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UTILISATION D'IRONXL

Comment lire un fichier Excel avec `StreamReader` en C#

Jordi Bardia
Jordi Bardia
Mis à jour:

StreamReader ne peut pas lire les fichiers Excel car il est conçu pour le texte brut, alors que les fichiers Excel sont des structures binaires complexes ou des structures XML compressées ZIP. Utilisez plutôt la bibliothèque IronXL, qui fournit WorkBook () pour lire correctement les fichiers Excel sans dépendances à Excel Interop.

De nombreux développeurs C# rencontrent un problème commun lorsqu'ils tentent de lire des fichiers Excel : leur fidèle StreamReader , qui fonctionne parfaitement pour les fichiers texte, échoue mystérieusement avec les documents Excel. Si vous avez tenté de lire un fichier Excel à l'aide StreamReader en C# et que vous n'avez constaté que des caractères illisibles ou des exceptions, vous n'êtes pas seul. Ce tutoriel explique pourquoi StreamReader ne peut pas gérer directement les fichiers Excel et présente la solution appropriée utilisant IronXL sans interopérabilité Excel .

La confusion provient souvent du fait que les fichiers CSV , qu'Excel peut ouvrir, fonctionnent parfaitement avec StreamReader . Cependant, les véritables fichiers Excel (XLSX, XLS) nécessitent une approche fondamentalement différente. Comprendre cette distinction vous épargnera des heures de débogage et vous guidera vers l'outil adapté à la tâche. Dans les environnements conteneurisés, le choix de la bonne bibliothèque est crucial pour simplifier le déploiement et éviter les dépendances complexes.

La page d'accueil d'IronXL pour .NET présente un exemple de code C# permettant de lire des fichiers Excel sans interopérabilité avec Microsoft Office, et met en avant les fonctionnalités de la bibliothèque ainsi que les statistiques de téléchargement.

Pourquoi StreamReader ne peut-il pas lire les fichiers Excel ?

StreamReader est conçu pour les fichiers de texte brut, lisant les données de caractères ligne par ligne en utilisant un encodage spécifié. Les fichiers Excel , malgré leur apparence de tableur, sont en réalité des structures binaires complexes ou des structures XML compressées ZIP que StreamReader ne peut pas interpréter. Cette différence fondamentale rend StreamReader inadapté au traitement des classeurs Excel dans les environnements de production.

using System;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // This code will NOT work - demonstrates the problem
        try
        {
            using (StreamReader reader = new StreamReader("ProductData.xlsx"))
            {
                string content = reader.ReadLine(); // read data
                Console.WriteLine(content); // Outputs garbled binary data
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
        }
    }
}
using System;
using System.IO;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // This code will NOT work - demonstrates the problem
        try
        {
            using (StreamReader reader = new StreamReader("ProductData.xlsx"))
            {
                string content = reader.ReadLine(); // read data
                Console.WriteLine(content); // Outputs garbled binary data
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
        }
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

Lorsque vous exécuterez cet extrait de code, au lieu de voir les données de votre feuille de calcul , vous rencontrerez des caractères binaires tels que " PK♥♦ " ou des symboles similaires. Cela s'explique par le fait que les fichiers XLSX sont des archives ZIP contenant plusieurs fichiers XML, tandis que les fichiers XLS utilisent un format binaire propriétaire. StreamReader s'attend à du texte brut et tente d'interpréter ces structures complexes comme des caractères, ce qui produit un résultat dénué de sens. Pour les applications conteneurisées , ces données binaires peuvent également provoquer des problèmes d'encodage et des plantages inattendus.

Que se passe-t-il lorsque StreamReader tente de lire des fichiers Excel ?

La structure interne des classeurs Excel modernes se compose de plusieurs composants regroupés. Lorsque StreamReader rencontre ces fichiers, il ne peut ni analyser les métadonnées du classeur ni naviguer dans l'arborescence des fichiers. Au lieu de cela, il tente de lire les octets bruts comme du texte, ce qui entraîne une corruption et une perte de données. Cela pose un problème particulier dans les pipelines de déploiement automatisés où le traitement des fichiers doit être fiable.

