné l’importance de la flexibilité et de l’adaptabilité en temps de crise. Il a expliqué que les dirigeants doivent être prêts à prendre des risques calculés et à s’adapter aux changements du marché et à l’environnement concurrentiel. Il a également souligné l’importance d’utiliser des bases de données pour prendre des décisions éclairées et de se concentrer sur la recherche de nouvelles opportunités pour l’entreprise.

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Stratégies d'échelle de bases de données

Les stratégies d’échelle de bases de données permettent aux entreprises de gérer leurs données de manière efficace et rentable. Elles sont essentielles pour répondre aux besoins croissants en matière de stockage et de traitement des données.

Comprendre les différentes techniques de mise à l’échelle des bases de données nous aide à choisir la stratégie appropriée pour s’adapter à nos besoins et à notre objectif. Par conséquent, dans ce post, nous allons démontrer différentes solutions et techniques pour la mise à l’échelle des serveurs de bases de données. Elles sont divisées entre les stratégies de lecture et d’écriture.

Savoir les différentes techniques pour l’échelle des bases de données, nous aide à choisir la stratégie appropriée pour s’adapter à nos besoins et à notre objectif. Ainsi, dans ce post, nous allons démontrer différentes solutions et techniques pour l’échelle des bases de données serveur. Ils sont divisés entre les stratégies de lecture et d’écriture.

La première stratégie est le partitionnement des données. Cela consiste à diviser les données en plusieurs partitions, chacune étant gérée par un serveur différent. Cela permet de répartir la charge de travail entre les différents serveurs et d’améliorer les performances. De plus, cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses.

La deuxième stratégie est l’utilisation de la réplication. Cette technique consiste à répliquer les données sur plusieurs serveurs. Cela permet de répartir la charge de travail entre les différents serveurs et d’améliorer les performances. De plus, cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses.

Enfin, la dernière stratégie est l’utilisation de la mise en cache. Cette technique consiste à stocker les données dans un cache afin de réduire le temps de réponse et d’améliorer les performances. Cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses et pour améliorer les performances des applications qui utilisent des bases de données.

En conclusion, il existe différentes techniques pour l’échelle des bases de données. Chaque technique a ses propres avantages et inconvénients et peut être utilisée en fonction des besoins et des objectifs. Le partitionnement des données, la réplication et la mise en cache sont les principales techniques utilisées pour l’échelle des bases de données. Chacune de ces techniques peut être utilisée pour améliorer les performances des applications qui utilisent des bases de données et pour traiter des volumes importants de données.

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Pratiques de développement pour logiciels de qualité sup.

Le développement de logiciels de qualité supérieure nécessite des pratiques rigoureuses et innovantes. Découvrez comment les mettre en œuvre pour obtenir des résultats optimaux.

Les 10 meilleures pratiques pour développer un logiciel de haute qualité

Premièrement, l’une des pratiques les plus importantes pour le développement de logiciels de qualité est de bien documenter le code. Cela signifie que chaque ligne de code doit être accompagnée d’une explication claire et précise de ce qu’elle fait. Cela permet aux autres développeurs de comprendre facilement le code et d’effectuer des modifications en conséquence. De plus, cela permet aux développeurs de repérer rapidement les erreurs et de les corriger sans perdre du temps.

Deuxièmement, il est important d’effectuer des tests exhaustifs sur le code. Les tests doivent couvrir tous les scénarios possibles et vérifier si le code fonctionne correctement. Les tests doivent également être effectués sur différents systèmes d’exploitation et sur différents navigateurs. Les tests peuvent également être effectués sur des données réelles afin de vérifier si le code fonctionne correctement avec des données réelles.

Enfin, il est important de s’assurer que le logiciel est sûr et conforme aux normes de sécurité. Les développeurs doivent s’assurer que le logiciel est protégé contre les attaques extérieures et que les données des utilisateurs sont protégées. Les développeurs doivent également s’assurer que toutes les données sont stockées et traitées en toute sécurité et que les données ne sont pas compromises. Les développeurs doivent également s’assurer que le logiciel est conforme aux lois et réglementations en vigueur en matière de protection des données.

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Auto-apprentissage en informatique

L’auto-apprentissage en informatique est une technologie révolutionnaire qui permet aux machines d’apprendre et de s’améliorer sans intervention humaine.

