Articles

Plongée profonde dans AWS CDK : Techniques avancées d'Infrastructure as Code avec Typescript et Python

Plongée profonde dans AWS CDK : Techniques avancées d’Infrastructure as Code avec Typescript et Python

,

Plongez dans le monde d’AWS CDK et découvrez les techniques avancées d’Infrastructure as Code avec Typescript et Python !

Comprendre AWS CDK

Comprendre AWS CDK

Qu’est-ce que AWS CDK?

Le Kit de développement Cloud AWS (CDK) est un cadre de développement logiciel open source pour modéliser et fournir des ressources d’application cloud à l’aide de langages de programmation familiers. Les dispositions des applications cloud peuvent être effectuées via AWS CDK dans des langues familières aux développeurs, comme TypeScript et Python, étendant ainsi la flexibilité et la fonctionnalité qui peuvent ne pas être présentes dans une CloudFormation simple basée sur JSON/YAML.

Pourquoi utiliser AWS CDK?

AWS CDK offre une variété d’avantages pour les développeurs qui souhaitent déployer leurs applications cloud. Tout d’abord, il offre une grande flexibilité pour le développement d’applications cloud. Les développeurs peuvent utiliser leur langage de programmation préféré pour définir leurs ressources cloud, ce qui leur permet de créer des applications plus complexes et plus riches. En outre, AWS CDK offre une meilleure visibilité et une meilleure gestion des ressources cloud. Les développeurs peuvent voir clairement ce qui est déployé et comment cela est configuré, ce qui leur permet de mieux gérer leurs applications cloud.

Comment fonctionne AWS CDK?

AWS CDK fonctionne en convertissant le code TypeScript ou Python en CloudFormation. Une fois que le code est converti, il est envoyé à AWS CloudFormation pour être exécuté. AWS CloudFormation prend ensuite le code et le déploie sur les ressources cloud appropriées. Une fois le déploiement terminé, AWS CloudFormation envoie un rapport à l’utilisateur pour confirmer que le déploiement s’est bien déroulé. De plus, AWS CDK fournit des outils supplémentaires pour faciliter le développement et le déploiement des applications cloud.

Source de l’article sur DZONE

/par
Stratégies d'affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

Stratégies d’affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

,

Les stratégies d’affinage de modèles d’apprentissage machine (LLM) peuvent être appliquées pour adapter des applications spécifiques à un domaine. Découvrez comment ces stratégies peuvent améliorer vos résultats!

## Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses de type humain. Ils sont formés sur de grands jeux de données textuelles – d’où le nom « large » – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Testing LLMs is a crucial step in the development process. It is important to ensure that the model is working as expected and is able to handle different types of inputs. Testing can also help identify any potential issues or bugs in the model. It is also important to test the model’s performance on different datasets to ensure that it is able to generalize well.

Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses similaires à celles des humains. Ils sont formés à partir d’un grand nombre de jeux de données textuelles – d’où le nom «large» – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Une caractéristique remarquable des LLMs est leur capacité à être affinés. Ces derniers peuvent être formés plus avant pour améliorer leur performance globale et leur permettre d’adapter à de nouveaux domaines spécialisés, mettant en évidence leur adaptabilité et leur polyvalence.

Le test des LLMs est une étape cruciale du processus de développement. Il est important de s’assurer que le modèle fonctionne comme prévu et qu’il est capable de gérer différents types d’entrées. Les tests peuvent également aider à identifier tout problème ou bug potentiel dans le modèle. Il est également important de tester les performances du modèle sur différents jeux de données pour s’assurer qu’il est capable de généraliser correctement.

Source de l’article sur DZONE

/par
Approche fonctionnelle de la manipulation de chaînes en Java

Approche fonctionnelle de la manipulation de chaînes en Java

,

La manipulation de chaînes en Java peut être abordée de manière fonctionnelle grâce aux nombreuses fonctionnalités offertes par le langage. Découvrons ensemble cette approche !

Les dernières mises à jour de Java ont vu la classe String subir une série d’ajouts méthodologiques significatifs. Certaines méthodes donnent maintenant des instances de la classe Stream, tandis que certaines sont des fonctions d’ordre supérieur. L’intention derrière l’incorporation de ces méthodes est d’offrir une approche simplifiée pour gérer les chaînes de caractères d’une manière orientée flux. 

