Depuis maintenant plusieurs années, Python reste le langage le plus apprécié par la communauté des développeurs, devant Rust et JavaScript. Avec sa syntaxe simple et sa grande communauté de développeurs actifs, il constitue un excellent choix pour faire ses premiers pas dans le monde de la programmation. Il offre une flexibilité incroyable et permet de réaliser des projets dans de nombreux domaines, tels que le Web, l’IA ou encore la création d’applications de bureau.
Cependant, cette flexibilité peut parfois se retourner contre nous lorsqu’on souhaite construire un code robuste, lisible et maintenable. En effet, elle laisse une grande liberté à l’utilisateur en termes de structure et d’organisation, ce qui peut introduire des problèmes d’architecture, des duplications de code, etc.
Avant de commencer
Peu importe le type de tâches que vous effectuez. Que ce sois le développement d’un backend Web ou la création d’un système d’analyse de données, les règles d’une architecture de bonne qualité ont la même implémentation dans chaque branche de travail.
Pré-requis
- Connaissances de la syntaxe de Python
- Notions de base en programmation orientée objet et sur les patterns de programmation.
Bon ou mauvais code ?
Si vous comparez le code d’un développeur Python expérimenté avec celui d’un développeur junior, vous remarquerez certainement de grandes différences. Bien souvent, vous vous direz : « Waouh ! Son code est bien mieux que le mien. »
Mais comment différencier un bon code d’un mauvais ?
De mon point de vue, un bon code doit avoir certaines caractéristiques :
- Il doit être écrit comme une histoire
Le code doit avoir un démarrage en douceur, puis dévoiler ses parties principales de manière logique. Chaque partie doit être composée de blocs simples et compréhensibles, chacun ayant une signification unique et claire (principe SRP : Single Responsibility Principle). - Documentation et commentaires
Seuls les commentaires importants et nécessaires doivent être ajoutés. Pas besoin d’expliquer des évidences, comme écrire « Print Hello World » pour unprint("Hello World"). L’objectif est d’écrire un code si clair qu’il se passe de commentaires. Cependant, un docstring simple est indispensable pour chaque fonction, classe et fichier. Même si cela peut sembler redondant, cela facilite énormément le travail des développeurs qui reprendront votre code après vous. - Facilité d’évolution et de maintenance
Un bon code doit permettre d’ajouter facilement de nouvelles fonctionnalités, de modifier les anciennes ou encore de faire évoluer l’application pour gérer des charges importantes. Par exemple : « ajouter la fonctionnalité X, supprimer la fonctionnalité Y et adapter la fonctionnalité Z pour des milliards d’utilisateurs ». Un code bien structuré vous fera gagner un temps précieux dans ces situations.
Soyez Zen!
Il existe en Python une liste de 20 principes de design écrit par Tim Peter un développeur Python expérimenté, dans le but de nous guidez dans la création d’un bon code Python. Cette liste s’appelle The Zen of Python.
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!Avant de penser à concevoir une architecture robuste et maintenable, essayez au maximum d’appliquer ses conseils pour rendre votre code clean
Maintenant, il faut appliquer…
Comme évoqué précedemment, The Zen of Python est une source d’inspiration incontournable pour tout développeur souhaitant écrire du code de qualité. Ces principes permettent de construire des bases solides avant même d’aborder les concepts avancés d’architecture. Une fois ces fondamentaux maîtrisés, vous pouvez explorer des approches et outils spécifiques pour structurer votre code efficacement.
Structurer son code Python pour une meilleure maintenabilité
Pour garantir un code robuste et évolutif, il est essentiel de suivre des pratiques éprouvées de structuration et d’organisation. Voici quelques étapes clés à considérer.
Organisation des fichiers et des dossiers
Un projet bien organisé facilite la navigation et la compréhension pour vous et votre équipe. Adoptez une structure standard comme celle-ci :
my_project/
│
├── main.py
├── requirements.txt
├── .env
├── README.md
├── my_project/
│ ├── __init__.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── user.py
│ ├── services/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── email_service.py
│ ├── utils/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── helpers.py
│ └── tests/
│ ├── __init__.py
│ └── test_user.py
Cette structure sépare les responsabilités en modules clairs : modèles, services, utilitaires et tests. Elle encourage également une organisation logique qui suit les principes du développement modulaire.
Appliquer les principes SOLID
Les principes SOLID (Single Responsibility, Open/Closed, Liskov Substitution, Interface Segregation, Dependency Inversion) permettent de concevoir un code maintenable et évolutif :
- Responsabilité unique : chaque classe ou fonction doit avoir une seule responsabilité.
- Ouvert/Fermé : votre code doit être ouvert à l’extension mais fermé à la modification.
- Substitution de Liskov : les sous-classes doivent pouvoir remplacer leurs classes parentes sans casser le programme.
- Séparation des interfaces : préférez plusieurs interfaces spécifiques plutôt qu’une interface générale.
- Inversion des dépendances : les modules de haut niveau ne doivent pas dépendre des modules de bas niveau.
Utiliser les annotations de type
Les annotations de type rendent votre code plus lisible et permettent d’éviter des erreurs potentielles :
def greet_user(name: str) -> str:
return f"Hello, {name}!"
En combinant les annotations avec des outils comme mypy, vous pouvez valider la cohérence des types dans votre code, ce qui est particulièrement utile dans les projets d’envergure.
Tests automatisés
Les tests sont indispensables pour maintenir un code fiable et évolutif. Intégrez des tests unitaires dès le début de votre projet :
- Tests unitaires pour valider les fonctions et méthodes isolées.
- Tests d’intégration pour vérifier que les différents modules fonctionnent bien ensemble.
- Tests de bout en bout pour simuler des cas d’utilisation réels.
Exemple de test unitaire avec pytest :
def test_greet_user():
assert greet_user("Alice") == "Hello, Alice!"
Automatisez vos tests avec un pipeline CI/CD pour détecter rapidement les régressions.
Documentation claire et concise
La documentation est un outil puissant pour garantir la collaboration et la maintenabilité. Utilisez des docstrings bien structurés :
def calculate_area(length: float, width: float) -> float:
"""
Calcule l'aire d'un rectangle.
Args:
length (float): La longueur du rectangle.
width (float): La largeur du rectangle.
Returns:
float: L'aire du rectangle.
"""
return length * width
Associez vos docstrings à un outil comme Sphinx pour générer une documentation en ligne facilement consultable.
Adopter un style de code cohérent
Respectez les conventions de style PEP 8 pour garantir une lisibilité optimale. Outils comme black, flake8 ou isort peuvent vous aider à automatiser le formatage et la vérification de votre code.
Conclusion
En suivant ces bonnes pratiques, vous pourrez transformer votre code Python en un outil puissant, lisible et facile à maintenir. Adoptez une approche itérative : commencez par intégrer quelques-uns de ces principes dans vos projets actuels, puis développez progressivement vos compétences en architecture logicielle. Rappelez-vous, un bon code n’est pas seulement fonctionnel : il est conçu pour être compris et amélioré par tous ceux qui travailleront dessus. 🚀
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