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Carnets Web d'Alexis Métaireau

Archive for juillet, 2010

Réaliser un injecteur de dépendances, en utilisant de bonnes pratiques logicielles

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Je publie ici un article que j’ai rédigé il y à un moment et qui à été publié dans PHP solutions en février dernier, à propos de l’injecteur de dépendances sur lequel j’ai travaillé pour mon framework spiral. (Dur de retourner à du PHP après avoir découvert les possibilités offertes par python !)

L’article est également disponible en PDF si vous souhaitez.

L’article !

Un injecteur de dépendances ? Peut être cela ne vous parle il pas vraiment. Tant mieux, l’objectif de cet article est d’éclaircir ces termes, et de présenter une implémentation que j’ai eu l’occasion de mettre en place, en essayant de m’appuyer sur de bonnes pratiques logicielles.

Cet article est basé sur mon expérience personnelle, ainsi que sur des recherches effectuées lors de la réalisation d’un composant logiciel. L’objectif n’est aucunement d’imposer ma vision des choses, mais bel et bien de partager les interrogations, réflexion et découvertes que nous avons eu alors.

Nous parlerons ici de l’injecteur de dépendances de Spiral, un framework maison réalisé avec quelques amis, et dont l’objectif principal est de découvrir les rouages des frameworks, ainsi que de nous initier aux bonnes pratiques logicielles.

Alors que nous travaillions sur ce projet, notre principal but était de réellement comprendre, dans le détail, comment un injecteur de dépendances pouvait fonctionner. Ré-inventer la roue, pour mieux comprendre comment une roue fonctionne, en quelque sorte.

Aussi, l’objectif de ce document n’est pas de fournir une documentation sur l’utilisation du composant, mais bien d’expliquer comment nous l’avons réalisé.

L’injecteur de dépendances est disponible dans une version intégrée à Spiral ou dans une version standalone. Vous pouvez trouver le code sur le dépôt mercurial du projet.

A l’heure ou j’écris ces lignes, l’injecteur de dépendances de spiral n’est pas encore terminé (sept 09), mais est dans un état avancé, et devrait être disponible en novembre 2009.

L’ensemble des exemples de ce document sont en PHP, mais les concepts discutés ici peuvent être (et sont!) implémentés dans d’autres langages.

Donc, parlons un peu d’injection de dépendances !

Comment gérons-nous nos objets ?

Avant toute chose, il est indispensable de bien comprendre ce qu’est l’inversion de contrôle.

une glace ?

Lorsque nous réalisons des logiciels en utilisant le paradigme orienté objet, nous travaillons avec des classes, et la majeure partie du temps, nous faisons interagir ces classes entre elles. En pratique, certaines classes sont dépendantes d’autres classes.

Pour mettre un exemple derrière ces concepts, tout au long de ce document, nous allons nous mettre dans la peau d’Alice, une jeune fille qui adore manger des glaces, spécialement celles à la fraise !

Certains disent même qu’Alice est dépendante de la glace à la fraise.

class Alice {

    public function mangerGlace(){
        $glace = new GlaceALaFraise();
        $glace->manger();
    }
}

Il est clair, au regard de cette implémentation, qu’à chaque fois qu’Alice mange une glace, il s’agit d’une glace à la fraise. Génial, mais un jour, la mère d’Alice souhaite lui faire découvrir d’autres parfums…

En réalité, avec cette implémentation, il est impossible de changer la glace qu’Alice va manger.

Inversion de Contrôle (IoC)

Principe

Don't call me, I'll call you!

Il apparait donc nécessaire de supprimer les dépendances entre nos deux classes, pour permettre à Alice de gouter de nouveaux parfums.

Comment ? C’est assez simple, regardez donc le code:

class Alice {

    public function mangerGlace(Glace $glace){
        $glace->manger();
    }
}

Quand Alice mange une glace (via la méthodemangerGlace), nous devons lui passer la glace, ce n’est plus elle qui choisit, nous le faisons à sa place.

Ce principe est connu comme étant le principe d’Hollywood: « Ne nous appelez pas, nous vous appellerons» . En d’autres termes, n’utilisez pas l’opérateurnewdans vos classes, mais préférez passer (ou qu’on vous passe) les objets par référence.

