Le langage https://www.python.org/[Python] est un https://docs.python.org/3/faq/general.html#what-is-python[langage de programmation] interprété, interactif, orienté objet (souvent), fonctionnel (parfois), open source, multi-plateformes, flexible, facile à apprendre et difficile à maîtriser.
.https://xkcd.com/353/
image::images/xkcd-353-python.png[]
A première vue, certains concepts restent difficiles à aborder: l'indentation définit l'étendue d'un bloc (classe, fonction, méthode, boucle, condition, ...), il n'y a pas de typage fort des variables et le compilateur n'est pas là pour assurer le filet de sécurité avant la mise en production (puisqu'il n'y a pas de compilateur 😛).
Et malgré ces quelques points, Python reste un langage généraliste accessible et "bon partout", et de pouvoir se reposer sur un écosystème stable et fonctionnel.
Il fonctionne avec un système d'améliorations basées sur des propositions: les PEP, ou "**Python Enhancement Proposal**".
Chacune d'entre elles doit être approuvée par le http://fr.wikipedia.org/wiki/Benevolent_Dictator_for_Life[Benevolent Dictator For Life].
Si vous avez besoin d'un aide-mémoire ou d'une liste exhaustive des types et structures de données du langage, référez-vous au lien suivant: https://gto76.github.io/python-cheatsheet/[Python Cheat Sheet].
NOTE: Le langage Python utilise un typage dynamique appelé https://fr.wikipedia.org/wiki/Duck_typing[*duck typing*]: "_When I see a bird that quacks like a duck, walks like a duck, has feathers and webbed feet and associates with ducks — I’m certainly going to assume that he is a duck_"
La première PEP qui va nous intéresser est la https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/[PEP 8 -- Style Guide for Python Code]. Elle spécifie comment du code Python doit être organisé ou formaté, quelles sont les conventions pour l’indentation, le nommage des variables et des classes, ...
En bref, elle décrit comment écrire du code proprement, afin que d’autres développeurs puissent le reprendre facilement, ou simplement que votre base de code ne dérive lentement vers un seuil de non-maintenabilité.
Dans cet objectif, un outil existe et listera l'ensemble des conventions qui ne sont pas correctement suivies dans votre projet: pep8.
Pour l'installer, passez par pip. Lancez ensuite la commande pep8 suivie du chemin à analyser (`.`, le nom d'un répertoire, le nom d'un fichier `.py`, ...).
Si vous souhaitez uniquement avoir le nombre d'erreur de chaque type, saisissez les options `--statistics -qq`.
6 E122 continuation line missing indentation or outdented
8 E127 continuation line over-indented for visual indent
23 E128 continuation line under-indented for visual indent
3 E131 continuation line unaligned for hanging indent
12 E201 whitespace after '{'
13 E202 whitespace before '}'
86 E203 whitespace before ':'
----
Si vous ne voulez pas être dérangé sur votre manière de coder, et que vous voulez juste avoir un retour sur une analyse de votre code, essayez `pyflakes`: cette librairie analysera vos sources à la recherche de sources d'erreurs possibles (imports inutilisés, méthodes inconnues, etc.).
Python étant un langage interprété fortement typé, il est plus que conseillé, au même titre que les tests unitaires que nous verrons plus bas, de documenter son code.
Il existe plusieurs types de conventions de documentation:
. PEP 257
. Numpy
. Google Style (parfois connue sous l'intitulé `Napoleon`)
. ...
Les https://google.github.io/styleguide/pyguide.html#38-comments-and-docstrings[conventions proposées par Google] nous semblent plus faciles à lire que du RestructuredText, mais sont parfois moins bien intégrées que les docstrings officiellement supportées (typiquement, par exemple par https://clize.readthedocs.io/en/stable/[clize] qui ne reconnait que du RestructuredText).
Retrieves rows pertaining to the given keys from the Table instance
represented by table_handle. String keys will be UTF-8 encoded.
Args:
table_handle: An open smalltable.Table instance.
keys: A sequence of strings representing the key of each table
row to fetch. String keys will be UTF-8 encoded.
require_all_keys: Optional; If require_all_keys is True only
rows with values set for all keys will be returned.
