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La Programmation Responsable (4) : de spammer ta base de données tu cesseras
Date 28/11/2017
Ico Dossier
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"Soleil de printemps

Boîte aux lettres repeinte

Dégoulinades jusqu’à terre"


Hara Sekitei (1889-1951)


Ah mais tout de même. Enfin un article dont nos amis programmeurs comprennent le titre et savent de quoi-t-on va parler, voilà qui ne serait pas du luxe. C'est que tout développeur ne connaît que ça, la base de données. Il l'appelle, la rappelle, lui envoie des petits coucous, prend de ses nouvelles, discute avec elle du temps qu'il fait, et ce toute la journée durant. Eh bien, une fois de plus, c'est malheureux de toujours en arriver là, les souris vertes doivent mettre les pieds dans le plat et mettre le holà à cette idylle apparemment parfaitement innocente. La manipulation sans précaution de notre gentille base de données est LA cause noumero uno (una ?) d'inefficacité des programmes dans le monde, et donc une alliée bien malgré elle du gaspillage informatique à tous les étages, et du réchauffement climatique qui s'ensuit.


Il va donc nous falloir renverser la tête pour arrêter de marcher sur la vapeur, et ce même si cette si cette image vous laisse aussi perplexe que moi. Essayons de comprendre pourquoi la base de données n'est pas le formidable couteau suisse du programmeur que l'on imagine souvent, mais plutôt sa version masse d'armes de vingt kilos à pommeau incrusté que l'on maniera avec la délicatesse d'Hercule, en fin de journée et un peu pressé de finir son onzième travail sur douze.



A la vitesse de l'électron, mais avec un boulet au pied


La base de données est, c'est bien connu, la meilleure manière en programmation de ranger ses petites affaires et de les avoir sous le coude instantanément. La meilleure, vraiment ? Commençons par un petit rappel salutaire directement recopié, sans reversement aux ayants droits, de notre magnifique dossier sur les grandeurs numériques, en se remémorant les ordres de grandeur de latence suivants :


- depuis le cache processeur : 0, négligeable, rien du tout, niente, le processeur travaille directement avec son petit cache qu'il garde auprès de lui

- depuis la mémoire vive (ou RAM pour les intimes) : 10 ns, soit 0,00001ms

- depuis un disque dur SSD : 0,01 à 0,1ms

- depuis un disque dur à plateau : 1 à 10ms

- à travers un appel réseau : de 0,1 à 1ms si on est sur un réseau local très performant, de l'ordre de 30ms si l'on est à travers des connexions distantes


Mais pourquoi donc rappeler tout cela, me demande une souris qui gratte ses mignonnes petites oreilles de consternation ? C'est qu'il nous faut nous poser la question : où est notre base de données là-dedans ? En fait, elle est à cheval sur trois catégories : elle travaille pour partie en mémoire vive (grâce à un cache plus ou moins performant), pour une grosse partie depuis le disque dur, mais il faut lui ajouter une petite latence réseau, car elle est en général déportée sur une autre machine et, quand ça n'est pas le cas, toute la couche des appels réseaux est utilisée quand même pour des appels en local.


Alors, nous voyons tout de suite le problème d'appeler sans arrêt notre base de données : à chaque appel, on paye quelques millisecondes, voire beaucoup plus quand on fait des requêtes maousse costaudes, et des millisecondes qui s'entassent, eh bien ça fait des secondes, puis finalement des heures, voire des jours. Alors que l'on voit tout de suite que si nos données étaient toutes en mémoire, eh bien on irait constamment à la vitesse de la mémoire vive, soit 100 000 fois plus vite, excusez du peu. L'idéal étant même de toujours s'arranger pour travailler dans le cache processeur, là on tombe carrément dans la vitesse intersidérale absolue, sauf que c'est bien difficile à réaliser en pratique si l'on ne programme pas dans un langage qui permet de gérer finement l'allocation mémoire, et désormais très peu de langages modernes l'autorisent, vu que c'est aussi une source d'erreurs fatales et de cataclysmes sans nom. Cela dit, nous ne sommes tout de même pas obligés de nous mettre les mêmes contraintes pour notre petit programme que pour la séquence de lancement d'une fusée en temps réel, donc déjà si on arrête de spammer la base de données à tout va et qu'on sollicite un peu plus la mémoire vive de notre machine on sera bien content.


Bien entendu, il n'y a pas équivalence stricte entre ces méthodes de stockage de données : les données en mémoire vive ou dans un cache processeur sont volatiles, alors que dans votre base de données, elles seront persistantes (enfin si tout va bien). Remarquons d'ailleurs la tendance bien navrante de certains programmeurs à utiliser leur base de données comme fourre-tout pour y mettre des données qui n'ont aucun intérêt à être stockées, comme des résultats de calculs intermédiaires, des caches temporaires, etc, tout ça parce que c'est bien facile de tout ranger dans le gros placard que de travailler un peu à gérer des structures de données en mémoire. Résultat des courses, c'est la double peine : vous perdez en performance à appeler sans cesse votre base de données, et en plus vous consommez du stockage inutilement pour des données qui peuvent être recalculées à la demande.


Il existe aujourd'hui des bases de données non relationnelles fringantes, ou encore des systèmes de cache clé-valeur excessivement plus performants qu'une base de données traditionnelle, comme Redis pour n'en citer qu'un, et qui seront bien utiles dans certains contextes, comme le fait de partager certaines données volatiles entre plusieurs serveurs. Cela dit, même quand ils travaillent exclusivement en mémoire, bravo à eux, ils resteront toujours nettement moins performants que l'utilisation de la mémoire vive au sein même de la zone d'exécution de votre propre code : vous évitez ainsi de payer une petite (ou grosse) latence réseau, ainsi que tout un traitement lié au protocole de transfert aller-retour à la base et son interprétation dans le langage de programmation que vous êtes en train d'utiliser, bref un tas de choses qui ne coûtent pas bien cher si on se sert de sa base de données avec parcimonie, mais qui commencent à chiffrer sévèrement dès qu'on fait tourner plusieurs milliers de fois par seconde notre petit code.