« Les informaticiens autodidactes et les filières informatique »

L’informatique est un domaine en pleine croissance et de plus en plus de personnes sont attirées par cette discipline. Les informaticiens autodidactes sont de plus en plus nombreux et leur présence est de plus en plus visible. JobSkills.center a récemment publié un sondage sur Linkedin pour évaluer l’adéquation du métier d’informaticien avec une formation autodidacte.

Les informaticiens autodidactes sont ceux qui ont appris à coder par eux-mêmes, sans suivre de formation formelle, et qui ont acquis des compétences et des connaissances dans le domaine de l’informatique. Ces personnes ont souvent été motivées par une passion pour l’informatique et ont décidé de se former par elles-mêmes. Les langages et bases de données open-source téléchargeables et gratuits ont contribué à faciliter cette démarche.

Pour se former en informatique, il faut commencer par acquérir l’outillage nécessaire à l’exercice de son activité. Les concepts du développement peuvent nécessiter des licences de compilateur ou de SGBD, tandis que l’infrastructure peut nécessiter des serveurs, des switches, des câbles, des baies et des licences logicielles. Les informaticiens autodidactes doivent également apprendre les processus métier et organisationnels pour exercer leur activité.

L’un des principaux défis auxquels sont confrontés les informaticiens autodidactes est la validation des acquis. Les profils qui ont la chance d’être intégrés à une équipe projet peuvent confronter leurs connaissances avec celles des autres membres et démontrer leur expérience à l’issue de la mission. Pour les profils en recherche d’un emploi ou d’une mission, passer des certifications est un moyen de démontrer leur compréhension des concepts et de la logique des techniques. Heureusement, il existe de nombreuses certifications disponibles que chacun peut passer individuellement dans un centre Person Vue ou Prometric.

Il existe également plusieurs moyens pour se former à l’informatique, notamment rejoindre une session en centre de formation, suivre des sessions MOOC payantes ou gratuites ou encore acquérir des ouvrages pédagogiques. Une fois formés, les informaticiens autodidactes doivent trouver du travail ou des missions. Les critères prédominants du recrutement en France sont le cursus d’étude suivi, les certifications disponibles, l’expérience acquise et les références disponibles. Se former en complément à l’anglais peut être une solution pour les autodidactes qui veulent se donner les meilleures chances de réussir leur recherche d’emploi.

En conclusion, apprendre à coder par soi-même est tout à fait possible et il existe de nombreuses possibilités pour se former à l’informatique. Les informaticiens autodidactes doivent cependant trouver des moyens pour valider leurs acquis et démontrer leur niveau aux potentiels employeurs. Se former en complément à l’anglais peut être une bonne solution pour les autodidactes qui veulent se donner les meilleures chances de décrocher le graal.

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10 alternatives à Docker pour votre application SaaS

Découvrez 10 alternatives à Docker pour votre application SaaS afin d’améliorer votre expérience de développement et de déploiement.

Les technologies Docker ont révolutionné le paysage de gestion de l’infrastructure de telle sorte que Docker est maintenant devenu synonyme de conteneurs. Il est important de comprendre que tous les dockers sont des conteneurs, mais tous les conteneurs ne sont pas des dockers. Bien que Docker soit la technologie de conteneur la plus couramment utilisée, il existe plusieurs autres alternatives à Docker. Dans ce blog, nous explorerons les alternatives Docker à votre application SaaS. Qu’est-ce que Docker? Docker est une plate-forme de conteneurisation d’applications très populaire dans les cercles informatiques. Ce logiciel open source permet aux développeurs de facilement empaqueter des applications avec leurs dépendances, le système d’exploitation, les bibliothèques et autres ressources liées à l’exécution dans des conteneurs et de les déployer automatiquement sur n’importe quelle infrastructure. Avec l’architecture cloud-native et les environnements multi-cloud devenant des choix populaires pour la plupart des organisations, Docker est le choix le plus pratique pour construire, partager, déployer et gérer des conteneurs à l’aide d’API et de commandes simples dans ces environnements.

La technologie Docker a révolutionné le paysage de gestion des infrastructures de telle sorte que Docker est maintenant synonyme de conteneurs. Il est important de comprendre que tous les dockers sont des conteneurs, mais tous les conteneurs ne sont pas dockers. Bien que Docker soit la technologie de conteneur la plus couramment utilisée, il existe plusieurs autres alternatives à Docker. Dans ce blog, nous explorerons les alternatives Docker à votre application SaaS.

