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Intégrer Piwik à vos projets Django

Django
Piwik
Python


J’utilise Piwik en lieu et place de Google Analytics et cie. Je vais donc vous décrire comment l’intégrer au sein de vos projets Django. Pour cela, vous avez 2 solutions. La première consistera à mettre tout simplement les scripts Piwik dans votre template de base de votre projet base.html. La seconde solution, plus dans l’esprit Django et l’aspect modulaire de celui-ci, consiste en l’installation de l’application django-piwik. C’est de cette dernière dont je vais vous parlez ici même.

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Crontab: le planificateur de tâches périodiques

crontab


Crontab, ou plus familièrement cron, est un petit utilitaire installé par défaut dans les distributions courantes. Il vous permet de planifier l’exécution d’un programme ou d’une commande de manière périodique et en arrière plan.

Crontab peut être utilisé de différentes manières. Dans le cadre privé, vous pouvez imaginer programmer un rappel des dates anniversaires, un mail journalier contenant votre IP public et plein d’autres choses. Dans le cadre professionnel, il peut être utilisé pour programmer des sauvegardes régulières, vérifier des données, générer des rapports ou tout autre choses dont vous pouvez avoir besoin de manière régulière.

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Gitlab: Installation depuis les sources

git


Après l’article sur l’installation de Gitlab en utilisant les paquets, je vous propose l’installation depuis les sources. En effet, les paquets .deb disponibles ne me plaisent pas, ils installent gitlab dans /opt et embarque leurs propres versions de PostgreSQL / nginx et Redis, ce qui me semble moyen pour les mises à jour. Dans cet article, je détaillerais donc une installation manuelle en français de la version 7.8 de Gitlab. Une grande partie des informations présentes dans cet article sont issues du fichier installation.md du dépôt gitlabhq.

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Les environnements virtuels Python

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Lorsque l’on code sur différents projets en même temps, on a vite tendance à avoir des dépendances concurrentes ou encore incompatible entre les projets ou avec l’OS. En Python, vous pouvez utiliser ce que l’on appelle les environnements virtuels. Ces environnements permettent de travailler sur différents projets de manière totalement isolée du point de vue de la version Python utilisée ainsi que du point de vue des dépendances.