Allô, la base de données ?


Bien bien, on vous a compris, les souris, on jette la base de données à la poubelle et on ne fait plus que du code en mémoire, merci et salut. Attendez ! Ne partez pas si vite, on ne va pas se quitter sur un malentendu pareil : il n'est pas question de mettre toute notre application en mémoire partout et tout le temps, sinon on a remplacé une nuisance par une autre. De toute manière c'est tout simplement impossible, car vous avez sans doute remarqué qu'on est loin de pouvoir mettre autant de mémoire vive sur une machine qu'elle n'a de stockage disponible. Si votre application consomme 100 Go sur disque dur, vous aurez bien du mal à obtenir l'équivalent pour passer l'ensemble en mémoire vive, même à considérer que ça prendrait strictement la même place, ce qui n'est pas vrai (le stockage en mémoire consomme toujours légèrement plus de place que la donnée elle-même).


Bon, donc on ne jette pas notre base de données à la poubelle, au contraire même : c'est tout de même une technologie super robuste pour stocker des données de manière persistante et garantir leur intégrité, beaucoup mieux que s'il fallait faire ça soi-même par des bouts de fichiers, ou tout autre technique tordue qui vous viendrait à l'esprit. Simplement on va s'interdire d'appeler trop souvent notre base de données, pour ne pas payer le coût prohibitif de l'appel à chaque fois qu'on a besoin d'une donnée. Imaginez un peu un code de 100 lignes qui appelle la base de données toutes les 10 lignes pour faire un traitement. Disons qu'on perd 1ms à chaque appel, ce qui est déjà très optimiste, donc notre code s'exécute en 10ms. Si on a réussi à faire tous ces appels en une fois, on ne paye déjà plus que 1ms, on a déjà gagné un facteur 10. Mais si en plus on a anticipé, et préparé dans une autre section de code ces données et qu'elles sont déjà en mémoire, là notre bout de code s'exécute de manière quasi instantanée.


Alors évidemment, ceci supppose d'arrêter de manier à la truelle un concept de programmation particulièrement en vogue, mais qui est une ineptie en terme de performances : l'absence de contexte. Je fais ma petite fonction qui s'occupe de son petit calcul et ne sait rien du reste du monde, mieux encore, je l'appelle au travers d'une API comme ça c'est super étanche, elle ne sait rien de mon application, c'est l'insouciance bienheureuse de l'ignorance béate. Ces principes sont très sains appliqués à une certaine échelle, pour éviter ce qu'il faut bien appeler un sac de noeud géant qui constitue malheureusement la réalité sordide de bien des projets informatiques ayant dérivé dans la nuit, mais ils sont franchement délétères quand on les reporte à une échelle microscopique, puisque l'on va finir par payer un coût exhobitant à chaque micro-étape de notre programme.


Aux Souris Vertes, nous avons un Principe Majeur s'agissant de structurer correctement son application : toute partie du code qui utilise un tant soit peu intensément les données doit pouvoir disposer de la logique complète de la manière dont elles sont structurées, et même la guider : on stocke toujours ses données de la manière la plus adéquate pour les reprendre ensuite, et pas selon un schéma préétabli qui fait beau sur le papier, mais qui est totalement impraticable pour la machine. C'est quand même elle qui travaille à la fin, non mais.


Résumons en quelques savants conseils percutants notre manière de gérer la base de données en Programmeur Responsable :

- mutualiser autant que possible les appels successifs, quitte à organiser le code autrement. Par exemple, je dois récupérer la date de naissance d'un utilisateur à partir de son login à chaque fois qu'il se connecte. Soit je fais un appel à chaque connexion, soit je charge une fois pour toute en mémoire une relation (login,date de naissance), et du coup je ne fais plus jamais d'appel à la base pour cette petite information triviale. Evidemment, si j'ai 30 millions d'utilisateurs, il va falloir que je commence à me poser des questions car cela va vite saturer joyeusement ma mémoire vive. On peut essayer d'optimiser le stockage en mémoire, mais effectivement passé une certaine échelle on ne pourra plus agir aussi simplement. En même temps, dans 99,99999% du temps vous aurez des petites quantités de données à traiter, disons moins de 100 000 d'un coup, et vous pouvez y aller gaiement avec ce genre d'optimisation qui ne coûte pas cher.

- maîtriser la logique globale de l'accès aux données dans l'application, en particulier savoir quelles parties de code écrivent ou lisent dans la base de données pour ne pas faire de traitements redondants ou des appels inutiles, pour des données que vous auriez pu vous repasser d'un bout à l'autre du code.

- stocker les données sous la forme la plus adaptée à la manière dont elles sont ensuite extraites. Le paradigme des bases de données relationnelles, je-mets-tout-à-plat-et-après-je-fais-30-jointures-si-j'ai-besoin, est en ce sens désastreux. En principe, on sait toujours comment une donnée est récupérée (toute seule ou en groupe, filtrée selon un attribut particulier, etc) et il faut en tenir compte dans la manière de structurer son stockage en base. Rappelons également que la création d'index à tout va quand on se rend compte que les performances sont abyssales, généralement lorsque l'on requête sur un ou des attributs que l'on n'avait pas anticipés, n'est pas une méthode viable : chaque nouvel index créé peut dépasser la taille des données brutes stockées, ce qui fait qu'on consomme du stockage à gogo sans vraiment corriger le problème, qui se trouve, comme presque toujours, au sein de la logique que déroule notre code.


Voilà, nous n'allons pas multiplier les conseils aujourd'hui, le principe est simple : on contrôle finement les appels à notre base de données, de manière à en faire le moins souvent possible. Et une fois qu'on a pris nos petites habitudes, on peut les appliquer même quand il n'y a pas forcément un enjeu important de performances, car il n'y a pas de raison de gaspiller des ressources machine, même quand la différence n'est pas perceptible à l'oeil nu. Bien sûr, on cherchera toujours un équilibre entre la complexité du code à écrire et à maintenir, et le gain réel en performance.