! Feuille de calcul Excel affichant les données produit avec des colonnes pour les noms de produits (ordinateur portable, souris, clavier, moniteur, casque), les prix et les valeurs VRAI/FAUX dans la colonne D.

Pourquoi le résultat apparaît-il sous forme de caractères illisibles ?

Le résultat brouillé se produit car les fichiers Excel contiennent des en-têtes binaires, des algorithmes de compression et des espaces de noms XML que StreamReader interprète comme des caractères de texte. Ces structures de fichiers complexes comprennent des informations de mise en forme, des formules et des références de cellules qui n'ont aucune représentation textuelle significative. Les équipes DevOps rencontrent souvent ce problème lorsqu'elles tentent de traiter des fichiers Excel dans des conteneurs Linux , où les différences d'encodage peuvent aggraver le problème.

La fenêtre de la console de débogage de Visual Studio affiche un texte corrompu lors de la tentative de lecture d'un fichier Excel avec StreamReader, avec le code de sortie 0.

Les fichiers Excel modernes (XLSX) contiennent plusieurs composants : feuilles de calcul , styles , chaînes partagées et relations, le tout regroupé. Cette complexité nécessite des bibliothèques spécialisées qui comprennent la structure des fichiers Excel , ce qui nous amène à IronXL. Les plateformes d'orchestration de conteneurs comme Kubernetes bénéficient de bibliothèques qui gèrent ces complexités sans nécessiter de dépendances externes.

Comment lire des fichiers Excel avec IronXL ?

IronXL offre une solution simple pour lire les fichiers Excel en C#. Contrairement à StreamReader, IronXL.Excel comprend la structure interne d'Excel et fournit des méthodes intuitives pour accéder à vos données. La bibliothèque prend en charge Windows , Linux , macOS et les conteneurs Docker , ce qui la rend idéale pour les applications modernes et multiplateformes. Sa légèreté et ses dépendances minimales le rendent idéal pour les déploiements conteneurisés .

Diagramme de compatibilité multiplateforme illustrant la compatibilité .NET avec les environnements Windows, Linux, macOS, Docker, Azure et AWS.

Comment installer IronXL dans mon environnement de conteneurs ?

Commencez par installer IronXL via le gestionnaire de packages NuGet. La conception de la bibliothèque, adaptée aux conteneurs, garantit une intégration fluide avec les environnements Docker et Kubernetes. Aucune dépendance système supplémentaire ni bibliothèque native n'est requise, ce qui simplifie votre pipeline de déploiement :

Install-Package IronXL.Excel

Pour les déploiements Docker , vous pouvez également inclure IronXL directement dans votre Dockerfile :

# Add to your Dockerfile
RUN dotnet add package IronXL.Excel --version 2024.12.5

! Sortie du terminal indiquant l'installation réussie du package NuGet IronXL.Excel version 2024.12.5 avec toutes ses dépendances.

Quel est le modèle de code de base pour lire des données Excel ?

Voici comment lire correctement un fichier Excel avec une gestion complète des erreurs adaptée aux environnements de production :

using IronXL;
using System;
using System.Linq;

class ExcelReader
{
    public static void ReadExcelData(string filePath)
    {
        try
        {
            // Load the Excel file
            WorkBook workbook = WorkBook.Load(filePath);
            WorkSheet worksheet = workbook.DefaultWorkSheet;

            // Read specific cell values with null checking
            var cellA1 = worksheet["A1"];
            if (cellA1 != null)
            {
                string cellValue = cellA1.StringValue;
                Console.WriteLine($"Cell A1 contains: {cellValue}");
            }

            // Read a range of cells with LINQ
            var range = worksheet["A1:C5"];
            var nonEmptyCells = range.Where(cell => !cell.IsEmpty);

            foreach (var cell in nonEmptyCells)
            {
                Console.WriteLine($"{cell.AddressString}: {cell.Text}");
            }

            // Get row and column counts for validation
            int rowCount = worksheet.RowCount;
            int columnCount = worksheet.ColumnCount;
            Console.WriteLine($"Worksheet dimensions: {rowCount} rows × {columnCount} columns");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error reading Excel file: {ex.Message}");
            // Log to your monitoring system
        }
    }
}
using IronXL;
using System;
using System.Linq;

class ExcelReader
{
    public static void ReadExcelData(string filePath)
    {
        try
        {
            // Load the Excel file
            WorkBook workbook = WorkBook.Load(filePath);
            WorkSheet worksheet = workbook.DefaultWorkSheet;

