Dans le monde de la programmation, où la technologie évolue à un rythme effréné, distribuer efficacement une application Python devient un art autant qu’une science.
Ce tutoriel vise à démystifier le processus distribution efficace d’applications Python. Par ailleurs, vous découvrirez les meilleures pratiques qui garantissent autant une livraison fluide de vos projets au public cible, que leur maintenance aisée sur le long terme.
Nous explorerons ensemble l’importance cruciale du packaging dans l’écosystème Python, vous guidant à travers les étapes fondamentales et les décisions clés pour transformer votre code en un produit accessible et utilisable.
1. Vue d’ensemble du Packaging Python
Le packaging Python est l’ensemble des pratiques permettant de rassembler votre code et ses dépendances de manière à ce qu’il puisse être publié et partagé avec d’autres développeurs ou déployé dans différents environnements.
Cette démarche est essentielle, car elle facilite la réutilisation du code, assure une installation sans erreurs et gère efficacement les dépendances nécessaires au fonctionnement de l’application.
Toutefois, le processus peut rencontrer des défis tels que la compatibilité entre différentes versions des paquets et l’organisation complexe des dépendances.
Les solutions modernes de packaging, comme l’utilisation de pyproject.toml et des outils associés, offrent des réponses à ces problèmes en standardisant la manière dont les paquets sont créés, gérés et distribués.
2. Préparation de votre application à la distribution
Pour préparer votre application à la distribution, commencez par organiser les fichiers de votre projet de manière logique. Cela implique souvent de séparer le code source des tests et de la documentation.
Ensuite, la rédaction d’un fichier pyproject.toml est cruciale : ce fichier de configuration définit les dépendances de votre projet, de la version de Python requise, ainsi que les paramètres de packaging. Il agit comme le cœur de la distribution, guidant les outils de packaging sur la manière de construire et de distribuer votre application.
Voici les meilleures pratiques pour créer un fichier pyproject.toml efficace pour votre projet Python.
1. Déclaration du système de compilation :
Commencez par spécifier le système de construction en utilisant la table [build-system]. Vous devez inclure le backend de construction et les dépendances nécessaires pour construire votre projet. Les exemples courants de backends incluent setuptools, hatchling, flit_core, et pdm-backend (Python Packaging Guide).
[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"
[build-system]
requires = ["setuptools >= 61.0"]
build-backend = "setuptools.build_meta"
[build-system]
requires = ["flit_core >= 3.4"]
build-backend = "flit_core.buildapi"
[build-system]
requires = ["pdm-backend"]
build-backend = "pdm.backend"
2. Métadonnées statiques vs dynamiques :
Utilisez la table [project] pour renseigner les informations de base telles que le nom du projet, la version, les dépendances et la version de Python requise. Vous pouvez spécifier certaines valeurs directement, tandis que d’autres peuvent être définies comme dynamiques, ce qui signifie que le backend de construction calculera ces valeurs pour vous (Python Packaging Guide).
[project]
dynamic = ["version"]
[project]
version = "2020.0.0"
3. Informations de base sur le projet :
Il est essentiel d’inclure des informations telles que le nom du projet, la version, une brève description, les auteurs, les mainteneurs, ainsi que les dépendances du projet. La spécification de ces informations aide à clarifier l’utilisation et la contribution au projet (pyOpenSci).
[project]
name = "spam-eggs"
4. Spécifier la version de Python et les dépendances :
Ajoutez le champ requires-python pour indiquer les versions de Python que votre paquet supporte. Ensuite, définissez les dépendances de votre projet dans la section dependencies. Cela garantit que votre environnement d’exécution à tout ce dont il a besoin pour fonctionner correctement (pyOpenSci).
[project]
dependencies = [
"httpx",
"gidgethub[httpx]>4.0.0",
"django>2.1; os_name != 'nt'",
"django>2.0; os_name == 'nt'",
]
Pour un exemple illustratif de la structure et du contenu typiques d’un fichier pyproject.toml, vous pouvez consulter la documentation complète de Python Packaging Guide (Python Packaging Guide) et d’autres ressources comme PyOpenSci (pyOpenSci).
Ces exemples montrent comment structurer efficacement votre fichier pyproject.toml pour aborder divers aspects du packaging de votre projet, y compris la déclaration des dépendances, la définition des versions Python compatibles, et plus encore.
Enfin, il est bénéfique de comprendre le format TOML lui-même pour tirer le meilleur parti de votre fichier pyproject.toml. TOML est conçu pour être un format de fichier de configuration minimal et facile à lire, favorisant une compréhension claire de la structure de votre projet (Python Tutorials – Real Python).
3. Choisir un outil de packaging
Dans cette section, nous comparons trois outils clés de packaging Python : setuptools, wheel et twine, en se basant sur leurs fonctionnalités et cas d’usage typiques.