La gestion des chaînes de caractères d’une manière orientée flux présente l’avantage de simplifier le code et d’améliorer l’expressivité. Cela rend plus facile l’application d’opérations telles que le filtrage, le mappage, la réduction et plus encore.

Testing is an important part of the development process, and it is essential to ensure that the code is functioning as expected. With the new methods, testing strings has become more efficient and straightforward. Developers no longer need to write complex code to test strings, as the new methods can be used to perform the same operations in a more concise manner. 

Dans les dernières mises à jour de Java, la classe String a subi une série d’ajouts de méthodes significatives. Certaines méthodes donnent maintenant des instances de la classe Stream, tandis que certaines sont des fonctions à haut niveau. L’intention derrière l’incorporation de ces méthodes est d’offrir une approche simplifiée pour manipuler les chaînes de caractères d’une manière orientée flux. 

La gestion des chaînes de caractères d’une manière orientée flux présente l’avantage de simplifier le code et d’améliorer l’expressivité. Cela permet d’appliquer plus facilement des opérations telles que le filtrage, le mappage, la réduction et bien plus encore.

Le test est une partie importante du processus de développement et il est essentiel de s’assurer que le code fonctionne comme prévu. Avec les nouvelles méthodes, le test des chaînes de caractères est devenu plus efficace et plus simple. Les développeurs n’ont plus besoin d’écrire du code complexe pour tester les chaînes de caractères, car les nouvelles méthodes peuvent être utilisées pour effectuer les mêmes opérations de manière plus concise. 

Source de l’article sur DZONE

/par
Nuages de mots : représentation visuelle du langage

Nuages de mots : représentation visuelle du langage

,

Les nuages de mots sont une représentation visuelle intéressante du langage, qui permet de visualiser les mots les plus utilisés dans un texte.

Dans le domaine de la visualisation des données, les nuages de mots sont devenus une manière populaire et captivante de représenter des informations textuelles. Également connus sous le nom de nuages de tags ou de wordle, les nuages de mots offrent une représentation visuellement attrayante de la fréquence des mots dans un texte ou un jeu de données donné. Leur conception simple mais puissante permet aux spectateurs de comprendre rapidement les mots ou les thèmes les plus prévalents d’une manière visuellement attrayante.

Dans le domaine de la visualisation des données, les nuages de mots sont devenus une manière populaire et captivante de représenter des informations textuelles. Également connus sous le nom de nuages de tags ou de Wordle, les nuages de mots offrent une représentation visuellement attrayante de la fréquence des mots dans un texte ou un jeu de données donné. Leur conception simple et puissante permet aux spectateurs de comprendre rapidement les mots ou les thèmes les plus fréquents d’une manière visuellement attrayante.

Dans cet article, nous explorerons le concept, le processus de création et les applications des nuages de mots, ainsi que leur importance pour comprendre la langue et l’analyse des données. Les nuages de mots sont une forme d’architecture visuelle qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des informations complexes. Ils sont souvent utilisés pour représenter des données textuelles, telles que des mots clés, des thèmes ou des sentiments. Les nuages de mots peuvent être créés à partir de n’importe quel type de texte, qu’il s’agisse d’un document, d’un blog ou d’un corpus de données. Les mots sont représentés par des formes et des tailles différentes, ce qui permet aux utilisateurs de voir rapidement les mots les plus fréquents.

Les nuages de mots peuvent être utilisés pour diverses applications, notamment pour comprendre le contenu d’un texte, identifier des tendances ou des thèmes, et analyser les sentiments associés à un sujet. Ils peuvent également être utilisés pour comparer des corpus de données ou pour trouver des relations entre des mots. Les nuages de mots peuvent également être utilisés pour créer une architecture visuelle unique et attrayante pour présenter des informations complexes. Ils peuvent être utilisés pour créer des affiches, des présentations ou des sites Web attrayants qui mettent en valeur les informations textuelles.

