Par Kévin Barralon
Le framework Django dont la prochaine version 2.0 est prévue autour du 1er décembre vient de publier sa version Candidate ce jeudi 15 novembre. Contrairement à ce que l’on pourrait penser, cette nouvelle version ne va pas apporter d’incompatibilités majeures au sein du framework. Les changements seront donc du même acabit que les versions précédentes.
Cependant, le changement important de cette version 2 sera l’incompatibilité avec Python 2.7, dont la fin du support est programmée pour 2020. Django 2.0 supportera donc au minimum la version 3.4, même s’il est chaudement recommandé de passer directement à la dernière version de Python (3.6 actuellement).
Au niveau des nouveautés, la nouvelle fonction django.urls.path() rend la syntaxe du routage des URL beaucoup plus simple et lisible. Ainsi, au lieu d’écrire : url(r'^articles/(?P[0-9]{4})/$', views.year_archive)
vous pourrez écrire : path('articles/<int:year>/', views.year_archive)
Cette nouvelle syntaxe permettra également de recevoir dans la vue (views) les arguments avec le typage défini (un nombre entier dans le cas de year au lieu d’une string).
Dans cet exemple, il n’y a toutefois pas de possibilité d’ajouter une contrainte (une année à 4 chiffres dans notre exemple). Pour cela, la fonction actuelle django.conf.urls.url() sera remplacée par django.urls.re_path(), qui permettra de conserver la possibilité de mettre des expressions régulières dans la définition de l’URL.
La fonction django.conf.urls.include() sera également directement disponible via django.urls. Pour pourrez ainsi importer vos modules de la manière suivante from django.urls import include, path.
Window a été ajoutée afin de permettre l’utilisation du mot-clé OVER dans les requêtes SQL.
innovantes pour améliorer notre pratique DevOps. Présentement, le système de 
déploiement est axé autour de l’utilisation de Ansible pour « provisioner » un service dans une machine virtuelle, et l’ajuster au besoin après. Mais pour améliorer la stabilité de nos builds, de déploiements et l’agilité avec laquelle on peut faire des déploiements en continu, nous regardons d’autres approches DevOps, comme l’utilisation des containeurs Docker hébergés dans un Registry et déployés par un outil comme Gitlab CI.
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