Alice peut faire d’autres choses avec sa glace, la laisser tomber par terre par exemple (oups!), grâce à la méthodelacherGlace(). Nous pouvons alors choisir de passer la glace à cette méthode également, ou choisir de la donner directement à Alice, la laissant s’occuper du reste, et évitant de lui passer une glace pour chaque action qui en nécessite une.

class Alice {
    protected $_glace = null;

    public function setGlace(Glace $glace){
        $this->_glace = $glace;
    }

    public function mangerGlace(){
        $this->_glace->manger();
    }

    public function lacherGlace(){
        $this->_glace->lâcher();
    }
}

Il est bien plus facile maintenant de choisir la glace à donner a Alice, et ainsi de contrôler les dépendances d’Alice vis à vis de la glace.

Ici, il subsiste des dépendances dans le code. Il s’agit de dépendances vis à vis de contrats (interfaces) et non d’implémentations données (classes), puisque j’ai choisi d’utiliser le paradigme de programmation par contrats.

Et c’est tout pour le principe d’inversion de contrôle (pas les glaces à la fraise, contrôler les dépendances)! Il s’agit simplement du fait d’inverser le flux de contrôle de vos application, en déléguant à un plus haut niveau la création des objets.

Injection de dépendances

Maintenant que le concept d’inversion de contrôle est clair, expliquons ce qu’est l’injection de dépendances. Les deux concepts sont assez proches, et souvent utilisés de pair, mais il est important de bien saisir la frontière entre les deux.

Dans la méthodemangerGlace, nous considérons que la glace en question est déjà donnée à Alice. C’est un comportement vraiment utile: Nous n’avons plus à nous occuper de la manière dont la glace est arrivée là, nous l’avons déjà (dans une propriété privée par exemple).

Dans la section précédente, Alice était dépendante de sa glace. En inversant le flux de contrôle, le comportement d’Alice vis à vis des glaces est plus facilement contrôlable, et testable (utiliser des mocks, ou bouchons de tests est aussi facile que de régler une propriété, nous parlerons de tests plus tard).

Notre travail (celui de la mère d’Alice), est de créer les objets et de les passer à Alice. Les injecter est le bon mot. En utilisant des mutateurs, ou en utilisant le constructeur, injectant les objets nécessaires.

Allons-y:

$alice = new Alice();
$glaceAuPaté = new GlaceAuPaté();
$alice->setGlace($glaceAuPaté);

L’inversion de contrôle est donc le fait d’exposer des méthodes publiques (ou des constructeurs) pour régler certaines propriétés, et l’injection de dépendances est le fait de, justement, injecter ces dépendances, utiliser ces méthodes et constructeurs.

Un Conteneur ?

L’exemple utilisé jusqu’ici est volontairement simple, et il à été choisi afin d’expliquer les concepts le plus clairement possible: Nous avons uniquement deux classes, et une dépendance.

En pratique, vous serez surement d’accord pour dire qu’un projet est rarement aussi simple. Aussi, dans les projets importants, la gestion du cycle de vie des objets et de l’injection de leurs propriété peut rapidement devenir un vrai casse tête.

L’idéal est alors d’automatiser le processus de création, d’injection et de gestion de ces cycles de vie. Le conteneur fait exactement ça.

Pourquoi « conteneur»  ? Parce que la création automatique et l’injection est effectuée grâce à un objet, qui se charge de contenir toutes les informations sur les dépendances. Une fois les objets crées, le conteneur garde une référence vers ces derniers au cas ou nous en aurions encore besoin (voir la définition de portée d’un service – les « scopes» - plus loin)

Le conteneur va donc se charger d’injecter les objets pour nous, en quelque sorte, il fait le travail de la Mère d’Alice à sa place.

Nous souhaitons donc que lorsque nous appellerons Alice, via le conteneur, elle nous soit retourné avec une glace prête à être mangée !