En conclusion, les nuages de mots sont une forme puissante et attrayante d’architecture visuelle qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des informations complexes. Ils peuvent être utilisés pour représenter des données textuelles, identifier des tendances ou analyser les sentiments associés à un sujet. Les nuages de mots peuvent également être utilisés pour créer une architecture visuelle unique et attrayante pour présenter des informations complexes. Enfin, ils peuvent être utilisés pour créer des affiches, des présentations ou des sites Web attrayants qui mettent en valeur les informations textuelles.

Source de l’article sur DZONE

/par
La longue route vers les threads virtuels Java

La longue route vers les threads virtuels Java

,

.

Explorer les threads virtuels Java peut être une route longue et difficile, mais avec un peu de persévérance, les résultats en valent la peine!

Il a fallu presque 30 ans. L’introduction de Threads Virtuels Java 1.21 rendra enfin le multitâche presque sans effort dans Java. Pour pleinement apprécier leur nature révolutionnaire, il est utile de jeter un coup d’œil aux diverses solutions imparfaites offertes par Java au fil des ans pour résoudre le problème « faire un travail utile pendant que nous attendons autre chose ».

Il a fallu presque 30 ans. L’introduction de Threads Virtuels de Java 1.21 rendra enfin la multitâche dans Java presque sans effort. Pour pleinement apprécier leur nature révolutionnaire, il est utile de jeter un coup d’œil aux différentes solutions imparfaites offertes par Java au fil des ans pour résoudre le problème «faire un travail utile pendant que nous attendons autre chose».

Java 1 

L’introduction de Java version 1 en 1995 était remarquable. Un langage fortement typé, orienté objet et syntaxe similaire à C qui offrait de nombreuses fonctionnalités, y compris des Threads faciles à utiliser. La classe Thread représentait un objet qui exécuterait le code sélectionné dans un thread séparé du thread d’exécution principal. L’objet Thread était lui-même un wrapper pour un thread de niveau système d’exploitation réel connu sous le nom de thread de plate-forme, également appelé thread noyau. La logique à exécuter était décrite en implémentant une interface Runnable. Java s’occupait de toute la complexité du lancement et de la gestion de ce thread séparé. Maintenant, il sera presque trivial d’effectuer plusieurs tâches simultanément, ou du moins c’est ce qu’il semblerait. Considérez l’exemple suivant:

Les limites des threads

Malgré tous les avantages qu’offre Java, les threads ont leurs limites. Les threads sont très coûteux à créer et à gérer, et leur utilisation peut entraîner une surutilisation des ressources système et une augmentation des temps de latence. De plus, les threads ne peuvent pas être partagés entre plusieurs processus, ce qui signifie que le code doit être dupliqué pour chaque processus et gère indépendamment. Cela peut entraîner des problèmes de cohérence et de synchronisation entre les threads et les processus.

Pour résoudre ces problèmes, Java a introduit un certain nombre de solutions, notamment les threads légers, les threads poolés et les futures. Bien que ces solutions aient permis d’améliorer la gestion des threads, elles n’ont pas réussi à résoudre tous les problèmes liés à la gestion des threads et à l’utilisation des ressources système.

Cependant, avec l’introduction des Threads Virtuels de Java 1.21, ces problèmes sont enfin résolus. Les Threads Virtuels sont une solution plus efficace pour la gestion des threads qui offre une meilleure utilisation des ressources système et une meilleure gestion des threads. Les Threads Virtuels sont basés sur le concept de «threads légers» qui permettent aux développeurs de créer et de gérer facilement des threads sans avoir à se soucier des coûts associés à la gestion des threads. De plus

Source de l’article sur DZONE

/par
Maîtrise de l'ingénierie des modèles de langage AI.

Maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI.

,

La maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI est une compétence essentielle pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes.

Ingénierie de prompt, un aspect vital pour tirer le plein potentiel des modèles de langage IA

2. Testing

Testing is an important part of prompt engineering. It helps to identify any errors or inconsistencies in the instructions given to the model. This can be done by running the model on a set of test data and comparing the results with the desired output. This helps to identify any potential issues and allows for adjustments to be made accordingly.

