Organisation d’une solution

Dans ce chapitre, nous examinerons les différents éléments qui composent la structure d’un projet Python typique. Une organisation logique et bien définie facilite non seulement la compréhension du code pour les développeurs, qu’il s’agisse de vous-même ou de nouveaux contributeurs, mais facilite également la maintenance et l’évolution du projet. De plus, une structure de projet bien conçue encourage la collaboration et permet une intégration plus fluide avec les outils de gestion de version et d’intégration continue.

Nous passerons en revue les aspects clés tels que la racine du projet contenant les informations techniques, la documentation, la structuration du code en modules, la mise en œuvre de tests et la fourniture d’exemples d’utilisation. En appliquant ces conseils, vous serez capable de créer des projets Python qui sont plus simples à entretenir et à partager avec d’autres développeurs. Enfin, il est important de souligner que bien que les principes et les conventions présentés ici soient largement acceptés par la communauté Python, aucune solution universelle n’existe. Par conséquent, il est essentiel d’adapter ces recommandations en fonction des exigences et des particularités de chaque projet.

Le dossier racine

La racine de votre projet doit contenir des informations essentielles qui permettent aux développeurs de comprendre rapidement l’objectif, les dépendances et la licence de votre projet. Ces éléments constituent la base solide sur laquelle votre projet sera construit, facilitant la collaboration et le développement futurs. Voici les fichiers et informations généralement inclus dans la racine :

• README : Un fichier « lisez-moi » est crucial pour donner une première impression de votre projet pour les éventuels nouveaux contributeurs. Il doit fournir une description claire et concise de ce que fait votre projet, comment l’installer et l’utiliser, ainsi que les dépendances requises.

• LICENSE : Ce fichier indique la licence sous laquelle votre projet est distribué, en précisant les conditions d’utilisation, de modification et de redistribution. Choisissez une licence adaptée à vos besoins et à ceux de la communauté.

• setup.py : Le fichier setup.py est utilisé pour faciliter l’installation et la distribution de votre projet. Il contient des informations sur les métadonnées du projet, les dépendances, les scripts et les points d’entrée.

• requirements.txt : Ce fichier liste les dépendances de votre projet, en spécifiant les versions minimales des packages dont votre projet a besoin pour fonctionner correctement. Il permet d’installer facilement ces dépendances à l’aide de la commande pip install -r requirements.txt.

Le dossier module

Dans cette section, nous aborderons la manière dont le code source d’un projet Python doit être organisé. Le code lui-même doit être contenu dans un dossier spécifique, souvent nommé d’après le nom du projet ou de la bibliothèque. Ce dossier est appelé « module », et il peut contenir plusieurs sous-dossiers et fichiers Python pour organiser votre code de manière modulaire et hiérarchique.

L’organisation en modules est une caractéristique de Python, qui permet de regrouper des fonctions, classes et autres éléments de code liés dans un même fichier ou dossier. Cette organisation favorise la réutilisation du code, la lisibilité et la maintenance. Un module peut être composé de plusieurs sous-modules, qui sont eux-mêmes des dossiers contenant d’autres fichiers Python.

Un élément essentiel dans l’organisation en modules est le fichier __init__.py. Ce fichier est généralement vide ou ne contient que quelques lignes de code, mais il a une importance majeure : il indique à Python que le dossier dans lequel il se trouve doit être traité comme un module. Le fichier __init__.py peut également être utilisé pour initialiser des variables ou exécuter du code lors de l’importation du module.

Les imports sont une autre caractéristique importante de l’organisation en modules. Ils permettent d’importer des éléments de code d’un module vers un autre sans avoir à connaître le chemin absolu des fichiers. Par exemple, si vous avez un fichier utils.py et un fichier main.py dans le même dossier, vous pouvez utiliser un import relatif pour importer une classe de utils.py dans main.py comme suit : from .utils import MaClasse.

Le fichier __init__.py peut par ailleurs servir à simplifier et à centraliser les imports au sein de votre module. En regroupant les imports dans ce fichier, vous facilitez l’utilisation de votre module pour les autres développeurs, qui n’auront besoin d’importer qu’une seule fois les éléments nécessaires.

Pour illustrer cette utilisation, disons que vous avez un module nommé “libs” avec les fichiers suivants : personne.py, vehicule.py et __init__.py. Si vous souhaitez faciliter l’accès aux classes de personne.py et vehicule.py, vous pouvez ajouter les imports correspondants dans le fichier __init__.py qui se trouve dans le répertoire du module:

from .personne import Personne
from .vehicule import Voiture

Ainsi, lorsque d’autres développeurs utilisent votre module, ils peuvent importer les fonctions directement depuis libs, sans avoir à se préoccuper des fichiers individuels. Notez que la classe « Véhicule » est cachée pour le développeur final. Son fichier main ressemblerait potentiellement à ceci :

from libs import Personne, Voiture

steve = Personne("Zaretti", "Steve")
voiture = Voiture("Skoda", "Grise", 5)

print(steve.prenom, "roule avec une", voiture.marque, voiture.couleur)