Allez, on s'arrête là pour aujourd'hui, vous avez déjà largement de quoi méditer. On se sépare sur un petit haïku providentiel :

"Ciel d'hiver -
La neige répond
A l'appel du rocher"

Midoriro no Mausu (la Souris Verte)

>Voir le billet et ses commentaires...
 

La Programmation Responsable (3) : de déléguer la programmation tu éviteras
Date 18/11/2017
Ico Dossier
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La programmation façon souris verte


"Elles sont amaigries
Les mains qu’il joint
Lui pour qui je joins les miennes"

Yamaguchi Seishi (1901-1994)


Suite de notre palpitant dossier, nous prenons un peu de hauteur aujourd'hui jusqu'à nous élever dans la stratosphère de la pensée militante, pour dénoncer un fait social proprement scandaleux, inique et révoltant, rien de moins. A n'en pas douter, aucun domaine de l'activité humaine ne saurait être épargné par le phénomène moderne de la sous-traitance, qui sous ses dehors débonnaires d'efficacité industrielle et de ravissement béat du consommateur devant l'écrasement sans fin des prix, cache dans son arrière-boutique les violations de droits humains et de l'environnement qui permettent qu'un produit que personne ne saurait fabriquer de ses seules mains en moins de quelques décennies soit offert contre une poignée d'euros.


Fort heureusement éloignés de ces sombres vicissitudes, nos chers lecteurs-programmeurs n'en sont pas encore rendus à faire travailler des enfants ou à pulvériser des tonnes de produits toxiques pour gagner leur pain à la sueur de la main sur le clavier. Ouf. On notera cependant que la situation sociale dans les métiers de l'informatique n'est pas exempte des meilleures pratiques de précarisation ordinaire, avec de gentilles sociétés informatiques qui se dotent de conventions sociales dignes d'un roman de Dickens, et entretiennent une pratique décomplexée de l'exploitation du jeune diplômé à faire pâlir de jalousie les agences d'intérim. Le recours croissant à de la sous-traitance dans des pays à bas coût, qu'il faut bien aider les pauvres, pour de la production de code ou pour de l'assistance informatique à distance, achève de nous peindre un monde de l'informatique où il fait bon faire carrière.


Mais foin de tout cela, car je me fais rappeler à l'ordre par les souris qui se désolent de mes disgressions sur ces réalités sordides, alors que le sujet de notre article est d'un tout autre ordre, et qu'il serait temps de retrouver l'humeur pimpante et légère qui sied à un article écrit par de mignonnes petites souris vertes. De quoi parlons-nous réellement aujourd'hui, d'ailleurs ? Ah oui, c'est vrai, nous devions lancer un appel solennel et unanime à faire-le-soi-même son propre code avec ses petits doigts potelés, au lieu que de sans arrêt le déléguer à autrui qui l'avions écrit pour nous. Bon, cette introduction étant décidément sans espoir, et devant l'air navré des souris qui voient leur beau propos partir en sucette verbale, changeons vite de paragraphe pour nous racheter une conduite et un style, et rentrer dans le vif du sujet. En avant, marche !



Surtout ne fais rien, je m'en occupe pour toi


Cette belle proposition est le mantra de l'informatique moderne. Tout est donc organisé pour qu'aujourd'hui le développeur écrive de moins en moins de code, et passe donc ses journées à se gratter la tête pour comprendre comment réutiliser du code écrit par d'autres, ou à comprendre comment appeler le gentil service web qui est censé lui répondre en une nano seconde ce qu'il aurait mis trois jours à calculer par lui-même. Ce qui lui prendra parfois 5 jours d'analyse, allez comprendre.


Les promesses implicites qui justifient la multiplication de ces pratiques sont les suivantes :

- ceci permet de gagner du temps et de ne pas "réinventer la roue" à chaque petit problème qu'on rencontre

- ceci permet de bénéficier de code efficace, robuste et ultra-validé

- ceci permet de faire du code plus simple à maintenir sur la durée : le Gentil Développeur dont je reprends le code maintient sa petite fonctionnalité de son côté, je n'ai qu'à maintenir les 3 lignes de code qui l'appellent du mien, et en plus je bénéficie de toutes les avancées de son travail gratuitement et sans supplément. Le rêve !


Alors effectivement, si tout ceci était vrai partout et en toutes circonstances, l'équipe des Souris Vertes serait depuis longtemps en train de s'égayer dans les bois plutôt que d'écrire cet article inutile. Malheureusement, comme souvent ces promesses n'engagent que ceux qui y croient, et la réalité quotidienne de la tâche ingrate que l'on appelle "intégration" en informatique, par opposition au développement pur, et qui est un mot délicat pour signifier faire-rentrer-au-chausse-pied-ce -code-pas-de-moi-et-qui-ne-fait-pas-vraiment-ce-que-je-veux, est toute autre.


Permettons nous donc de reprendre un par un les points que nous avons cités, pour en dévoiler la face lunaire sombre et inquiétante.


Promesse 1 : plus de moins de temps


Disons le tout net, le gain de temps effectif est le plus souvent une vaste blague, car généralement plus le code à intégrer est complexe ou dense, plus la phase d'apprentissage pour se l'approprier et lui faire faire ce que l'on souhaite est longue. On peut ainsi passer des jours, des semaines ou même des mois à éplucher une documentation indigente ou à essayer de deviner le comportement de certaines fonctions par essai-erreur, voire en lisant directement le code source. Bref, le gain de temps sera très variable en fonction de la manière dont le code a été conçu et documenté, et de son adéquation à notre besoin initial. Ce qui est certain, en revanche, c'est qu'au lieu de passer vos journées à programmer, vous allez passer vos journées à décortiquer des documentations ou du code structuré de manière peut-être très différente de vos propres habitudes, ou bien à exécuter des bouts de programme dans le brouillard jusqu'à y voir plus clair. Il y en a peut-être qui adorent passer leurs journées de travail à ce genre de sport, personnellement ceci me rend instantanément mort d'ennui et le regard rivé à la fenêtre en regrettant de ne pas être ailleurs avec mes copines souris.