3. Iterative Process

Prompt engineering is an iterative process. After testing, adjustments can be made to the instructions given to the model. This can include changing the wording, adding additional information, or providing more specific instructions. The process is repeated until the desired output is achieved.

Limitations of Prompt Engineering

Prompt engineering is not without its limitations. It can be difficult to write clear and specific instructions that are tailored to the task at hand. Additionally, the process can be time-consuming and requires a certain level of expertise in order to achieve the desired results. Finally, prompt engineering is not a one-size-fits-all solution and may not be suitable for all tasks.

Potential Applications of Prompt Engineering

Prompt engineering has a wide range of potential applications. It can be used to improve the accuracy of AI language models, such as natural language processing (NLP) and machine translation. It can also be used to create more engaging and interactive user experiences, such as chatbots and virtual assistants. Finally, prompt engineering can be used to develop more accurate and contextually relevant responses from AI systems.

Principes de l’ingénierie de prompt

1. Écrire des instructions claires et spécifiques

Le succès de l’ingénierie de prompt commence par fournir des instructions claires et non ambiguës. Clair ne signifie pas nécessairement une courte description. Être spécifique sur la sortie souhaitée aide le modèle à comprendre plus précisément la tâche. Par exemple, demandez à LLA d’être un expert dans le domaine que vous demandez.

2. Test

Le test est une partie importante de l’ingénierie de prompt. Il permet d’identifier toutes les erreurs ou incohérences dans les instructions données au modèle. Cela peut être fait en faisant fonctionner le modèle sur un jeu de données de test et en comparant les résultats avec la sortie souhaitée. Cela permet d’identifier tout problème potentiel et permet d’effectuer des ajustements en conséquence.

3. Processus itératif

L’ingénierie de prompt est un processus itératif. Après le test, des ajustements peuvent être apportés aux instructions données au modèle. Cela peut inclure le changement du mot, l’ajout d’informations supplémentaires ou la fourniture d’instructions plus spécifiques. Le processus est répété jusqu’à ce que la sortie souhaitée soit obtenue.

Limites de l’ingénierie de prompt

L’ingénierie de prompt n’est pas sans ses limites. Il peut être difficile d’écrire des instructions claires et spécifiques qui sont adaptées à la tâche à accomplir. De plus, le processus peut être long et nécessite un certain niveau d’expertise pour obtenir les résultats souhaités. Enfin, l’ingénierie de prompt n’est pas une solution unique et peut ne pas être adaptée à toutes les tâches.

Applications
Source de l’article sur DZONE

/par

À l’occasion du SAP TechEd 2023, SAP fait de chaque développeur un développeur d’IA générative

, ,

SAP dévoile des nouvelles innovations en matière de développement d’applications d’IA générative et de capacités de bases de données vectorielles, et propose de nouvelles opportunités d’apprentissage pour les développeurs à l’ère de l’IA.

BANGALORE, Inde – Le 2 novembre 2023 – Lors de l’événement SAP TechEd 2023, SAP SE (NYSE : SAP) a présenté une gamme complète de fonctionnalités et d’avancées en matière d’IA générative permettant aux développeurs, quel que soit leur niveau de compétence, de dynamiser leurs activités à l’ère de l’IA.

« Le dynamisme du paysage technologique et commercial d’aujourd’hui signifie que chaque développeur doit être un développeur d’IA », a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et membre du Board de SAP SE. « Les innovations que nous lançons à TechEd, qu’il s’agisse d’outils de pro-code infusés d’IA ou d’un portail unique pour créer des extensions et des applications génératives d’IA sur SAP Business Technology Platform (BTP), assurent aux développeurs qui sont au cœur de la révolution de l’IA, de disposer des ressources dont ils ont besoin, pour transformer le fonctionnement des entreprises. »

 

SAP Build Code : un nouveau logiciel low-code pour favoriser la coopération entre les experts-métier

Alors que les organisations cherchent à capitaliser sur l’IA générative, une collaboration efficace entre les développeurs professionnels et les développeurs citoyens est essentielle. C’est la raison pour laquelle SAP lance SAP Build Code, qui simplifie la coopération entre les experts-métier qui utilisent les solutions low-code de SAP Build lancées au TechEd 2022. Conçu spécifiquement pour les applications et l’écosystème SAP, SAP Build Code propose des outils de productivité alimentés par l’IA et est optimisé pour le développement en Java et JavaScript.

