Cet article explique comment gérer la sécurité des fichiers sensibles dans un dépôt Git en utilisant les commandes 'smudge' et 'clean'. Il s'appuie sur l'expérience d'un développeur ayant exposé sa clé API par erreur et détaille comment mettre en place des filtres pour éviter que des informations sensibles ne soient jamais publiées dans le dépôt tout en permettant une collaboration sécurisée avec d'autres développeurs.
Cet article présente les résultats des tests de performances de Python 3.13 par rapport à Python 3.12, effectués sur des processeurs AMD Ryzen 7000 et Intel Core de 13ème génération. Un total de 100 tests de benchmarks a été réalisé sur des ordinateurs fonctionnant sous Windows 11, montrant que Python 3.13 surpasse 3.12 dans de nombreux tests, notamment ceux liés aux générateurs asynchrones et au traitement de l'IO. Cependant, certains tests ont montré de légèrement moins bonnes performances, comme dans les cas de couverture et de cycles de GC.
Les applications mobiles sont omniprésentes mais exposent les utilisateurs à des risques de sécurité. Frida est un outil open source permettant aux pentesters de tester la robustesse des applications mobiles. Cet article présente Frida, ses caractéristiques, son installation et son utilisation lors de tests de pénétration mobile, en se concentrant sur ses outils et fonctionnalités clés, ainsi que sur la manière dont il permet d'interagir dynamiquement avec les applications grâce à des scripts JavaScript.
Cet article présente comment tester un script Apache Spark en utilisant pytest. Il explique l'installation de pytest, la réorganisation du code pour faciliter les tests, et la mise en place de tests unitaires pour valider le fonctionnement d'un traitement de données. L'auteur décrit le processus d'écriture de tests, la gestion des dépendances et la correction des erreurs dans le code. À la fin, il souligne l'importance des tests pour assurer la qualité du code avant sa mise en production.
Cet article présente un guide étape par étape pour démarrer avec Apache Spark, en se concentrant sur la création d'un pipeline ETL. Il décrit les étapes de récupération de données, d'installation d'Apache Spark, de création d'une session Spark, de lecture et de transformation des données, et enfin de stockage des résultats au format parquet. L'article vise à aider les utilisateurs, notamment ceux qui travaillent avec des données de comptage de vélo, à comprendre comment utiliser Spark pour extraire, transformer et charger des données.
Exegol est un outil qui simplifie la création d'environnements de test de sécurité, notamment pour le pentesting, en utilisant Docker. Il propose des solutions légères, portables et évolutives, permettant aux utilisateurs de configurer facilement des conteneurs pour différents types de tests de sécurité. Exegol prend en charge plusieurs architectes de systèmes d'exploitation et offre une interface simplifiée. Il automatise également la gestion de l'intégration continue via GitHub Actions pour garantir la qualité des outils inclus. Des ressources personnalisées permettent aux utilisateurs d'adapter leur environnement de test.