Promesse 2 : on ne va pas réinventer la roue, allons donc


En ce qui concerne ce fameux adage que j'ai moi-même entendu tant de fois s'agissant de produire du code informatique, eh bien personnellement aux souris vertes on ne voit pas trop le problème. Quand bien même on écarterait le fait que bien souvent, c'est une roue carrée ou carrément crevée qu'on essaie de vous refourguer discrètement, il est toujours plus épanouissant pour une personne de savoir inventer une roue par elle-même (vous sauriez le faire, vous ?) que de regarder quelqu'un d'autre le faire à sa place. A vrai dire, quand on regarde la société dans son ensemble, on voit vite que la plupart des gens passent précisément le plus clair de leur temps de travail à faire des choses redondantes ou superflues, la seule manière possible de garantir  qu'autant de gens doivent s'astreindre à pointer 40 heures par semaine alors que des millions de machines font le plus gros du travail à notre place. Le chef de projet qui vous enjoint d'arrêter de programmer vous-même votre petite fonction ne passe-t-il pas son temps à faire exactement la même chose que des milliers d'autres personnes dans le monde sur des projets similaires ? Est-ce qu'on ne pourrait pas factoriser un peu sa fonction inutile, au lieu d'essayer de toujours factoriser le travail du développeur ?


Promesse 3 : testé et approuvé, puis retesté et réapprouvé


Ah, alors là oui, en effet, voici un argument de poids (boum). Quand on sait que tester du code est souvent bien plus long que de l'écrire, et même souvent inversement proportionnellement plus pénible, puisque 30 secondes de négligence d'un développeur peuvent coûter des journées entières de recherche de petite bête dans les rouages, on ne peut qu'être sensible à cette alléchante proposition. Et bien souvent elle sera honorée, si si, à condition tout au moins que l'on se tourne vers du code issu de projets sérieux et qui tiennent la route, car aujourd'hui le premier venu pouvant mettre à disposition de l'univers le moindre fichier qu'il vient d'écrire en 4 secondes sur un coin de table, la circonspection devra être de mise si l'on ne souhaite pas se faire refourguer de la vulgaire camelote encore plus buguée qu'un système d'exploitation grand public dont nous tairons pudiquement le nom.


Promesse 4 : plus rapide que l'éclair, et sans les brûlures


Ah c'est ici que le bât blesse, qu'il érafle, égratigne voire meurtit profondément notre petit programmeur confiant. Il est évident qu'avec tout le temps investi par d'autres sur ce code que j'essaie de reprendre, il va être d'une efficacité redoutable, bien plus rapide que ce que j'aurais pu écrire avec mes dix doigts tout seul dans ma cave.


Malheureusement, lorsqu'il (ou ils, parfois un petit code cache une armée de programmeurs tapis derrière les tapis...de souris) a écrit son code magique, notre ami anonyme n'avait aucune idée du contexte dans lequel vous alliez vouloir vous en servir. Autrement dit, à moins que vous ne repreniez un morceau de code qui fasse exactement, mot pour mot et à la virgule près ce que vous souhaitiez, eh bien il sera sous-optimal pour votre besoin. Très souvent, le problème vient justement du fait que le programme veut traiter tous les cas qu'il imagine que les gens vont rencontrer, donc il devient générique, complexe et bourré de traitements inutiles pour l'utilisation très limitée que vous vouliez en faire.


Supposons par exemple que vous aimeriez trouver une petite librairie qui permette d'appliquer une rotation sur une image au format JPEG (je ne vous demanderai pas pourquoi vous cherchez quelque chose d'aussi tordu, à chacun ses loisirs). Il est probable que vous allez trouver tout un tas de librairies de traitement d'image qui permettent de faire plein de belles choses, dont justement la rotation. Et probablement elles traiteront tous les formats d'images disponibles dans l'univers. C'est très bien, seulement la rotation que vous souhaitiez appliquer consiste peut-être en 5 lignes de code, quand vous allez reprendre des dizaines de milliers de lignes de code qui ne vous serviront à rien, et appliquer une méthode dont vous ne maîtrisez pas les performances et la consommation de ressources. Faut-il alors utiliser la Super Librairie ? Nous laissons cette discussion pour le dernier paragraphe passionnant de cet article. 


Gardons tout de même bien en tête que le seul code vraiment optimal ne peut être écrit que par quelqu'un qui connaît toutes les contraintes et le contexte d'exécution, autrement dit vous, cher programmeur-lecteur. Et il y a dans la jungle informatique des bêtes féroces qu'il faudra absolument éviter de croiser, car elles vont plomber votre empreinte écologique programmatique à jamais, j'ai nommé les Gros Frameworks Qui Font le Café (alors qu'en plus en général on voulait seulement un petit chocolat). Ces bases de code tentaculaires sont généralement des monstres écrits pour garantir que le programmeur qui chausse du 47 ne programme pas trop Avec Ses Pieds, et donc lui imposer plein de contraintes et d'outils tout faits, résultat c'est le framework lui-même qui se charge de mettre les performances par terre au lieu du développeur qu'on pressentait peu scrupuleux.


De deux choses l'une : soit vous vous dites que vous savez programmer, et vous n'avez pas besoin d'un framework De La Mort. Même si vous programmez en équipe, deux ou trois conventions décidées ensemble suffiront à garder la cohérence de votre projet, sachant une fois encore que le framework n'a aucune idée de ce que vous allez programmer et donc ne vous aidera pas franchement à structurer le code intelligemment. Soit vous pensez que vous programmez comme un manche, et ce n'est pas le plus beau framework de la terre qui va vous sauver ; dans ce cas restez loin du clavier et allez plutôt faire un peu de jardinage, vous ferez moins de mal à la planète.