SAP Build Code s’appuie également sur la puissance du nouveau copilote d’IA générative de SAP : Joule – le seul copilote qui comprend réellement le langage business – pour augmenter davantage la productivité, en intégrant des capacités de génération de code pour la création de modèles de données, de logique d’application et de scripts de test.

De nouvelles fonctionnalités clés sur SAP HANA Cloud

Pour le fonctionnement optimal d’une IA, il est indispensable de disposer de données pertinentes. C’est pourquoi SAP HANA Cloud, qui continue d’être pionnier dans les innovations liées aux datas, ajoute de nouvelles fonctionnalités de base de données vectorielles à ses offres multi-modèles, et ce, sans coût supplémentaire. Les datastores vectoriels gèrent les données non structurées – texte, images ou audio – pour fournir une mémoire à long terme et un meilleur contexte aux modèles d’IA. Cela facilite la recherche et la récupération rapide d’objets similaires. Les utilisateurs peuvent par exemple rechercher des fournisseurs en fonction de la langue de leurs contrats, pour examiner l’historique des paiements et tracer les commandes individuelles. Ces nouvelles fonctionnalités de base de données vectorielles améliorent considérablement les interactions entre les grands modèles de langage et les données critiques d’une organisation. Cette innovation permet aux développeurs SAP d’être à l’avant-garde de la recherche de données radicalement nouvelles, dans un cadre sécurisé et privé, qui utilise des données clients spécifiques à l’industrie pour réduire les hallucinations.

AI Foundation pour disposer d’outils d’IA clés en main

AI Foundation, un nouveau portail unique permettant aux développeurs de créer des extensions et des applications alimentées par l’IA et l’IA générative sur SAP BTP, augmentera encore l’impact et l’efficacité des développeurs. AI Foundation comprend tout ce dont les développeurs ont besoin pour commencer à créer des outils d’IA clés en main sur SAP BTP – allant des services d’IA prêts à l’emploi et de l’accès aux meilleurs modèles de grands langages, aux capacités de bases de données vectorielles et à la gestion du cycle de vie et de l’exécution de l’IA.

Le lancement de nouvelles certifications sur le site d’apprentissage SAP

La course effrénée vers l’innovation dans la Tech a fait grimper la demande mondiale en développeurs qualifiés, et SAP augmente parallèlement ses opportunités d’apprentissage. Dans le cadre de son engagement à former deux millions de professionnels d’ici 2025 et à enrichir le contenu d’apprentissage gratuit sur l’IA déjà disponible, SAP a lancé aujourd’hui une nouvelle certification basée sur les rôles et des ressources d’apprentissage gratuites pour les développeurs back-end qui utilisent le modèle de développement ABAP Cloud. Les deux nouvelles ressources d’apprentissage regroupant les outils de développement ABAP sur SAP BTP et SAP S/4HANA sont disponibles sur le site SAP Learning. Elles sont conçues pour une transformation des entreprises agile et conforme au cloud, fournissant aux développeurs les compétences nécessaires pour créer des applications prêtes pour le cloud et alignées sur la stratégie de base propre de SAP.

SAP a rejoint le programme d’affiliation d’entreprise de l’Institut de Stanford pour l’IA centrée sur l’homme (HAI). Les chercheurs et ingénieurs de SAP collaboreront avec la communauté académique de Stanford, y compris le corps professoral de recherche et les étudiants, sur les synergies entre l’IA générative et le monde des affaires

Pour plus de détails sur toutes les annonces faites au SAP TechEd 2023, veuillez visiter notre guide d’actualités ici.

Retrouvez les actualités SAP. Suivez SAP sur @SAPNews.

***

 

 

 

A propos de SAP en France

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com.

Contact presse – Sylvie Léchevin – sylvie.lechevin@sap.com – sap@the-arcane.com

 

# # #

This document contains forward-looking statements, which are predictions, projections, or other statements about future events. These statements are based on current expectations, forecasts, and assumptions that are subject to risks and uncertainties that could cause actual results and outcomes to materially differ. Additional information regarding these risks and uncertainties may be found in our filings with the Securities and Exchange Commission, including but not limited to the risk factors section of SAP’s 2022 Annual Report on Form 20-F.