Le dossier documentation

La documentation permet aux utilisateurs et aux contributeurs de comprendre et d’utiliser efficacement votre code. Il est recommandé de créer un dossier « documentation » dédié à la racine de votre projet pour regrouper toutes les informations et les guides nécessaires à l’utilisation et au développement de votre projet. Voici quelques éléments clés que vous devriez inclure dans le dossier « documentation » :

• Guide d’installation : Expliquez en détail comment installer et configurer votre projet. Cela peut inclure des informations sur les dépendances requises, les étapes d’installation et les configurations spécifiques à certains environnements.
• Guide d’utilisation : Présentez des exemples d’utilisation de votre projet, en expliquant les principales fonctionnalités et les interfaces utilisateur. Vous pouvez également inclure des captures d’écran ou des vidéos pour illustrer vos propos.
• Guide de développement : Fournissez des instructions pour les développeurs qui souhaitent contribuer à votre projet. Cela peut inclure des informations sur les conventions de code, les processus de soumission de modifications (pull requests), les tests et la documentation.
• API de référence : Documentez les fonctions, les classes, les méthodes et les variables de votre projet en détail. Vous pouvez utiliser des outils de génération automatique de documentation tels que Sphinx ou PyDoc pour faciliter cette tâche.
• FAQ et dépannage : Rassemblez les questions fréquemment posées et les problèmes courants que les utilisateurs peuvent rencontrer, ainsi que leurs solutions.

En fournissant une documentation complète et bien organisée, vous aiderez les utilisateurs et les développeurs à tirer le meilleur parti de votre projet. La documentation facilite également la maintenance et l’évolution du projet, en offrant une source d’information claire et à jour sur les fonctionnalités et les attentes.

Le dossier test

Le dossier « tests » est un élément crucial pour assurer la qualité et la fiabilité de votre projet. Il contient les tests unitaires, fonctionnels, d’intégration et, éventuellement, les tests de performance qui valident le bon fonctionnement de votre code. L’automatisation des tests est essentielle pour maintenir la qualité et la fiabilité de votre projet tout en minimisant les efforts requis pour exécuter et valider les tests manuellement. Les tests permettent de détecter les problèmes et les régressions rapidement, facilitent la maintenance et garantissent que les modifications apportées n’introduisent pas de nouveaux bugs.

• Les tests unitaires sont conçus pour vérifier le bon fonctionnement des composants individuels de votre code, tels que les fonctions ou les classes. Pytest est un framework populaire pour écrire et exécuter des tests unitaires en Python. Avec Pytest, vous pouvez écrire de simples tests lisibles grâce à des fonctions et des assertions standards de Python.
• Les tests d’intégration vérifient que les différents composants de votre application fonctionnent correctement ensemble. Ils peuvent impliquer des appels à des services externes, des interactions entre différentes parties de votre code ou des opérations sur des bases de données. Les tests d’intégration peuvent également être réalisés avec Pytest. Ils nécessitent potentiellement des configurations supplémentaires, telles qu’un environnement prédéterminé ou environnement simulé, pour isoler et contrôler les environnements de test.
• Les tests de non-régression visent à détecter les régressions, c’est-à-dire les situations où une modification du code provoque des erreurs ou des problèmes dans des fonctionnalités précédemment validées. Ces tests peuvent inclure des tests unitaires et d’intégration existants, ainsi que des tests spécifiquement conçus pour vérifier les cas de régression connus.

En intégrant ces tests dans votre processus de développement et avec un outil d’intégration continue pour les exécuter régulièrement, vous vous assurez que votre projet reste stable et fonctionnel à mesure qu’il évolue.

Le dossier exemple

Le dossier “exemple” est un complément précieux à votre projet Python, car il fournit aux utilisateurs des exemples concrets d’utilisation de votre code. Ces exemples aident les utilisateurs à comprendre rapidement comment utiliser votre projet et à tirer parti de ses fonctionnalités. De plus, les exemples servent également de référence pour les développeurs lorsqu’ils ajoutent ou modifient des fonctionnalités. Voici quelques conseils pour organiser et gérer votre dossier “exemple” :

• Clarté et simplicité : Assurez-vous que vos exemples sont clairs, simples et faciles à comprendre. Évitez d’utiliser des fonctionnalités complexes ou obscures de Python qui pourraient rendre vos exemples moins accessibles aux utilisateurs moins expérimentés.
• Commentaires et documentation : Incluez des commentaires et une documentation appropriée dans vos exemples pour expliquer ce que fait chaque partie du code et pourquoi. Cela aidera les utilisateurs à comprendre comment utiliser votre projet et à adapter les exemples à leurs propres besoins.
• Diversité des cas d’utilisation : Essayez de couvrir un large éventail de cas d’utilisation et de fonctionnalités dans vos exemples. Cela permettra aux utilisateurs de voir comment votre projet peut être utilisé dans différentes situations et les encouragera à explorer davantage ses possibilités.
• Mise à jour des exemples : Gardez vos exemples à jour avec les modifications et les améliorations apportées à votre projet. Cela garantit que les utilisateurs disposent toujours d’exemples fonctionnels et pertinents.