$alice = $container->getService('Alice');
$alice->mangerGlace();

Ici, le conteneur à injecté la bonne glace à Alice (peu importe laquelle d’ailleurs, nous souhaitons juste avoir une glace)

Si la glace elle même avait été dépendante d’autres objets (disons, des noix de coco par exemple), c’est le rôle du conteneur que de résoudre l’ensemble des dépendances, dans le bon ordre, simplifiant au maximum la tâche de gestion des dépendances entre les objets et les classes, laissant la tâche simple pour le développeur.

Concepts logiciels

Maintenant que les concepts d’inversion de contrôle et d’injection de dépendances sont clairs (enfin, j’espère!), nous pouvons commencer à parler de comment nous avons réalisé cette bibliothèque.

Les concepts discutés ici sont des concepts assez simples, dont le principal objectif est de fournir une structure solide aux composants. Chaque composant à ainsi un rôle et un emplacement précis au sein de notre architecture.

Le Schéma

Le Schéma, avec les services, méthodes, et arguments

Dans le schéma, et dans l’injecteur de dépendances en général, un « service»  est un objet qui est géré par le conteneur.

Le schéma représente les liens entre les différents services. Il décrit les dépendances de nos objets.

Si vous connaissez le patron de conception de fabrique abstraite, vous pouvez vous représenter le schéma comme une configuration alors que le conteneur serait la fabrique elle même (ou quelque chose d’approchant).

Le schéma contient toutes les informations sur les méthodes qui doivent êtres appelées pour injecter les objets, le type des arguments qui doivent être passés, et tout autre type d’information potentiellement utile au moment de l’injection.

Pour en revenir à notre exemple, le schéma contiendrait des informations sur le type de glace qui doit être passée à Alice (Une glace à la fraise bien sur!), et sur la manière de donner cette glace à Alice (via la méthodesetGlace())

Jusqu’à maintenant, nous avons parlé de dépendances simples, mais le schéma peut aussi gérer d’autres types de services, méthodes et arguments. Tout est décrit dans les sections suivantes:Services,MethodsetAttibutes.

Services

Un service représente un objet. Dans notre exemple, la Glace et Alice sont des services.

Un service se compose d’:

  • un nom
  • un ensemble de méthodes
  • une manière de se construire
  • une portée (scope)

La portée d’un service définit comment la durée de vie des services doit être gérée par le conteneur: Est-ce que le service doit rester dans le conteneur pendant toute la durée du script (singleton), ou doit il être systématiquement supprimé après avoir été construit (prototype)?

L’instance de l’objet courant peut être la même pour l’ensemble des services si la portée du service est définie comme étant un singleton, ou être à chaque fois différente si la portée est définie comme prototype.

D’autres types de portées peuvent êtres imaginées comme une portée de « session» , qui retournerait la même instance durant une session unique, ou une sorte de portée « immortelle» , qui retournerait toujours le même objet, en faisant persister cet objet à travers différentes sessions.

L’injecteur de dépendances est fourni avec les types de service suivants:

Défaut : Un service « simple» , composé de méthodes, et qui peut être construit comment un simple objet.

Alias : Un alias vers un autre service. Seul le nom est différent. Ce type de service permet de gérer facilement les dépendances dans le temps. « Pour le moment, il s’agit d’un alias, mais peut être qu’un jour nous aurons besoin d’un autre type de service» .

Héritage de services : Plutôt que de se répéter maintes et maintes fois lors de la description de services qui se ressemblent, il est possible d’utiliser l’héritage. Cela ressemble grandement à l’héritage de classes: les méthodes que vous redéfinissez ou ajoutez dans les services enfants écraseront ceux des parents.

Méthodes

Chaque service contient des méthodes.

Une méthode permet d’injecter certains paramètres dans nos services, ou de définir certaines ressources qui doivent être appelées au moment de la construction des services. Dans le cas d’Alice,setGlace()est une méthode.

Une méthode est composée d’:

  • un nom,
  • optionellement, un nom de classe
  • une liste d’arguments
  • une information disant si la méthode est statique ou non

Voici les différents types de méthodes actuellement implémentées:

Défaut : Une simple méthode, avec des arguments. Peut être une méthode statique

Attributs : Utilisé pour régler directement les propriétés en utilisant les attributs publics de l’objet ($service->attribut = $valeur`). Ce type de méthode peut contenir uniquement un argument. Il peut paraître étrange de gérer les attributs comme des méthodes. En réalité, il est important de comprendre la différence entre une méthode et un argument. Alors qu’un argument représente une valeur, une méthode représente une manière d’utiliser ces arguments. Dès lors, il parait plus logique de gérer les attributs comme des méthodes que comme des arguments.