© 2023 SAP SE. All rights reserved.
SAP and other SAP products and services mentioned herein as well as their respective logos are trademarks or registered trademarks of SAP SE in Germany and other countries. Please see https://www.sap.com/copyright for additional trademark information and notices.

The post À l’occasion du SAP TechEd 2023, SAP fait de chaque développeur un développeur d’IA générative appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par
Libérer la synergie Java-MongoDB pour alimenter les applications d'entreprise

Libérer la synergie Java-MongoDB pour alimenter les applications d’entreprise

,

Libérez le potentiel de la synergie Java-MongoDB pour alimenter et améliorer les performances des applications d’entreprise !

## La fusion de Java et MongoDB: Explorons les possibilités pour les applications d’entreprise

Dans le paysage en constante évolution des applications d’entreprise, la nécessité d’une gestion efficace des données et d’une scalabilité n’a jamais été aussi critique. A l’ère numérique, où le volume de données générées et traitées quotidiennement est stupéfiant, maîtriser le pouvoir des bases de données modernes est primordial. MongoDB, une base de données NoSQL de premier plan, est devenue une solution robuste pour gérer les données non structurées et semi-structurées qui sous-tendent de nombreuses applications. Lorsque MongoDB s’associe à Java, les possibilités sont infinies, ce qui donne une combinaison dynamique qui peut propulser vos applications d’entreprise vers de nouveaux sommets.

Cet article complet s’intéressera de près à la fusion de Java et de MongoDB, explorant diverses façons de soutenir cette amalgamation dans les applications d’entreprise. Le mariage de Java, un langage réputé pour sa fiabilité, sa compatibilité multiplateforme et son vaste écosystème, avec MongoDB, une base de données hautement flexible et scalable, ouvre un monde de possibilités. Nous explorerons comment les développeurs et les entreprises peuvent tirer parti de cette synergie pour créer des applications robustes et à hautes performances.

En particulier, nous examinerons comment MongoDB peut être utilisé pour stocker et gérer les données volumineuses et complexes qui sont générées par les applications d’entreprise. Nous verrons également comment Java peut être utilisé pour extraire des informations à partir des bases de données MongoDB et pour interagir avec elles. Enfin, nous aborderons les avantages et les inconvénients de l’utilisation conjointe de Java et MongoDB pour les applications d’entreprise.

Source de l’article sur DZONE

/par
Maîtrisez le programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching [Vidéo]

Maîtrisez le programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching [Vidéo]

,

Découvrez comment maîtriser la programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching dans cette vidéo ! Apprenez à créer des applications plus facilement et plus efficacement.

Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central

The main idea behind record patterns is to provide a concise syntax for declaring and deconstructing records. This allows developers to write more expressive code that is easier to read and maintain. Additionally, record patterns make it easier to work with data-oriented programming paradigms such as functional programming.

JEP 441: Pattern Matching for instanceof

JEP 441 introduces pattern matching for the instanceof operator. This feature allows developers to match an object against a pattern, making it easier to process data. The main benefit of this feature is that it makes it easier to write code that is more concise and readable.

Pattern matching for instanceof also provides a more declarative way of processing data. This makes it easier to write code that is more expressive and maintainable. Additionally, this feature makes it easier to work with functional programming paradigms.

Conclusion

Les dernières améliorations apportées à Java 21 sont une preuve supplémentaire de l’importance que les développeurs accordent à la manipulation et au traitement des données. Les JEP 440 et 441 sont des améliorations significatives qui permettent aux développeurs d’écrire du code plus expressif et plus facile à maintenir. Les patrons de données et le filtrage par instanceof offrent une syntaxe plus concise pour déclarer et déconstruire les données, ce qui facilite la navigation et le traitement des données. Ces améliorations sont un pas en avant pour le développement logiciel et permettront aux développeurs d’améliorer leurs compétences et leurs performances.