Promesse 5 : il n'y a plus qu'à le regarder grandir


Voilà, vous avez repris le petit, ou gros, ou Super Gros, bout de code qui vous manquait, et maintenant vous êtes sûr qu'en plus vous êtes tranquille pour les 10 prochaines années, le projet va suivre les évolutions et vous bénéficierez des nouveautés neuves gratuitement et sans aucun effort. Hum. Ceci, encore une fois, est vrai dans le monde enchanteur de Oui-Oui, mais un peu moins dans la forêt vierge des projets informatiques modernes. Car en effet, il n'est pas rare de rencontrer l'un des trois événements qui déciment nos attentes en la matière :

- les gens désertent, le projet s'arrête, plus d'évolution de rien du tout, vous voilà marron si jamais les besoins continuent d'évoluer (comme une évolution du standard JPEG pour reprendre notre petit exemple, même si c'est tout de même assez peu probable).

- pire, les gens se disputent et le projet continue, mais un autre groupe décide de faire un nouveau développement (ce qu'on appelle un branchement, ou un fork, "Si t'es pas content tu forkes", comme on dit dans le milieu). Que faire ? Qui a raison ? Qui est vilain ? Un vrai casse-tête.

- le pire du pire, tout d'un coup le ou les programmeurs décident que rien ne va plus et changent tout le fonctionnement de leur code, aucune compatibilité gardée, bref votre intégration part illico à la poubelle, et il vous faut remettre le métier sur son ouvrage à un moment où vous auriez bien d'autres choses à faire. Ah mais vraiment je vous jure.


Il faut donc un minimum de circonspection quand on choisit d'intégrer du code de projets externes, même s'ils présentent toutes les garanties de sérieux et d'intégrité, comme en atteste la destinée chaotique de projets open-source phares comme OpenOffice, Mysql, ou Gnome. Et on pourrait multiplier les exemples à l'envi.



Coder ou ne pas coder, telle est la question


"Dilemme de la proie

Fuir

Ou se cacher ?"


Midoriro no Mausu (la Souris Verte)

Bien bien, rendus à ce point de notre discussion, il est temps de se demander sans détour : faut-il, oui ou zut, utiliser du code écrit par d'autres, intégrer des applications tierces, utiliser des librairies externes ? Alors ? Les souris ? Ah, je vois qu'on a une réponse à ma droite : oui et non. Euh, super, merci les souris vraiment. Qu'est-ce que je vais écrire aux lecteurs qui défaillent d'impatience, avec ça ? D'accord, on me précise la réponse, on peut réutiliser du code dans les cas suivants :

- le projet donne les garanties de sérieux et de stabilité qui ne nous demanderont pas d'y remettre un jeton toutes les 2 semaines

- le code n'est pas trop complexe à utiliser, et est suffisamment documenté pour notre usage

- notre besoin de performance n'est pas énorme, en particulier nous ne souhaitons pas faire 10 millions de rotations d'images JPEG par seconde avec la librairie Lambda que nous avons trouvée

- le code que nous avons trouvé constitue une fonctionnalité simple et bien délimitée, il ne cherchera pas à faire le café à notre place


Il faut surtout savoir doser son effort : inutile de mettre de l'enjeu à recoder tout un truc compliqué s'il existe déjà par ailleurs et que vous n'en faites qu'une utilisation très anecdotique. Il existe même quelques cas où, très honnêtement, il serait suicidaire de se lancer dans une réimplémentation personnelle de certains algorithmes, sauf si vous aimez vous lancer des défis : toutes les librairies cryptographiques, les prises en charge de protocoles tordus dont la définition fait 2500 pages, etc.


En revanche, il reste un cas où il faudra presque toujours y aller par vos propres petits moyens personnels et à la lampe torche, c'est si votre code est destiné à être utilisé de manière intensive et qu'il constitue le maillon faible des performances de toute votre application. Comme dit précédemment, si vous devez implémenter 10 millions de rotations d'images JPEG par seconde, il n'y a pas, il va falloir vous retrousser les manches, et faire votre code de manipulation d'images aux petits oignons pour que pas un octet ne dépasse du processeur. Mais, franchement, n'est-ce pas ce qui rend la programmation si passionnante ? Qui pourrait préférer passer ses journées à réutiliser des API GoogleBook toutes faites au lieu de répondre à cet appel du monde sauvage de la programmation débridée ?



Bien programmer sa conclusion


Vous l'avez compris, aux Souris Vertes nous sommes loin de trancher systématiquement en faveur du code tout-fait-tout-prêt à être enfourné au micro-ondes, ou du code super custom fait par nos petits doigts agiles. N'en déplaise aux tenants de la solution de facilité de ne pas se poser de questions, il faudra toujours se la poser, la question, éventuellement revenir sur ses propres choix, et user de tact et de raffinement pour construire le meilleur compromis possible sans sacrifier la banquise au passage. En particulier, essayer d'enrayer un peu le report systématique de certains framework ou librairies ultra-gourmands mais que tout le monde se refile comme si c'était l'évangile ferait du bien aux ours polaires.


A vous de jouer maintenant ! Cela dit, si vous restez sur votre faim de vrais conseils de programmation concrets qui vous parlent de votre quotidien au moins autant que l'édition régionale du journal télévisé, ne vous éloignez pas trop, car lui suite de notre dossier promet de décoller vers des sommets vertigineux en la matière. On se retrouve dès que vous aurez retrouvé votre plus belle combinaison spatiale, et qu'on aura de notre côté fini de tailler nos crayons de couleur. A suivre !

>Voir le billet et ses commentaires...
 

La Programmation Responsable (2) : de ricaner en cours d'algorithmique tu arrêteras
Date 04/11/2017
Ico Dossier
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"Devrait-on rire ou pleurer

Quand ma belle-de-jour

Se fane ?"


Matsuo Bashõ (1644-1695)


On entame aujourd'hui notre belle croisière dans les eaux de la programmation estampillée souris verte, et sans se prélasser sous les cocotiers, on franchit tout de suite le Cap Horn en bravant la tempête, et en attaquant de front et par vent de face le sujet le plus austère de tout le dossier, j'ai nommé l'Algorithmique. Rien qu'à lire ce mot, je vous vois plisser des yeux, mais qu'est-ce que c'est que ce truc ? C'est bien simple, sa seule mention fera sortir aussitôt de la salle tout étudiant en informatique qui n'est pas assoupi, ainsi sans doute que des hordes entières de lycéens qui sont désormais sommées de se farcir une version édulcorée de cette matière peu réjouissante.