            // Read specific cell values with null checking
            var cellA1 = worksheet["A1"];
            if (cellA1 != null)
            {
                string cellValue = cellA1.StringValue;
                Console.WriteLine($"Cell A1 contains: {cellValue}");
            }

            // Read a range of cells with LINQ
            var range = worksheet["A1:C5"];
            var nonEmptyCells = range.Where(cell => !cell.IsEmpty);

            foreach (var cell in nonEmptyCells)
            {
                Console.WriteLine($"{cell.AddressString}: {cell.Text}");
            }

            // Get row and column counts for validation
            int rowCount = worksheet.RowCount;
            int columnCount = worksheet.ColumnCount;
            Console.WriteLine($"Worksheet dimensions: {rowCount} rows × {columnCount} columns");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error reading Excel file: {ex.Message}");
            // Log to your monitoring system
        }
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

Ce code charge correctement votre fichier Excel et permet un accès direct aux valeurs des cellules . La méthode WorkBook.Load détecte automatiquement le format du fichier ( XLSX , XLS , XLSM , CSV ) et gère en interne toute l'analyse complexe. Vous pouvez accéder aux cellules en utilisant la notation Excel habituelle, comme " A1 ", ou aux plages, comme " A1:C5 ", ce qui rend le code intuitif pour toute personne familière avec Excel. La gestion des erreurs garantit que votre conteneur ne plante pas en cas de fichiers malformés.

Quels formats de fichiers IronXL prend-il en charge pour les déploiements conteneurisés ?

IronXL prend en charge tous les principaux formats Excel sans nécessiter Microsoft Office ni les assemblys d'interopérabilité, ce qui le rend idéal pour les environnements conteneurisés . Les formats pris en charge incluent :

Comment lire des fichiers Excel à partir de flux de mémoire ?

Dans le monde réel, les applications ont souvent besoin de traiter des fichiers Excel à partir de flux plutôt que de fichiers sur disque. Les scénarios courants incluent la gestion des téléchargements web , la récupération de fichiers à partir de bases de données ou le traitement de données provenant du stockage cloud . IronXL gère ces situations avec élégance grâce à sa prise en charge intégrée des flux :

using IronXL;
using System.IO;
using System.Data;
using System.Threading.Tasks;

public class StreamProcessor
{
    // Async method for container health checks
    public async Task<bool> ProcessExcelStreamAsync(byte[] fileBytes)
    {
        try
        {
            using (MemoryStream stream = new MemoryStream(fileBytes))
            {
                // Load from stream asynchronously
                WorkBook workbook = WorkBook.FromStream(stream);
                WorkSheet worksheet = workbook.DefaultWorkSheet;

                // Process the data
                int rowCount = worksheet.RowCount;
                Console.WriteLine($"The worksheet has {rowCount} rows");

                // Read all data into a DataTable for database operations
                var dataTable = worksheet.ToDataTable(true); // true = use first row as headers

                // Validate data integrity
                if (dataTable.Rows.Count == 0)
                {
                    Console.WriteLine("Warning: No data rows found");
                    return false;
                }

                Console.WriteLine($"Loaded {dataTable.Rows.Count} data rows");
                Console.WriteLine($"Columns: {string.Join(", ", dataTable.Columns.Cast<DataColumn>().Select(c => c.ColumnName))}");

                // Example: Process data for container metrics
                foreach (DataRow row in dataTable.Rows)
                {
                    // Your processing logic here
                    await ProcessRowAsync(row);
                }

                return true;
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Stream processing error: {ex.Message}");
            return false;
        }
    }

    private async Task ProcessRowAsync(DataRow row)
    {
        // Simulate async processing
        await Task.Delay(10);
    }
}
using IronXL;
using System.IO;
using System.Data;
using System.Threading.Tasks;

public class StreamProcessor
{
    // Async method for container health checks
    public async Task<bool> ProcessExcelStreamAsync(byte[] fileBytes)
    {
        try
        {
            using (MemoryStream stream = new MemoryStream(fileBytes))
            {
                // Load from stream asynchronously
                WorkBook workbook = WorkBook.FromStream(stream);
                WorkSheet worksheet = workbook.DefaultWorkSheet;