Rappels (callbacks) : Avant ou après la création de vos services, il est possible d’appeler des méthodes spécifiques, appelées méthodes de rappel.

Arguments

Les méthodes contiennent donc des arguments, et il existe plusieurs types d’arguments également.
Les arguments sont le bout de la chaine services / méthodes / arguments.

Défaut : Types PHP natifs (int, string, float etc)

Conteneur : Il est possible d’injecter directement le conteneur. Ce type d’argument n’est utilisé que par les services qui nécessitent d’utiliser le conteneur. Ils sont appelées services « ContainerAware» .

Service courant : Il est possible d’injecter le service en cours, et de l’utiliser comme argument. En pratique, ceci est uniquement utile pour les méthodes de rappel (callback)

Argument vide : Il s’agit d’un type d’argument qui na pas de valeur. L’argument « conteneur»  et « service courant»  étendent ce type. Attention, l’argument vide est différent de null.

Référence à un service : C’est un des types d’argument le plus utilisé, il représente un autre service.

Argument résolu grâce aux services : Parfois, il est utile d’utiliser un service pour récupérer un argument, je pense à la configuration entres autres. Ce type d’argument utilise donc une méthode spécifique d’un autre service pour être résolu.

Stratégies de construction

Stratégies de construction

Maintenant que nous avons un schéma qui représente les relations entre nos services, nous allons nous occuper de la construction de ces services.

Nous avons choisi de séparer complètement les logiques de construction et de définition, pour permettre de favoriser un maximum d’usages possibles pour l’un et l’autre des composants.

Chaque type, dans le schéma, peut être lié à un type de stratégie pour se construire. Il y à donc plusieurs stratégies de construction pour les services, les méthodes et les arguments.

L’intérêt d’utiliser des stratégies de construction est de permettre à chacun de nos types, dans le schéma, de se construire eux même, en utilisant leur méthodebuild(), qui va elle déléguer la tache de construction aux stratégies.

En interne, il est possible d’utiliser des stratégies de construction différentes, et d’en changer à tout moment. Ce comportement suit, en fait, le patron de conception stratégie.

Builders / Monteurs

Puisque nous parlons de patrons de conception (design patterns), parlons du motif « Monteur» .

Vous serez sans doute d’accord avec moi pour dire qu’écrire un schéma entièrement à la main, en utilisant les classes dont nous avons parlé un peu plus haut peut s’avérer rapidement assez pénible. En tout cas, pour l’avoir expérimenté lors de l’écriture des tests, je peux dire qu’il ne s’agit pas d’un gain de temps, loin de là.

Une solution pratique consiste à utiliser le motif Monteur. L’idée est d’écrire le schéma sous une forme sympathique et facile à écrire pour nous, développeurs, et d’utiliser une classe intermédiaire pour transformer notre représentation du schéma dans la représentation compréhensible par notre composant.

Cette classe intermédiaire monte donc notre schéma, en déchiffrant une autre structure.

Builders

Le premier type de monteur qui me vient à l’esprit (le plus pratique, en fait), est le monteur XML. Il est capable de lire un schéma, décrit au format XML, et de construire le schéma en utilisant les objets de notre bibliothèque. L’écriture du schéma XML à plusieurs avantages: il est facile à écrire, permet d’utiliser des outils extérieurs pour l’éditer facilement, et bénéficie, grâce a XML Schema, d’une auto-complétion et d’une vérification à la volée, lors de l’écriture.

Les injecteurs de dépendances Google Juice et Spring permettent l’utilisation des annotations directement dans le code, pour définir les règles d’injection (le schéma pour nous).

Bien qu’il ne s’agisse pas d’un comportement recommandé (les annotations ne sont exploitables que par un type d’injecteur, même si une spécification est actuellement en cours), il est possible d’utiliser la réflexion sur un projet, et de la combiner a l’utilisation d’annotations pour déduire facilement la structure de notre schéma, pour le remplir ensuite à notre guise.