Car oui, bien qu'on nous rebatte les oreilles à longueur de journal télévisé sur les merveilles réalisées par les incroyables algorithmes qui changent le monde, il ne se trouve pas grand monde en vérité pour défendre cette science des algorithmes qui exerce le même entrain guilleret qu'une marche funèbre sous un crachin hivernal. Les algorithmes changent peut-être le monde (inutile de me mordiller l'orteil, chère souris sous le bureau, nous remettrons la discussion de ce point à un autre article percutant, pour aujourd'hui on tient notre cap), mais c'est avant tout en distillant un ennui profond à notre jeunesse désabusée. Et alors ? L'informatique n'est-elle pas censée être ludique ? Où sont les couleurs qui clignotent, les rires qui fusent, les images qui percutent ?


Eh bien non, c'est malheureux, vraiment, mais l'algorithmique appartient à la face cachée théorique de l'informatique, avec par exemple la logique qui est une autre matière qui fait bien mal au slip, pour le dire poliment, mais qu'on passera sous silence pour ne pas achever de terroriser nos lecteurs. Donc, effectivement, on ne s'amuse pas autant en cours d'algorithmique qu'à programmer Lance Ton Pingouin sur son téléphone mobile, et pourtant c'est un prérequis fondamental à tout programmeur digne de ce nom, c'est-à-dire tout programmeur qui souhaite maîtriser la Programmation ResponsableTM et sauver la planète tous les jours devant son clavier.


Allez, on plonge tout nu dans le grand bain glacé, puisque c'est pour notre bien et celui de l'humanité. Snif.



Avoir le sens du algorithme


Mouais, les souris, on nous enjoint d'aller en cours (un scandale !), mais encore faudrait-il nous dire ce qu'on est censé y apprendre, vu que le prof a l'air de débarquer directement de l'espace et de parler dans un patois martien que même les petits hommes verts (tiens, tiens, nos copains de l'autre bout du système solaire seraient-ils des écologistes convaincus ?) doivent avoir du mal à suivre. On y vient, justement. L'algorithmique est la science des algorithmes. Donc on y apprend des algorithmes. Et voilà ! Bon, ne partez pas, on va essayer d'en dire un peu plus quand même.


Tout d'abord, qu'est-ce qu'un algorithme ? Bigre, la souris verte à lunettes a levé le doigt avant même que je n'aie commencé à formuler ma question. Quelle fayote celle-là, vraiment. Allez, on lui laisse la parole : "un algorithme est une séquence ordonnée d'instructions dans un langage compréhensible par un humain, ou une souris". Pas mal, même si on aura du mal à garantir que TOUS les humains (ou toutes les souris aussi d'ailleurs) seront capables de le lire, puisqu'il faut tout de même maîtriser un minimum le vocabulaire utilisé pour décrire les instructions, qui peut être assez spécialisé.


En tout cas il y a quelques caractéristiques de notre algorithme qu'il faut souligner :

- il doit être sans ambiguité, donc si deux personnes le mettent en oeuvre, le résultat doit être rigoureusement le même.

- les instructions sont bien des notions élémentaires manipulables par un être humain, pas par une machine, donc il y a un certain niveau d'abstraction par rapport à la programmation, pas question de sombre manipulation d'octet ou d'adressage mémoire ici.


A vrai dire, que vous soyez chamois d'or de la programmation acrobatique ou simple citoyen, vous avez déjà eu maille à partir avec pas mal d'algorithmes dans votre vie, et tel monsieur Jourdain qui fait de la prose sans s'en rendre compte, vous mettez en oeuvre des algorithmes quasi quotidiennement, en ignorant simplement de le savoir. Suivre une recette de cuisine, participer à un exercice incendie, même conduire en respectant le code de la route, tout cela peut plus ou moins être associé à la mise en oeuvre d'algorithmes dans des domaines divers. Pour rester dans un domaine un poil plus scientifique, l'addition posée que vous avez apprise à coup de baguette sur les doigts dans votre enfance est un bel exemple d'algorithme mathématique. Si vous appliquez à la lettre les instructions, vous réalisez votre opération sans faillir, que vos nombres aient 2 chiffres ou bien 300.


On voit tout de suite une des raisons de la désaffection pour la matière pointer son nez : l'application d'un algorithme est totalement mécanique, et on ne pourra pas se féliciter de bien d'autre chose que d'être un gentil petit robot si on le met en oeuvre avec brio. C'est d'ailleurs la raison pour laquelle on cherche à déléguer un maximum de ce travail fastidieux à nos amis les ordinateurs. Bien que la répétition de certaines tâches ait une vertu pédagogique indéniable, et soit partie intégrante de l'apprentissage, il est clair que si l'on reste strictement cantonné à l'exécution d'algorithmes, on va vite sombrer dans une déprime et une apathie généralisées. Non, l'intérêt de l'algorithmique est de concevoir des algorithmes, ce qui est une autre paire de manches et nous fait tout de suite basculer du côté de l'intuition et de la créativité les plus débridées.


Et à vrai dire, même si tu te cures le nez en affichant un air de profond ennui devant nos propos, cher lecteur-programmeur, de l'algorithmique tu en fais, en fis et en feras que tu le veuilles ou non. Car qu'est-ce que c'est finalement que d'écrire un programme informatique, sinon enchaîner une série d'algorithmes qui résolvent chacun à leur manière un petit problème isolé ? Je dois isoler une valeur au milieu d'un gros tas de données ? Je dois traiter une information en provenance d'un utilisateur ? Je dois calculer comment afficher correctement un texte à l'écran ? Que des algorithmes, tout cela. Les seules questions qui se posent sont : est-ce que j'écris mes propres algorithmes, ou est-ce que j'utilise ceux des autres ? Est-ce que je maîtrise leur impact en terme de temps de calcul et de ressources machine utilisées ?