Qu’est-ce que Docker?

Docker est une plate-forme de conteneurisation d’applications très populaire dans les cercles informatiques. Ce logiciel open source permet aux développeurs de facilement empaqueter des applications avec leurs dépendances, le système d’exploitation, les bibliothèques et d’autres ressources liées au temps d’exécution dans des conteneurs et de les déployer automatiquement sur n’importe quelle infrastructure. Avec l’architecture cloud-native et les environnements multi-cloud devenant des choix populaires pour la plupart des organisations, Docker est le choix le plus pratique pour construire, partager, déployer et gérer des conteneurs à l’aide d’API et de simples commandes dans ces environnements. 

Les alternatives à Docker

Il existe plusieurs alternatives à Docker pour votre application SaaS. Ces alternatives peuvent être classées en fonction de leur fonctionnalité et de leur architecture. Les principales alternatives à Docker sont :

• Kubernetes : Kubernetes est une plate-forme open source pour automatiser le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion des applications conteneurisées. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• Rancher : Rancher est une plate-forme open source qui permet aux organisations de gérer facilement leurs clusters de conteneurs. Il fournit une interface utilisateur conviviale pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• CoreOS : CoreOS est une plate-forme open source qui fournit une solution complète pour la gestion des clusters de conteneurs. Il offre un ensemble complet d’outils pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• LXC : LXC (Linux Containers) est une solution open source qui permet aux développeurs d’utiliser des conteneurs Linux pour isoler et exécuter des applications sur un système d’exploitation partagé. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• OpenVZ : OpenVZ est une solution open source qui permet aux développeurs d’utiliser des conteneurs Linux pour isoler et exécuter des applications sur un système d’exploitation partagé. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• Apache Mesos : Apache Mesos est une plate-forme open source qui permet aux organisations de gérer facilement leurs clusters de conteneurs. Il fournit une interface utilisateur conviviale pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• Cloud Foundry : Cloud Foundry est une plate-forme open

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Évaluation des risques avec la technologie Blockchain.

La technologie Blockchain offre de nouvelles possibilités pour évaluer les risques et améliorer la sécurité des transactions. Découvrez comment elle peut aider à protéger vos actifs.

Évaluation des risques : une technologie émergente à explorer

La technologie de la blockchain est un domaine technologique émergent et pour explorer ses nombreuses applications, plusieurs entreprises ont des équipes de recherche dédiées à cet effet. Un tel domaine qui pourrait tirer parti de cette technologie est l’évaluation des risques. La technologie blockchain peut aider à créer un système sécurisé et décentralisé qui peut être utilisé pour gérer les risques. Ces évaluations, si elles sont effectuées, ont le potentiel d’être considérées comme plus précises et fiables que tous les audits externes.

L’évaluation des risques est une activité importante pour aligner qui est souvent mentionnée comme faisant partie de la stratégie de sécurité des politiques et procédures d’une organisation. Il commence par l’analyse des différents actifs de l’entreprise, ce qui entraîne l’identification de risques et de vulnérabilités potentiels. La probabilité et l’impact des risques identifiés sont évalués. L’équipe de sécurité développe ensuite des stratégies pour les atténuer ou les gérer. Le processus d’évaluation des risques nécessite une collaboration intensive avec plusieurs parties prenantes et est à la fois chronophage et intensif en ressources.

La technologie blockchain peut être utilisée pour améliorer le processus d’évaluation des risques et le rendre plus efficace. En utilisant la technologie blockchain, les données peuvent être stockées de manière sûre et décentralisée, ce qui permet aux différentes parties prenantes d’accéder aux données en temps réel. La technologie blockchain peut également être utilisée pour automatiser le processus d’évaluation des risques, ce qui réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires pour le mener à bien. En outre, la technologie blockchain peut être utilisée pour créer un système de codage qui peut être utilisé pour vérifier l’intégrité des données et s’assurer qu’elles ne sont pas modifiées ou falsifiées.