Ce composant est également un monteur.

Les monteurs suivants sont fournis de base:

  • Le monteur XML
  • Le monteur PHP, qui utilise une interface fluide, pour permettre des configurations de ce type:$monteur->addService()->withMethod()
  • Le monteur Réflexion (utilise la réflexion sur nos classes pour construire un schéma)

Dumpers

Un dumper est un objet qui copie des données d’un type de format vers un autre. Effectivement, il peut s’avérer utile d’avoir une manière simple de se représenter un schéma déjà défini.

Dumpers

Les dumpers permettent par exemple de représenter un schéma sous une forme graphique, ou bien sous une forme plus compréhensible pour nous, avec un simple texte par exemple.

Il est donc vraiment facile de montrer les dépendances de vos projets, en utilisant simplement le dumper Dot (qui est le format utilisé par graphviz) par exemple.

Voici la liste des dumpers :

  • Le dumper texte
  • Le dumper Dot (graphviz)
  • Le dumper XML
  • Le dumper PHP

Ces deux composants laissent entrevoir des pistes intéressantes: il est possible d’écrire ses classes, puis de générer un schéma partiel grâce au monteur « réflexion» , de le dumper en XML, de le compléter à la main (avec de l’auto-complétion), et de le monter à nouveau, grâce au monteur XML.

Implémentation

Voici quelques règles que nous avons suivi lors du développement en lui même:

Espaces de noms / PHP 5.3

Alors que nous nous penchions sur ce projet, PHP 5.3 n’était pas encore sorti, mais puisque cette version apportait des fonctionnalités vraiment intéressantes (late static binding, espaces de noms et closures), nous avons choisi d’utiliser alors la version en cours de développement de PHP 5.3.

Maintenant, PHP 5.3 est disponible en version stable, et permet de faire fonctionner notre projet.

Notre bibliothèque se sépare selon les espaces de noms suivants:

  • L’espace de nomConstruction, qui contient toutes les classes liées au concept de construction (les stratégies de construction)
  • L’espace de nomDefinition, qui contient le schéma.
  • L’espace de nomTransformationqui contient les Dumpers et les Monteurs

Développement piloté par les tests (TDD)

Ce projet fut également l’occasion d’écrire nos premiers tests, pour finir par utiliser une approche pilotée par les tests.

Le développement piloté par les tests préconise de réaliser ses tests avant d’écrire ses classes. Au début, ça chatouille un peu, mais on comprend rapidement l’intérêt de cette méthodologie, qui est une vraie bonne pratique.

Écrire ses tests avant d’avoir codé la classe nous oblige à la fois à privilégier une utilisation logique de nos composants, et à fixer les interfaces. Le code produit est réellement comme on souhaite l’utiliser, et non pas comme il est plus facile de l’implémenter.

Écrire des tests, c’est aussi penser à l’ensemble des scénarios d’utilisation de ces classes, même les plus farfelus. Cela nous oblige à réfléchir à tous ces cas d’utilisation, et ça fait le plus grand bien !

Pour revenir aux tests, ils permettent de tester que notre application se comporte bien comme elle le devrait, mais cela permet aussi de détecter rapidement des régressions que de nouvelles fonctionnalités peuvent apporter.

Rapidement, on écrit des tests pour tout: bugs, idées, etc. Ça favorise vraiment le développement d’une application.

Un peu plus haut, je parlais de Mock objets (ou objets bouchon, en français). Je vous laisse consulter l’article wikipédia sur les mocks pour vous faire une idée plus précise, mais il s’agit, rapidement, d’objets qui permettent de simuler le comportement d’autres objets, ces derniers pouvant communiquer avec la suite de tests.

Interfaces

Dans l’ensemble de nos classes, nous essayons d’utiliser des interfaces plutôt que des implémentations particulières.
Pourquoi ? Parce que travailler avec des interfaces nous permet de changer à tout moment d’implémentation !

Dans le cas d’Alice, elle n’est pas dépendante d’un type particulier de glace (celle à la fraise), mais simplement aux glaces, à l’interfaceGlace, pour être exact.