Ne soyons pas trop décomplexés


Avec toutes ces belles considérations, on n'a pas encore vraiment dit ce que l'on apprenait concrètement dans notre cours de gymnastique algorythmique  (sans les collants ridicules, vous voyez qu'il y a du bon dans cette matière tout de même). En général, on étudie des classes d'algorithmes existants de plus en plus complexes, et si tout va bien on apprend comment concevoir les nôtres. On commence par exemple par trier des tableaux dans tous les sens (une grande joie du programmeur débutant, l'équivalent du rite initiatique dans les sociétés traditionnelles), et quand on devient Jedi on peut étudier les algorithmes super monstrueux utilisés par GoogleBook pour coloniser l'internet mondialisé.


Mais surtout, surtout, surtout, on apprend à évaluer les performances d'un algorithme, et c'est bien ce à quoi nous voulions en venir, la compétence clé du Programmeur Responsable qui a son petit badge couleur éméraude. Ce que nous enseigne l'agorithmique, c'est que toute méthode doit être évaluée non par le temps qu'elle prend (qui dépend de conditions locales d'exécution qui peuvent varier), le nombre de litres de pétrole qu'elle consomme ou son signe zodiacal, mais par sa complexité, qui est un ordre de grandeur du nombre d'instructions réalisées en fonction de la taille des entrées de ladite méthode. Et oui, les souris, je sais bien que c'est formulé de façon aussi claire que le fond du ruisseau saturé de boues d'épandage qui court à côté de notre jardin. On va tâcher de prendre un exemple pour éviter de se fouler le néo-cortex.


Attention, cependant, rien à voir avec la soi-disant complexité du monde réel qu'on invoque à toutes les sauces pour nous demander poliment de passer notre chemin et nous signifier de laisser penser les éditorialistes parisiens à notre place, ici il s'agit d'une théorie tout ce qu'il y a de plus sérieux et et scientifique. La complexité ne désigne pas les profondeurs insondables d'une pensée qui nous échappe, pauvres mortels débiles que nous sommes, mais la complexité en nombre d'étapes de calculer un résultat pour une machine qui ne dispose que d'opérations élémentaires pour le mener à bien.


Avant d'aller plus loin, je sens qu'il est urgent d'opérer une petite pause contemplative salutaire, méditons donc un instant sur un petit haïku : 

"Si difficile

De dire ce que voit

Cette souris tournée vers moi"


Midoriro no Mausu (la Souris Verte)


Notre vraiment super exemple


Ouf. Puisque nous voici à nouveau frais, dispos, et prêts à en découdre avec les concepts les plus tarabiscotés, revenons à nos moutons virtuels et à notre fameuse complexité, et prenons un exemple issu de la Vraie Vie, comme on dit dans les salons. Donnons nous par exemple la tâche bien utile de dénombrer les feuilles d'un arbre. Pours nos lecteurs qui passent trop de temps devant un écran à coder et ne savent pas ce qu'est un arbre, nous les enjoignons à sortir prendre un peu l'air jusqu'à apercevoir un grand truc marron en bas, et vert au dessus qui semble pousser dans le sol, ou à tout le moins à se renseigner sur internet.


Bon, comptons donc. Ca paraît bête, comme cela, mais déjà trouver une méthode qui permette de le faire sans se tromper n'est pas si aisé, vu que vous avez pu remarquer qu'un arbre n'a pas forcément une structure bien régulière, qu'il y a des feuilles dans tous les sens, et en plus s'il y a du vent au secours. Si l'on suppose que l'on a quand même accès à toutes les feuilles, quitte à se munir d'une échelle bien costaude, il va falloir se débrouiller pour ne pas perdre le fil et ne pas compter les mêmes feuilles plusieurs fois.


Une bonne idée pour ce faire nous est donnée par le professeur Souriso lui-même, qui adore ce genre d'expérience : on compte une feuille, puis on fait une petite marque (discrète et qui partira à l'eau de pluie, hein, on n'est pas des sauvages) pour ne pas la compter à nouveau. On continue à énumérer les feuilles de l'arbre jusqu'à ce que toutes les feuilles soient marquées, et zou, on a notre total.


C'est formidable, mais il ne vous aura pas échappé que ceci risque de prendre un certain temps, voire un temps certain, et de vous faire mourir d'épuisement avant d'arriver même à la moitié du quart du dixième de votre tâche. Peut-on optimiser un peu notre algorithme, avant d'y passer notre vie ? Cest là que le Programmeur Lambda, celui qui n'a pas suivi de cours d'algorithmique ou y a trop roupillé pour en avoir retiré quelque chose d'utile, va se tourner vers la solution standard de l'informatique en panique : on offre une paire de lunettes à la personne qui fait le décompte, ou bien on lui donne une échelle plus longue, ou même une paire de jumelles si on ne compte pas à la dépense. Bref, on augmente le matériel. Pour un vrai programme informatique on mettra plus de mémoire, un plus gros disque, du SSD, etc. Super, mais vous voyez qu'au lieu d'y passer 107 ans, notre fidèle collaborateur en passera 105 ou 106, bref c'est bien gentil de votre part mais ça ne résout strictement rien.


Qu'à cela ne tienne, on va sortir les grands moyens et paralléliser les calculs, on va mettre non pas une, mais deux personnes qui comptent. Et bim ! C'est aussi une très belle promesse, mais il faut compter que les deux personnes vont se marcher un peu sur les pieds, donc on n'ira pas strictement deux fois plus vite. Mais même comme ça, on mettra 50 ans environ, c'est mieux mais pas franchement jouable quand vos crédits de recherches sont alloués sur 10 mois. Et même en mettant 10 personnes en même temps, bof bof, vous restez toujours avec le même ordre de grandeur, donc si c'était franchement impossible ça deviendra juste-un-peu-moins-impossible mais toujours pas raisonnablement réalisable. Donc ici encore, la fameuse méthode de la parallélisation, si souvent dégainée pour se sortir d'une ornière informatique, outre qu'elle demande un doigté particulier dans la manière de programmer sans se prendre des problèmes de processus concurrents à tous les étages, ne fera jamais gagner significativement en performance.