Returns:
A dict mapping keys to the corresponding table row data
fetched. Each row is represented as a tuple of strings. For
example:
{b'Serak': ('Rigel VII', 'Preparer'),
b'Zim': ('Irk', 'Invader'),
b'Lrrr': ('Omicron Persei 8', 'Emperor')}
Returned keys are always bytes. If a key from the keys argument is
missing from the dictionary, then that row was not found in the
table (and require_all_keys must have been False).
Raises:
IOError: An error occurred accessing the smalltable.
"""
----
C'est-à-dire:
. Une courte ligne d'introduction, descriptive, indiquant ce que la fonction ou la méthode réalise. Attention, la documentation ne doit pas indiquer _comment_ la fonction/méthode est implémentée, mais ce qu'elle fait concrètement (et succintement).
. Une ligne vide
. Une description plus complète et plus verbeuse
. Une ligne vide
. La description des arguments et paramètres, des valeurs de retour (+ exemples) et les exceptions qui peuvent être levées.
Un exemple (encore) plus complet peut être trouvé https://sphinxcontrib-napoleon.readthedocs.io/en/latest/example_google.html#example-google[dans le dépôt sphinxcontrib-napoleon].
Pour ceux que cela pourrait intéresser, il existe https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=njpwerner.autodocstring[une extension pour Codium], comme nous le verrons juste après, qui permet de générer automatiquement le squelette de documentation d'un bloc de code:
. Le premier niveau concerne https://pypi.org/project/pycodestyle/[pycodestyle] (anciennement, `pep8` justement...), qui analyse votre code à la recherche d'erreurs de convention.
. Le deuxième niveau concerne https://pypi.org/project/pyflakes/[pyflakes]. Pyflakes est un _simple_ footnote:[Ce n'est pas moi qui le dit, c'est la doc du projet] programme qui recherchera des erreurs parmi vos fichiers Python.
. Le troisième niveau est https://pypi.org/project/flake8/[Flake8], qui regroupe les deux premiers niveaux, en plus d'y ajouter flexibilité, extensions et une analyse de complexité de McCabe.
. Le quatrième niveau footnote:[Oui, en Python, il n'y a que quatre cercles à l'Enfer] est https://pylint.org/[PyLint].
PyLint est le meilleur ami de votre _moi_ futur, un peu comme quand vous prenez le temps de faire la vaisselle pour ne pas avoir à la faire le lendemain: il rendra votre code soyeux et brillant, en posant des affirmations spécifiques.
A vous de les traiter en corrigeant le code ou en apposant un _tag_ indiquant que vous avez pris connaissance de la remarque, que vous en avez tenu compte, et que vous choisissez malgré tout de faire autrement.
Pour vous donner une idée, voici ce que cela pourrait donner avec un code pas très propre et qui ne sert à rien:
[source,python]
----
from datetime import datetime
"""On stocke la date du jour dans la variable ToD4y"""
ToD4y = datetime.today()
def print_today(ToD4y):
today = ToD4y
print(ToD4y)
def GetToday():
return ToD4y
if __name__ == "__main__":
t = Get_Today()
print(t)
----
Avec Flake8, nous obtiendrons ceci:
[source,bash]
----
test.py:7:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
test.py:8:5: F841 local variable 'today' is assigned to but never used
test.py:11:1: E302 expected 2 blank lines, found 1
test.py:16:8: E222 multiple spaces after operator
test.py:16:11: F821 undefined name 'Get_Today'
test.py:18:1: W391 blank line at end of file
----
Nous trouvons des erreurs:
* de *conventions*: le nombre de lignes qui séparent deux fonctions, le nombre d'espace après un opérateur, une ligne vide à la fin du fichier, ... Ces _erreurs_ n'en sont pas vraiment, elles indiquent juste de potentiels problèmes de communication si le code devait être lu ou compris par une autre personne.
* de *définition*: une variable assignée mais pas utilisée ou une lexème non trouvé. Cette dernière information indique clairement un bug potentiel. Ne pas en tenir compte nuira sans doute à la santé de votre code (et risque de vous réveiller à cinq heures du mat', quand votre application se prendra méchamment les pieds dans le tapis).