Chacune des interfaces ci dessous représente un comportement décrit plus haut:

  • Schema
  • Service
  • Method
  • Argument
  • Container
  • Dumper
  • Builder

L’écriture des classes

Pour écrire nos classes, et parce que nous souhaitons fournir un système facilement extensible, nous fournissons quasi systématiquement une interface, et une classe abstraite, pour que chaque concept puisse être étendu facilement.

D’ailleurs, l’écriture des classes en elle même est assez simple, une fois que tous les concepts ont étés décrit et sont clairs.

Vous pouvez regarder le code sur le dépôt mercurial de spiral

Je ne vois pas grand chose à ajouter à propos de l’implémentation, si ce n’est, peut être, qu’il est indispensable de commenter votre code: cela permet aux potentiels futur contributeurs de s’y retrouver facilement, et de comprendre le détail des opérations !

Conclusion

J’espère que cet article vous aura intéressé, en tout cas j’ai pris beaucoup de plaisir à l’écrire, et vous aurez au moins appris comment nous avons choisi d’implémenter un injecteur de dépendances en utilisant quelques bonnes pratiques logicielles !

Written by Alexis Metaireau

juillet 20th, 2010 at 12:07

Posted in php-fr

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A distutils2 month — PyPI simple index ready.

2 comments

I’m working for about a month for distutils2, even if I was being a bit busy (as I had some class courses and exams to work on)

I’ll try do sum-up my general feelings here, and the work I’ve made so far. You can also find, if you’re interested, my weekly summaries in a dedicated wiki page.

General feelings

First, and it’s a really important point, the GSoC is going very well, for me as for other students, at least from my perspective. It’s a pleasure to work with such enthusiast people, as this make the global atmosphere very pleasant to live.

First of all, I’ve spent time to read the existing codebase, and to understand what we’re going to do, and what’s the rationale to do so.

It’s really clear for me now: what we’re building is the foundations of a packaging infrastructure in python. The fact is that many projects co-exists, and comes all with their good concepts. Distutils2 tries to take the interesting parts of all, and to provide it in the python standard libs, respecting the recently written PEP about packaging.

With distutils2, it will be simpler to make "things" compatible. So if you think about a new way to deal with distributions and packaging in python, you can use the Distutils2 APIs to do so.

Tasks

My main task while working on distutils2 is to provide an installation and an un-installation command, as described in PEP 376. For this, I first need to get informations about the existing distributions (what’s their version, name, metadata, dependencies, etc.)

The main index, you probably know and use, is PyPI. You can access it at http://pypi.python.org.

PyPI index crawling

There is two ways to get these informations from PyPI: using the simple API, or via xml-rpc calls.

A goal was to use the version specifiers defined in PEP 345 and to provides a way to sort the grabbed distributions depending our needs, to pick the version we want/need.

Using the simple API

The simple API is composed of HTML pages you can access at http://pypi.python.org/simple/.

Distribute and Setuptools already provides a crawler for that, but it deals with their internal mechanisms, and I found that the code was not so clear as I want, that’s why I’ve preferred to pick up the good ideas, and some implementation details, plus re-thinking the global architecture.

The rules are simple: each project have a dedicated page, which allows us to get informations about:

  • the distribution download locations (for some versions)
  • homepage links
  • some other useful informations, as the bugtracker address, for instance.

If you want to find all the distributions of the "EggsAndSpam" project, you could do the following (do not take so attention to the names here, as the API will probably change a bit):

>>> index = SimpleIndex()
>>> index.find("EggsAndSpam")
[EggsAndSpam 1.1, EggsAndSpam 1.2, EggsAndSpam 1.3]

We also could use version specifiers:

>>> index.find("EggsAndSpam (< =1.2)")
[EggsAndSpam 1.1, EggsAndSpam 1.2]

Internally, what’s done here is the following:

  • it process the http://pypi.python.org/simple/FooBar/ page, searching for download URLs.
  • for each found distribution download URL, it creates an object, containing informations about the project name, the version and the URL where the archive remains.
  • it sort the found distributions, using version numbers. The default
    behavior here is to prefer source distributions (over binary ones), and to rely on the last "final" distribution (rather than beta, alpha etc. ones)

So, nothing hard or difficult here.