La technologie blockchain offre donc une solution intéressante pour améliorer le processus d’évaluation des risques et le rendre plus efficace. Elle peut être utilisée pour stocker et partager des données en toute sécurité, automatiser le processus et vérifier l’intégrité des données. Les entreprises qui souhaitent améliorer leur processus d’évaluation des risques devraient envisager d’explorer la technologie blockchain et d’investir dans la recherche et le développement de solutions basées sur cette technologie.

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Test des données : la composante manquante de qualité

des logiciels.

Le test des données est un élément essentiel pour garantir la qualité des logiciels. C’est la composante manquante pour assurer leur fiabilité et leur robustesse.

Qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, MDM, CRM et autres projets centrés sur les données. Cependant, la qualité des données est souvent ignorée dans le développement jusqu’à ce que le système soit pleinement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il y avait peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composantes, l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus en profondeur et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

La qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, le MDM, le CRM et d’autres projets axés sur les données. Cependant, DQ est souvent ignoré dans le développement jusqu’à ce que le système soit entièrement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il n’y avait que peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composants : l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus profondément et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

L’assurance qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits répondent aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, l’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Ces outils permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

Le contrôle qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits sont conformes aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Les contrôles de qualité peuvent inclure des tests tels que la vérification de l’intégrité des données, la vérification de la cohérence des données et la vérification de la validité des données. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

En conclusion, l’assurance qualité et le contrôle qualité sont essentiels pour garantir la qualité des données. L’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises. Enfin, pour garantir une bonne qualité des données, il est important d’utiliser à la fois l’assurance qualité et le contrôle qualité.

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Créer une base solide : Implémenter CRUD avec APIs et Bases de Données

Créer une base solide pour votre application est essentiel. Apprenez comment implémenter CRUD avec APIs et Bases de Données pour une infrastructure robuste.

## Qu’est-ce que CRUD?

Dans le développement web, la capacité de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données d’une base de données est essentielle. C’est là que les opérations CRUD entrent en jeu. En mettant en œuvre ces opérations avec des API et des bases de données, les développeurs web peuvent construire des applications puissantes et évolutives qui peuvent prendre en charge une large gamme d’utilisations. Dans cet article, nous examinerons en profondeur comment mettre en œuvre des opérations CRUD avec des API et des bases de données, en fournissant des exemples et des meilleures pratiques tout au long du chemin.

Dans le développement web, la capacité de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données d’une base de données est essentielle. C’est là que les opérations CRUD entrent en jeu. En implémentant ces opérations avec des API et des bases de données, les développeurs web peuvent construire des applications puissantes et évolutives qui peuvent gérer une large gamme d’utilisations. Dans cet article, nous examinerons en profondeur comment implémenter des opérations CRUD avec des API et des bases de données, en fournissant des exemples et des meilleures pratiques tout au long du chemin.

Qu’est-ce que CRUD?

CRUD est un acronyme qui signifie Créer, Lire, Mettre à jour et Supprimer. Ces quatre opérations sont les fonctions de base qui peuvent être effectuées sur n’importe quel magasin de données persistant, tel qu’une base de données. Dans le développement web, les opérations CRUD sont utilisées pour manipuler les données dans une base de données, généralement via une API (Interface de programmation d’application).

Comment implémenter CRUD avec des API et des bases de données

Lorsque vous implémentez des opérations CRUD avec des API et des bases de données, vous devez d’abord comprendre comment les API et les bases de données fonctionnent ensemble. Les API sont des interfaces qui permettent aux applications de communiquer avec une base de données. Les API fournissent un moyen pour les applications d’accéder aux données stockées dans la base de données et de les manipuler. Les API peuvent également être utilisées pour envoyer des requêtes à la base de données et obtenir des réponses.

Les bases de données sont le stockage persistant des données. Les bases de données sont généralement organisées sous forme de tables, chacune contenant des enregistrements spécifiques. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker tout type de données, telles que des informations sur les utilisateurs, les produits ou les commandes. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les utilisateurs, telles que leurs noms, adresses et informations de connexion.

Une fois que vous comprenez comment fonctionnent les API et les bases de données, vous pouvez commencer à implémenter des opérations CRUD avec elles. La première étape consiste à créer une API qui peut interagir avec la base de données. Vous pouvez ensuite créer des méthodes pour effectuer chaque opération CRUD sur la base de données. Par exemple, vous pouvez créer une méthode pour créer un enregistrement dans la base de données, une méthode pour lire un enregistrement, une méthode pour mettre à jour un enregistrement et une méthode pour supprimer un enregistrement. Vous pouvez également créer des méthodes pour effectuer d’autres opérations sur la base de données, telles que la recherche ou le tri des enregistrements.