                // Process the data
                int rowCount = worksheet.RowCount;
                Console.WriteLine($"The worksheet has {rowCount} rows");

                // Read all data into a DataTable for database operations
                var dataTable = worksheet.ToDataTable(true); // true = use first row as headers

                // Validate data integrity
                if (dataTable.Rows.Count == 0)
                {
                    Console.WriteLine("Warning: No data rows found");
                    return false;
                }

                Console.WriteLine($"Loaded {dataTable.Rows.Count} data rows");
                Console.WriteLine($"Columns: {string.Join(", ", dataTable.Columns.Cast<DataColumn>().Select(c => c.ColumnName))}");

                // Example: Process data for container metrics
                foreach (DataRow row in dataTable.Rows)
                {
                    // Your processing logic here
                    await ProcessRowAsync(row);
                }

                return true;
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Stream processing error: {ex.Message}");
            return false;
        }
    }

    private async Task ProcessRowAsync(DataRow row)
    {
        // Simulate async processing
        await Task.Delay(10);
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

La méthode WorkBook.FromStream accepte tout type de flux, qu'il s'agisse d'un MemoryStream , FileStream ou d'un flux réseau. Cette flexibilité vous permet de traiter des fichiers Excel provenant de diverses sources sans avoir à les enregistrer au préalable sur le disque. L'exemple illustre également la conversion des données d'une feuille de calcul en un objet DataTable , qui s'intègre parfaitement aux bases de données et aux scénarios de liaison de données . Le modèle asynchrone présenté est idéal pour les contrôles d'intégrité des conteneurs et les tests de disponibilité.

Quels types de flux sont pris en charge pour le traitement Excel ?

IronXL prend en charge tous les types de flux .NET, ce qui le rend polyvalent pour divers scénarios de déploiement :

! Sortie de débogage de Visual Studio indiquant une lecture réussie du fichier Excel avec 5 lignes chargées depuis la feuille de calcul

Quand dois-je utiliser le traitement de flux dans les applications conteneurisées ?

Le traitement de flux est particulièrement précieux dans :

  • Microservices : Traitement de fichiers sans stockage persistant
  • Fonctions sans serveur : AWS Lambda ou Azure Functions
  • Points de terminaison de l'API : Traitement direct du téléchargement de fichiers
  • Files d'attente de messages : Traitement des pièces jointes Excel provenant des files d'attente

Présentation des fonctionnalités d'IronXL, classées en six catégories principales : Création, enregistrement et exportation de classeurs, Modification de classeurs, Gestion des données, Sécurisation des classeurs et diverses fonctionnalités de manipulation d'Excel

Comment le traitement de flux affecte-t-il l'utilisation des ressources des conteneurs ?

Le traitement de flux avec IronXL est optimisé pour les environnements conteneurisés avec une surcharge mémoire minimale. La bibliothèque utilise des techniques efficaces de gestion de la mémoire qui empêchent les fuites de mémoire et réduisent la pression exercée par le ramasse-miettes. Pour les fichiers Excel volumineux , IronXL offre des options permettant de contrôler l'utilisation de la mémoire via des paramètres de configuration, ce qui le rend adapté aux conteneurs aux ressources limitées.

Comment convertir des fichiers Excel en CSV et inversement ?