Outil 1: setuptools
setuptools est une amélioration de distutils offrant une facilité accrue pour construire et distribuer des paquets Python, en particulier ceux ayant des dépendances externes.
Il permet de créer des « Python Eggs », d’accéder facilement aux fichiers de données dans les paquets, et d’inclure automatiquement tous les paquets et fichiers pertinents de votre arbre source sans les lister un à un.
L’outil setuptools prend également en charge la création de scripts exécutables et l’installation de projets en mode « développement », ce qui permet de modifier le code sans avoir à réinstaller le paquet (Setuptools).
Outil 2: wheel
Le format wheel, quant à lui, est un format de distribution binaire pour Python qui supporte une installation plus rapide et évite la recompilation.
Il existe différents types de wheels, notamment les wheels universels compatibles avec Python 2 et 3, et les wheels spécifiques à une plateforme pour les projets nécessitant une compilation (Python Tutorials – Real Python).
La création d’un wheel se fait généralement via setuptools avec la commande suivante:
python setup.py bdist_wheel
Cela, produit en même temps une distribution source (sdist) et un wheel (bdist_wheel) (Python Tutorials – Real Python).
Outil 3: twine
twine est un outil pour publier des paquets Python sur PyPI. Il est recommandé pour sa sécurité accrue lors de l’upload, car il permet de transmettre les paquets via une connexion HTTPS sécurisée.
Contrairement à setuptools, qui peut également publier des paquets, twine est spécifiquement conçu pour cette tâche et fournit une couche supplémentaire de sécurité (Python Packaging Guide).
Comparaison et cas d’usage
- setuptools est idéal pour les développeurs cherchant à distribuer leurs paquets Python avec des dépendances complexes. Il offre une grande variété de fonctionnalités pour gérer ces dépendances et les fichiers de données nécessaires.
- wheel est préféré pour les distributions binaires qui nécessitent une installation rapide sans compilation. Il est particulièrement utile pour les bibliothèques contenant des extensions en C.
- twine se distingue par son rôle spécifique dans la sécurisation de l’upload de paquets sur PyPI, indépendamment du processus de packaging lui-même.
Chaque outil a sa place dans l’écosystème de packaging Python, et leur utilisation dépend des besoins spécifiques du projet en termes de distribution, d’installation, et de publication.
4. Gestion des dépendances
La gestion les dépendances dans un projet Python est crucial pour assurer la cohérence, la reproductibilité et la sécurité de l’environnement de développement et de production. Voici un résumé des meilleures pratiques et des outils disponibles pour une gestion efficace des dépendances.
Utilisation de pip et venv
- pip est l’outil de gestion de dépendances par défaut en Python, utilisé pour installer, mettre à jour ou désinstaller des paquets depuis PyPI. Pour cibler une version spécifique d’une dépendance, vous pouvez utiliser la syntaxe pip install package==version (Formations Python en français).
- venv permet de créer des environnements virtuels isolés pour vos projets, évitant ainsi les conflits entre dépendances de différents projets. Après avoir activé un environnement virtuel, toutes les commandes pip affectent uniquement cet environnement.
Avancé avec pip-tools
pip-tools est un ensemble d’utilitaires destinés à améliorer la gestion des dépendances. Il utilise pip-compile pour générer un fichier requirements.txt à partir d’un fichier requirements.in plus simple, listant uniquement les dépendances directes et leurs versions désirées.
pip-sync est utilisé pour synchroniser l’environnement virtuel avec le fichier requirements.txt généré, installant, mettant à jour ou supprimant les paquets selon le besoin.
Gestion des dépendances avec Poetry
Poetry se distingue par sa capacité à simplifier et à automatiser la gestion des dépendances et le packaging. Il utilise le fichier pyproject.toml pour déclarer à la fois les dépendances de production et de développement, facilitant ainsi la distinction entre ces deux environnements.
Poetry gère également les versions des dépendances à travers le fichier poetry.lock, assurant que votre projet reste cohérent et fonctionnel même après la mise à jour des paquets. Il offre en outre des commandes pratiques pour créer et gérer des environnements virtuels, ajouter ou supprimer des dépendances, et publier votre paquet (Hymaïa Data).
Installation de paquets depuis des sources de version
pip offre la possibilité d’installer des paquets directement depuis des systèmes de gestion de versions comme Git. Il est particulièrement utile pour installer forks ou de versions non publiées sur PyPI. Cela se fait via des URL spécifiques au système de version, avec l’option -e pour les installations éditables (Makina Corpus).
Sécurité et maintenance
La vérification des hashes des paquets téléchargés avec pip augmente la sécurité de votre environnement de développement. Utiliser pip list –outdated vous permet de repérer les paquets pouvant être mis à jour, tandis que pip-review (un outil externe) peut automatiser ce processus en vérifiant et installant les mises à jour des paquets (Makina Corpus).
En intégrant ces outils et pratiques, vous pouvez significativement améliorer la gestion des dépendances de vos projets Python, rendant votre workflow de développement plus sûr, plus propre et plus efficace.