Une fois que vous avez créé votre API et vos méthodes CRUD, vous pouvez intégrer votre API à votre application web ou mobile. Vous pou

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Liste des meilleures pratiques pour l'écriture de tests

Écrire des tests efficaces est essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité d’un produit. Découvrez ici les meilleures pratiques pour écrire des tests de qualité !

Les meilleures pratiques à suivre lors de l’écriture de tests

Il est important de suivre les meilleures pratiques lors de l’écriture de tests. Ces directives sont générales et s’appliquent à tous les types de tests.

Tout d’abord, il est essentiel que chaque test soit indépendant des autres. Cela permet d’améliorer la fiabilité des tests, de les exécuter en parallèle et de faciliter le débogage. De cette façon, une erreur dans un test ne peut pas affecter l’exécution ou le résultat d’un autre.

Utiliser des outils de test appropriés

Il est important d’utiliser des outils de test appropriés pour le type de test que vous effectuez. Par exemple, si vous effectuez des tests d’intégration, vous devriez utiliser un logiciel de test d’intégration. Les outils de test peuvent fournir des fonctionnalités telles que la surveillance des performances, la surveillance des erreurs et la surveillance des données. Les outils peuvent également fournir des fonctionnalités supplémentaires telles que la génération de rapports et la surveillance des dépendances.

Écrire des tests réutilisables

Il est important d’écrire des tests qui peuvent être réutilisés pour différents scénarios. Les tests réutilisables peuvent être exécutés plus rapidement et avec moins d’effort. Les tests réutilisables peuvent également être facilement mis à jour et modifiés pour répondre aux nouvelles exigences. Il est important de garder à l’esprit que les tests réutilisables doivent être écrits de manière à ce qu’ils puissent être facilement compris et maintenus.

Utiliser un logiciel de gestion des tests

Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour organiser et gérer les tests. Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour créer des plans de tests, exécuter des tests, générer des rapports et surveiller les performances. Un logiciel de gestion des tests peut également être utilisé pour organiser les données et les résultats des tests, ce qui permet aux utilisateurs de mieux comprendre les résultats des tests et d’améliorer le processus de test.

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Enregistrer des Convertisseurs Spring en étendant son Interface.

En étendant l’interface, vous pouvez enregistrer des convertisseurs Spring pour faciliter la conversion des données entre différents formats.

Cet article est un guide étape par étape visant à démontrer une approche basée sur l’interface pour utiliser le système de conversion de type Spring.

The system is designed to be extensible, allowing developers to add their own custom type converters. In this article, we will demonstrate how to use the type conversion system in an interface-based approach.

Paragraph 1

Le système de conversion de type de Spring 3 introduit un package core.convert qui fournit un système de conversion de type général. Le système définit une SPI pour implémenter la logique de conversion de type et une API pour effectuer des conversions de type à l’exécution. Le système est conçu pour être extensible, ce qui permet aux développeurs d’ajouter leurs propres convertisseurs de type personnalisés. Dans cet article, nous allons démontrer comment utiliser le système de conversion de type dans une approche basée sur l’interface.

Paragraph 2

Le système de conversion de type Spring est basé sur l’interface ConversionService. Cette interface définit les méthodes pour convertir un objet d’un type à un autre. Le système fournit également une implémentation par défaut, DefaultConversionService, qui peut être utilisée pour effectuer des conversions simples. Cependant, si vous avez besoin de plus de contrôle sur la conversion, vous pouvez créer votre propre implémentation de ConversionService.

Paragraph 3

Une fois que vous avez créé votre implémentation de ConversionService, vous pouvez l’utiliser pour effectuer des conversions. Pour cela, vous devez créer une instance de ConversionService et l’utiliser pour convertir des objets d’un type à un autre. Vous pouvez également utiliser le système pour effectuer des tests unitaires sur votre code de conversion. Pour ce faire, vous pouvez créer une instance de ConversionService et l’utiliser pour tester le comportement de votre code de conversion. Vous pouvez également utiliser le système pour tester la précision des conversions effectuées par votre code.

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