Bien que StreamReader puisse gérer les fichiers CSV , il est souvent nécessaire de convertir entre les formats Excel et CSV. IronXL simplifie cette conversion grâce à des méthodes intégrées optimisées pour les environnements de production :

using IronXL;
using System;
using System.IO;

public class FormatConverter
{
    public static void ConvertExcelFormats()
    {
        try
        {
            // Load an Excel file and save as CSV with options
            WorkBook workbook = WorkBook.Load("data.xlsx");

            // Save with UTF-8 encoding for international character support
            workbook.SaveAsCsv("output.csv", ";"); // Use semicolon as delimiter

            // Load a CSV file with custom settings
            WorkBook csvWorkbook = WorkBook.LoadCSV("input.csv", ",", "UTF-8");
            csvWorkbook.SaveAs("output.xlsx", FileFormat.XLSX);

            // Export specific worksheet to CSV
            if (workbook.WorkSheets.Count > 0)
            {
                WorkSheet worksheet = workbook.WorkSheets[0];
                worksheet.SaveAsCsv("worksheet1.csv");

                // Advanced: Export only specific range
                var dataRange = worksheet["A1:D100"];
                // Process range data before export
                foreach (var cell in dataRange)
                {
                    if (cell.IsNumeric)
                    {
                        // Apply formatting for CSV output
                        cell.FormatString = "0.00";
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine("Conversion completed successfully");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Conversion error: {ex.Message}");
            throw; // Re-throw for container orchestrator handling
        }
    }
}
using IronXL;
using System;
using System.IO;

public class FormatConverter
{
    public static void ConvertExcelFormats()
    {
        try
        {
            // Load an Excel file and save as CSV with options
            WorkBook workbook = WorkBook.Load("data.xlsx");

            // Save with UTF-8 encoding for international character support
            workbook.SaveAsCsv("output.csv", ";"); // Use semicolon as delimiter

            // Load a CSV file with custom settings
            WorkBook csvWorkbook = WorkBook.LoadCSV("input.csv", ",", "UTF-8");
            csvWorkbook.SaveAs("output.xlsx", FileFormat.XLSX);

            // Export specific worksheet to CSV
            if (workbook.WorkSheets.Count > 0)
            {
                WorkSheet worksheet = workbook.WorkSheets[0];
                worksheet.SaveAsCsv("worksheet1.csv");

                // Advanced: Export only specific range
                var dataRange = worksheet["A1:D100"];
                // Process range data before export
                foreach (var cell in dataRange)
                {
                    if (cell.IsNumeric)
                    {
                        // Apply formatting for CSV output
                        cell.FormatString = "0.00";
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine("Conversion completed successfully");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Conversion error: {ex.Message}");
            throw; // Re-throw for container orchestrator handling
        }
    }
}
$vbLabelText   $csharpLabel

Ces conversions préservent vos données tout en modifiant le format du fichier. Lors de la conversion d'Excel en CSV , IronXL aplatit par défaut la première feuille de calcul, mais vous pouvez spécifier quelle feuille de calcul exporter . La conversion d'un fichier CSV en Excel crée une feuille de calcul correctement formatée qui préserve les types de données et permet des ajouts ultérieurs de formatage et de formules .

Pourquoi les équipes DevOps auraient-elles besoin de convertir un fichier Excel en CSV ?

Les équipes DevOps ont fréquemment besoin de convertir des fichiers Excel en CSV pour :

  • Intégration du pipeline de données : De nombreux outils ETL privilégient le format CSV
  • Gestion des versions : les fichiers CSV sont au format texte et compatibles avec les comparaisons.
  • Importations de bases de données : Chargement en masse de données dans des bases de données SQL
  • Analyse des journaux : Conversion des rapports Excel en formats exploitables
  • Gestion de la configuration : Utilisation d'Excel pour les données de configuration

Quelles sont les conséquences d'une conversion de format sur les performances ?

La conversion de format avec IronXL est optimisée pour les environnements conteneurisés avec :

  • Conversion en flux continu : les fichiers volumineux sont traités sans être entièrement chargés en mémoire.
  • Traitement parallèle : Utilisation multicœur pour des conversions plus rapides
  • E/S disque minimales : le traitement en mémoire réduit les besoins en stockage
  • Limites de ressources : Capacités de mémoire configurables pour les déploiements Kubernetes

Ces optimisations garantissent que vos conteneurs conservent des performances constantes même lors du traitement de fichiers Excel volumineux . La gestion efficace de la mémoire de la bibliothèque empêche les erreurs de type OOM (Out Of Memory) dans les environnements aux ressources limitées.