5. Compilation de votre projet Python en exécutable
Pour compiler votre projet Python en un exécutable, vous pouvez utiliser des outils tels que PyInstaller, cx_Freeze, ou py2exe. Chacun propose une méthode légèrement différente, mais le processus implique généralement la préparation de votre code, la configuration via un fichier script ou setup.py, et l’utilisation de commandes spécifiques à l’outil pour générer l’exécutable.
PyInstaller
PyInstaller, favori pour sa facilité d’usage et son support multiplateforme, permet la création d’un seul fichier exécutable contenant tout le nécessaire.
py2exe
py2exe, dédié aux systèmes Windows, est apprécié pour sa compatibilité étendue avec différentes versions de Python et son intégration spécifique à Windows.
cx_Freeze
cx_Freeze, quant à lui, offre une flexibilité et une personnalisation accrues pour les configurations de compilation, disponible aussi bien pour Windows que pour les autres plateformes.
Chacun a ses avantages selon le besoin spécifique de projet, PyInstaller étant généralement le plus accessible pour les débutants, tandis que cx_Freeze et py2exe offrent des options avancées pour des cas d’utilisation plus complexes. Pour des instructions détaillées, référez-vous directement à la documentation de chaque outil.
6. Testez votre paquet
Pour tester votre paquet Python et assurer son intégrité ainsi que sa compatibilité, il est recommandé d’utiliser des frameworks de test comme unittest, pytest ou tox.
Ces outils vous permettent de créer des tests unitaires et fonctionnels qui peuvent être exécutés automatiquement pour vérifier que votre code se comporte comme prévu dans différentes conditions.
unittest
unittest est le framework de test intégré à Python, idéal pour commencer avec les tests unitaires grâce à sa facilité d’utilisation et à son intégration sans installation supplémentaire.
pytest
pytest offre une approche plus expressive pour écrire des tests, avec un riche écosystème de plugins pour étendre ses fonctionnalités.
tox
tox est un outil pour tester votre paquet dans plusieurs environnements, s’assurant ainsi qu’il fonctionne avec différentes versions de Python et dépendances.
Pour en savoir plus, consultez la documentation officielle de unittest, pytest, et tox.
7. Publication de votre package Python
Pour publier votre paquet Python, vous pouvez utiliser PyPI (Python Package Index), le dépôt officiel des logiciels pour le langage de programmation Python. Compilez votre code avec setuptools et créez un fichier dist.
Ensuite, utilisez twine pour téléverser votre paquet de manière sécurisée. Pour les index alternatifs, vous pouvez considérer des solutions comme Anaconda pour les paquets orientés data science ou des dépôts privés si vous souhaitez contrôler l’accès à vos paquets.
Consultez la documentation de PyPI et twine pour des guides détaillés sur la publication.
8. Versionnage et mises à jour
Pour gérer le versionnage et les mises à jour de votre paquet Python, suivre les principes du versionnage sémantique est essentiel. Ce système, détaillé sur Semantic Versioning, structure les versions en trois parties :
- Majeure : modifications importantes
- Mineure : ajouts de fonctionnalités compatibles avec les versions précédentes
- Patch (par exemple, 1.0.1) : corrections de bugs.
Lorsqu’il est temps de mettre à jour la version de votre paquet, des outils comme bumpversion ou poetry version peuvent automatiser le processus.
- bumpversion vous aide à maintenir la cohérence de vos numéros de version à travers différents fichiers dans votre projet
- poetry version patch augmente automatiquement votre numéro de version dans le fichier pyproject.toml lors de la publication d’une correction (Python Tutorials – Real Python) (Py-Pkgs)
Pour les projets plus complexes, Python Semantic Release (PSR) est un outil qui peut automatiquement augmenter les numéros de version en se basant sur les mots-clés trouvés dans les messages de commit.
En utilisant une formatation standardisée des messages de commit, PSR détermine la manière d’incrémenter le numéro de version, facilitant ainsi le processus de versionnage et la publication des mises à jour (Py-Pkgs).
Chaque approche a ses avantages et peut être choisie en fonction de la complexité du projet et des préférences de workflow. Pour plus de détails et pour commencer d’utiliser ces outils, consultez les guides et la documentation officielle de Semantic Versioning et Python Semantic Release.
Conclusion
Dans cet article, nous avons exploré les étapes essentielles pour distribuer des applications Python, depuis la préparation et le packaging jusqu’à la publication et le versionnage. L’utilisation d’outils comme PyInstaller pour la compilation, pip pour la gestion des dépendances, et PyPI pour la distribution, est cruciale.
Nous avons souligné l’importance du versionnage sémantique pour gérer les versions de manière cohérente. Encourageons l’apprentissage continu pour naviguer dans l’évolution constante du packaging Python. Pour approfondir, consultez les ressources officielles Python et Real Python.