Améliorations de Java 21 pour le développement logiciel

Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central. La gestion et le traitement efficaces des données sont une préoccupation primordiale pour les développeurs. En tant que l’un des langages de programmation les plus utilisés, Java reconnaît l’importance de la programmation orientée données avec ses dernières améliorations dans Java 21. Deux propositions d’amélioration Java (JEP) se distinguent : JEP 440 et JEP 441.

JEP 440 : patrons de données

JEP 440 est tout au sujet des patrons de données, une fonctionnalité qui améliore considérablement les capacités du langage de programmation Java en matière de manipulation des données. Les patrons de données introduisent une nouvelle façon de déconstruire les valeurs enregistrées, ce qui rend la navigation et le traitement des données plus déclaratifs et composables.

L’idée principale derrière les patrons de données est de fournir une syntaxe concise pour déclarer et déconstruire les enregistrements. Cela permet aux développeurs d’écrire du code plus expressif qui est plus facile à lire et à maintenir. De plus, les patrons de données facilitent la mise en œuvre des paradigmes de programmation orientée données tels que la programmation fonctionnelle.

JEP 441 : filtrage par instanceof

Source de l’article sur DZONE

/par
Explorer les nouvelles fonctionnalités de Java 17 avec exemples

Explorer les nouvelles fonctionnalités de Java 17 avec exemples

,

Découvrez les nouvelles fonctionnalités de Java 17 et explorez leurs possibilités avec des exemples concrets !

Java, l’un des langages de programmation les plus populaires, continue d’évoluer et de s’améliorer à chaque nouvelle version. Java 17, la dernière version à support à long terme (LTS), apporte plusieurs fonctionnalités et améliorations intéressantes au langage. Dans cet article, nous explorerons certaines des nouvelles fonctionnalités notables de Java 17 et fournirons des exemples pratiques pour vous aider à comprendre comment les utiliser efficacement.

Java 17, l’une des langues de programmation les plus populaires, continue d’évoluer et de s’améliorer à chaque nouvelle version. La dernière version à long terme (LTS) apporte plusieurs fonctionnalités et améliorations intéressantes à la langue. Dans cet article, nous allons explorer certaines des nouvelles fonctionnalités remarquables de Java 17 et fournir des exemples pratiques pour vous aider à comprendre comment les utiliser efficacement.

Classes scellées

Les classes scellées vous permettent de restreindre les classes ou interfaces qui peuvent les étendre ou les implémenter. Cette fonctionnalité améliore l’encapsulation et aide à maintenir l’intégrité du code en contrôlant qui peut hériter d’une classe scellée. Voyons un exemple :

public sealed class Animal permits Cat, Dog {

// …

}

public class Cat extends Animal {

// …

}

public class Dog extends Animal {

// …

}

Dans cet exemple, nous déclarons une classe scellée Animal qui autorise uniquement les classes Cat et Dog à étendre. Si une autre classe tente d’étendre Animal, elle générera une erreur de compilation. Les classes scellées sont très utiles pour contrôler l’héritage et améliorer la sécurité et la robustesse du code.

Pattern Matching pour le type instanceof

Le pattern matching pour le type instanceof est une autre nouvelle fonctionnalité intéressante de Java 17. Il permet aux développeurs de vérifier le type d’un objet et d’extraire des valeurs à partir de celui-ci en une seule instruction. Voyons un exemple :

if (obj instanceof String s) {

System.out.println(s.length());

}

Dans cet exemple, nous vérifions si l’objet obj est une instance de String. Si c’est le cas, la variable s est initialisée avec la valeur de obj. Nous pouvons ensuite utiliser la variable s pour accéder aux méthodes et propriétés de la chaîne. Le pattern matching pour le type instanceof est très pratique et peut être utilisé pour simplifier le code.

Conclusion

Java 17 apporte plusieurs nouvelles fonctionnalités intéressantes et utiles aux développeurs Java. Les classes scellées permettent de contrôler l’héritage et le pattern matching pour le type instanceof permet de vérifier le type d’un objet et d’extraire des valeurs à partir de celui-ci en une seule instruction. Ces fonctionnalités peuvent être utilisées pour améliorer la sécurité et la robustesse du code et simplifier le processus de codage.

Source de l’article sur DZONE

/par