Conclusion

l'incapacité de StreamReader à traiter les fichiers Excel provient de la différence fondamentale entre le texte brut et la structure de fichier complexe d'Excel. Si StreamReader fonctionne parfaitement pour les fichiers CSV et autres formats texte, les véritables fichiers Excel nécessitent une bibliothèque spécialisée comme IronXL qui comprend les structures binaires et XML qu'ils contiennent. Pour les équipes DevOps gérant des applications conteneurisées , le choix de la bonne bibliothèque est crucial pour maintenir des pipelines de déploiement fiables.

IronXL offre une solution élégante grâce à son API intuitive, sa prise en charge complète des formats et ses capacités de traitement de flux transparentes. Que vous développiez des applications web , des logiciels de bureau ou des services cloud , IronXL gère les fichiers Excel de manière fiable sur toutes les plateformes. Sa conception adaptée aux conteneurs , ses dépendances minimales et ses excellentes performances en font le choix idéal pour les flux de travail DevOps modernes.

La page de licences IronXL présente les options de licence perpétuelle Lite (749 $), Plus (999 $), Professional (1 999 $) et Unlimited (3 999 $).

Prêt à commencer à travailler correctement avec les fichiers Excel ? Téléchargez la version d'essai gratuite d'IronXL pour découvrir ses fonctionnalités dans votre environnement. La bibliothèque comprend une documentation complète , des exemples de code et des guides de déploiement spécialement conçus pour les environnements conteneurisés.

Questions Fréquemment Posées

Pourquoi StreamReader ne peut-il pas lire les fichiers Excel en C# ?

StreamReader est conçu pour lire des fichiers texte et n'a pas la capacité de gérer le format binaire des fichiers Excel, ce qui entraîne des caractères illisibles ou des exceptions.

Qu'est-ce qu'IronXL?

IronXL est une bibliothèque C# qui permet aux développeurs de lire, écrire et manipuler des fichiers Excel sans avoir besoin d'Excel Interop, offrant une solution plus efficace et fiable.

Comment IronXL améliore-t-il la lecture des fichiers Excel en C# ?

IronXL simplifie le processus de lecture des fichiers Excel en fournissant des méthodes pour accéder aux données Excel sans besoin de code interop complexe ou de gestion des subtilités du format de fichier.

Puis-je utiliser IronXL pour lire les fichiers Excel sans Excel installé ?

Oui, IronXL n'exige pas que Microsoft Excel soit installé sur votre système, en faisant une solution autonome pour gérer les fichiers Excel en C#.

Quels sont les avantages d'utiliser IronXL par rapport à Excel Interop ?

IronXL est plus rapide, élimine le besoin d'installation d'Excel et réduit le risque de problèmes de compatibilité de version fréquents avec Excel Interop.

IronXL est-il adapté pour les grands fichiers Excel ?

Oui, IronXL est optimisé pour la performance et peut gérer efficacement de grands fichiers Excel, le rendant adapté aux applications traitant des données étendues.

IronXL prend-il en charge la lecture des formats .xls et .xlsx ?

IronXL prend en charge à la fois les formats .xls et .xlsx, permettant aux développeurs de travailler sans problème avec divers types de fichiers Excel.

Comment puis-je commencer à utiliser IronXL dans mon projet C# ?

Vous pouvez commencer à utiliser IronXL en l'installant via le Gestionnaire de Paquets NuGet dans Visual Studio et en l'intégrant dans votre projet C# pour lire et manipuler des fichiers Excel.

Quels sont les cas d'utilisation courants pour IronXL ?

Les cas d'utilisation courants pour IronXL incluent l'extraction de données à partir de fichiers Excel, la génération de rapports, la manipulation de données et l'automatisation des tâches liées à Excel dans les applications C#.

IronXL peut-il être utilisé dans des applications web ?

Oui, IronXL peut être utilisé dans des applications de bureau et web, offrant flexibilité dans la mise en œuvre de capacités de traitement Excel dans vos projets.

Jordi Bardia
Jordi Bardia
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Ingénieur logiciel
Jordi est le plus compétent en Python, C# et C++, et lorsqu'il ne met pas à profit ses compétences chez Iron Software, il programme des jeux. Partageant les responsabilités des tests de produit, du développement de produit et de la recherche, Jordi apporte une immense valeur à l'amé...
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