Deux solutions s'offrent alors à nous : soit on renonce à notre projet, en le repoussant à une époque où la technologie viendra nous aider à le résoudre en un temps raisonnable (avec un ordinateur quantique, pourquoi pas ? On peut toujours rêver), soit on sort une feuille blanche, sa plus belle plume et on change d'algorithme pour réduire sa complexité.


Ici, une suggestion tout à fait passionnante d'une souris débrouillarde nous permet de nous sortir d'affaire : on simplifie le problème, en fait on ne veut pas vraiment le nombre exact de feuilles dans notre arbre, une bonne estimation nous suffira. Nous allons donc estimer le nombre de feuilles sur une branche, et simplement compter le nombre de branches au lieu du nombre de feuilles. Et il y en a beaucoup beaucoup moins, c'est l'affaire d'une heure tout au plus. Et voilà comment un travail qui aurait pu nous prendre jusqu'à l'extinction du soleil est terminé en une petite après-midi de travail, sieste incluse.


Dans notre petit exemple, nous sommes passé d'une complexité qui était proportionnelle au nombre de feuilles dans l'arbre, à une complexité proportionnelle au nombre de branches dans l'arbre. Alors ici c'était facile, mais il n'est pas toujours facile de calculer la complexité d'un algorithme, et encore moins de la faire baisser ; surtout quand ledit algorithme avance masqué dans plusieurs milliers de lignes de code qui semblent parler d'autre chose que de ce que vous raconte le prof martien.


Mais une valeur sûre pour repérer de la complexité sauvage et déchaînée est de repérer de multiples structures de boucles imbriquées dans un programme. Pour chaque niveau de boucle, hop, un ordre de grandeur supplémentaire. Et se souvenir aussi que le meilleur endroit pour améliorer les performances est TOUJOURS au milieu du code et de la logique qu'il déroule, et non dans les solutions de facilité de toujours plus de matériel, ou encore de programmes tiers censés booster les performances, comme des systèmes de cache tout-terrain qui ne savent pas sur quoi ils travaillent, et n'amélioreront donc jamais la complexité intrinsèque d'une méthode.



Savoir s'abstenir de ne pas faire


S'il y a une chose que nous enseigne l'algorithmique et qui doit nous marquer à vie, c'est que ce n'est pas parce que l'on sait écrire un programme qui résout une certaine tâche que l'on est capable de le mettre en oeuvre. Je peux écrire un programme qui sait calculer la factorielle d'un nombre à 130 chiffres, qui fera les mêmes trois lignes que pour la factorielle de 5, mais il n'a aucune chance d'aller jusqu'au bout, vu qu'il lui faudra réaliser plus d'opérations qu'il n'y a d'atomes dans l'univers.


Aussi, si on me demande d'écrire un tel programme, je me dois de refuser car ce serait un gaspillage de ressources éhonté pour un résultat qui n'a aucune chance d'aboutir. Et toi aussi, ami programmeur, refuse de mettre en oeuvre des méthodes à la complexité trop élevée : soit tu trouves une meilleure façon de procéder, soit on dit au client, tant pis, il n'a qu'à se trouver des besoins plus modestes auxquels l'informatique saura répondre sans y sacrifier l'énergie d'une supernova.


Précisons tout de même que toutes ces considérations ne s'appliquent que lorsque l'on traite un volume conséquent de données ; en fonction du type de traitement que l'on cherche à faire, on commencera à se poser de sérieuses questions de complexité au-delà de 1000 à 10000 entrées à gérer d'un coup. En deçà, on peut bien se permettre de privilégier une programmation simple, naturelle et sans nécessité de stockage massif de boîtes d'aspirine sous le bureau.


Et dans le cas où il nous faut optimiser les performances d'une application, on procèdera toujours dans l'ordre d'efficacité croissant, en appuyant d'abord là où ça peut faire le plus de différence :

1 - on étudie complexité générale du ou des algorithmes sous-jacents, et on essaie d'améliorer cela. Plus facile à dire qu'à faire, n'est-ce pas.

2 - on applique les formidables conseils qui vont suivre dans ce dossier, et on optimise donc en particulier les appels aux bases de données, aux disques, etc.

3 - on utilise un système de cache ou des outils d'optimisation de code écrits par d'autres. Si on est en rendus là, c'est que soit on est désespéré, soit on a déjà atteint un niveau d'optimisation tellement énorme qu'on ne peut plus rien faire simplement au niveau du code.

4 - on rajoute des ressources matérielles, et, si on le peut, on parallélise les étapes qui prennent le plus de temps. Ca c'est la solution qui apporte le moins de gain pour le plus de ressources consommées, autant dire qu'on ne la dégainera qu'à bon escient.



Une lueur d'espoir au fond du tunnel


Bon, disons le tout net, il est bien difficile de comprendre quel algorithme vous mettez en oeuvre quand vous programmez au quotidien, même si vous faites à votre insu des parcours d'arbres ou de graphes, des tris de tableaux, etc. Autrement dit, à moins que vous n'ayez une application très spécialisée qui fait du calcul intensif De Maboul, par exemple une méthode d'apprentissage sur un grand nombre de données, vous aurez peu de chances d'arriver à utiliser directement les notions algorithmiques chèrement  apprises. Il n'en reste pas moins qu'elles sont essentielles pour donner des points de repère, et surtout pour vous faire sentir à quel point la méthode de programmer tout ce qui vous vient à l'esprit sans jamais analyser le nombre d'opérations en jeu est délétère, et à l'origine d'une part non négligeable de ces superbes applications Programmées Avec Les Pieds (TM) qui font tant ramer nos belles puces de silicium.

Mais, pour être tout à fait honnête, vous vous en sortirez très bien sans un doctorat en algorithmique si vous mettez en oeuvre les petites astuces et mises en garde qui vont suivre dans cet épatant dossier. Alors surtout ne ratez pas la suite !

D'ici là, nous avons tous gagné le droit à une bonne promenade automnale sous les feuilles d'arbre qui tombent (non non, vous n'êtes pas obligé de les compter). Youpi !









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