We provides a bunch of other features, like relying on the new PyPI mirroring
infrastructure
or filter the found distributions by some criterias. If you’re curious, please browse the distutils2 documentation.

Using xml-rpc

We also can make some xmlrpc calls to retreive informations from PyPI. It's a really more reliable way to get informations from from the index (as it's just the index that provides the informations), but cost processes on the PyPI distant server.

For now, this way of querying the xmlrpc client is not available on Distutils2, as I'm working on it. The main pieces are already present (I'll reuse some work I've made from the SimpleIndex querying, and some code already set up), what I need to do is to provide a xml-rpc PyPI mock server, and that's on what I'm
actually working on.

Processes

For now, I'm trying to follow the "documentation, then test, then code" path, and that seems to be really needed while working with a community. Code is hard to read/understand, compared to documentation, and it's easier to change.

While writing the simple index crawling work, I must have done this to avoid some changes on the API, and some loss of time.

Also, I've set up a schedule, and the goal is to be sure everything will be ready in time, for the end of the summer. (And now, I need to learn to follow schedules ...)

Written by Alexis Metaireau

juillet 6th, 2010 at 9:12

A distutils2 sprint in tours

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Yesterday, as I was traveling to Tours, I’ve took some time to visit Éric, another student who’s working on distutils2 this summer, as a part of the GSoC. Basically, it was to take a drink, discuss a bit about distutils2, our respective tasks and general feelings, and to put a face on a pseudonym.

I’d really enjoyed this time, because Éric knows a lot of things about mercurial and python good practices, and I’m eager to learn about those.

So, we have discussed about things, have not wrote so much code, but have some things to propose so far, about documentation, and I also provides here some bribes of conversations we had.

Documentation

While writing the PyPI simple index crawler documentation, I realized that we miss some structure, or how-to about the documentation. Yep, you read well. We lack documentation on how to make documentation. Heh.

We’re missing some rules to follow, and this lead to a not-so-structured final documentation.

We probably target three type of publics, and we can split the documentation regarding those:

  • Packagers who want to distribute their softwares.
  • End users who need to understand how to use end user commands, like the installer/uninstaller
  • packaging coders who use distutils2, as a base for building a package manager.

We also need to discuss about a pattern to follow while writing documentation. How many parts do we need ? Where to put the API description ? etc. That’s maybe seems to be not so important, but I guess the readers would appreciate to have the same structure all along distutils2 documentation.

Mercurial

I’m really not a mercurial power user. I use it on daily basis, but I lack of basic knowledge about it. Big thanks Éric for sharing yours with me, you’re of a great help.

We have talked about some mercurial extensions that seems to make the life simpler, while used the right way. I’ve not used them so far, so consider this as a personal note.

  • hg histedit, to edit the history
  • hg crecord, to select the changes to commit

We have spent some time to review a merge I made sunday, to re-merge it, and commit the changes as a new changeset. Awesome.

These things make me say I need to read the hg book, and will do as soon as I got some spare time: mercurial seems to be simply great.

So … Great. I’m a powerful merger now !

On using tools

Because we also are hackers, we have shared a bit our ways to code, the tools we use, etc.

Both of us were using vim, and I’ve discovered vimdiff and hgtk, which will completely change the way I navigate into the mercurial history.

We aren’t « power users» , so we have learned from each other about vim tips.

You can find my dotfiles on github, if it could help. They’re not perfect, and not intended to be, because changing all the time, as I learn. Don’t hesitate to have a look, and to propose enhancements if you have !

On being pythonic

My background as an old Java user disserves me so far, as the paradigms are not the same while coding in python. Hard to find the more pythonic way to do, and sometimes hard to unlearn my way to think about software engineering.

Well, it seems that the only solution is to read code, and to re-read import this from times to times ! Coding like a pythonista seems to be a must-read, so, I know what to do.

Conclusion

It was really great. Next time, we’ll need to focus a bit more on distutils2, and to have a bullet list of things to do, but days like this one are opportunities to catch !

We’ll probably do another sprint in a few weeks, stay tuned !

Written by Alexis Metaireau

juillet 6th, 2010 at 2:48

Posted in distutils2

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