Nous avons parlé ci-dessous de style de codage pour Python (PEP8), de style de rédaction pour la documentation (PEP257), d'un _linter_ pour nous indiquer quels morceaux de code doivent absolument être revus, ...
Même si elle n'est pas parfaite, https://black.readthedocs.io/en/stable/[Black] arrive à un compromis entre clarté du code, facilité d'installation et d'intégration et résultat.
Mais ce formatage conviendra dans 97,83% des cas (au moins).
> By using Black, you agree to cede control over minutiae of hand-formatting. In return, Black gives you speed, determinism, and freedom from pycodestyle nagging about formatting. You will save time and mental energy for more important matters.
>
> Black makes code review faster by producing the smallest diffs possible. Blackened code looks the same regardless of the project you’re reading. Formatting becomes transparent after a while and you can focus on the content instead.
Traduit rapidement à partir de la langue de Batman: "_En utilisant Black, vous cédez le contrôle sur le formatage de votre code. En retour, Black vous fera gagner un max de temps, diminuera votre charge mentale et fera revenir l'être aimé_".
Mais la partie réellement intéressante concerne le fait que "_Tout code qui sera passé par Black aura la même forme, indépendamment du project sur lequel vous serez en train de travailler. L'étape de formatage deviendra transparente, et vous pourrez vous concentrer sur le contenu_".
A nouveau, un greffon pour `flake8` existe et donnera une estimation de la complexité de McCabe pour les fonctions trop complexes. Installez-le avec `pip install mccabe`, et activez-le avec le paramètre `--max-complexity`. Toute fonction dans la complexité est supérieure à cette valeur sera considérée comme trop complexe.
Nous vous disions ci-dessus que Python était un langage dynamique interprété.
Concrètement, cela signifie que des erreurs pouvant être détectées à la compilation avec d'autres langages, ne le sont pas avec Python.
Il existe cependant une solution à ce problème, sous la forme de http://mypy-lang.org/[Mypy], qui peut (sous vous le souhaitez ;-)) vérifier une forme de typage statique de votre code source, grâce à une expressivité du code, basée sur des annotations (facultatives, elles aussi).
Ces vérifications se présentent de la manière suivante:
[source,python]
----
from typing import List
def first_int_elem(l: List[int]) -> int:
return l[0] if l else None
if __name__ == "__main__":
print(first_int_elem([1, 2, 3]))
print(first_int_elem(['a', 'b', 'c']))
----
Est-ce que le code ci-dessous fonctionne correctement ?
*Oui*:
[source,bash]
----
λ python mypy-test.py
1
a
----
Malgré que nos annotations déclarent une liste d'entiers, rien ne nous empêche de lui envoyer une liste de caractères, sans que cela ne lui pose de problèmes.
Est-ce que Mypy va râler ? *Oui, aussi*.
Non seulement nous retournons la valeur `None` si la liste est vide alors que nous lui annoncions un entier en sortie, mais en plus, nous l'appelons avec une liste de caractères, alors que nous nous attendions à une liste d'entiers:
[source,bash]
----
λ mypy mypy-test.py
mypy-test.py:7: error: Incompatible return value type (got "Optional[int]", expected "int")
mypy-test.py:12: error: List item 0 has incompatible type "str"; expected "int"
mypy-test.py:12: error: List item 1 has incompatible type "str"; expected "int"
mypy-test.py:12: error: List item 2 has incompatible type "str"; expected "int"
Found 4 errors in 1 file (checked 1 source file)
----
Pour corriger ceci, nous devons:
. Importer le type `Optional` et l'utiliser en sortie de notre fonction `first_int_elem`
Comme tout bon *framework* qui se respecte, Django embarque tout un environnement facilitant le lancement de tests; chaque application est créée par défaut avec un fichier **tests.py**, qui inclut la classe `TestCase` depuis le package `django.test`:
Idéalement, chaque fonction ou méthode doit être testée afin de bien en valider le fonctionnement, indépendamment du reste des composants. Cela permet d'isoler chaque bloc de manière unitaire, et permet de ne pas rencontrer de régression lors de l'ajout d'une nouvelle fonctionnalité ou de la modification d'une existante.
Il existe plusieurs types de tests (intégration, comportement, ...); on ne parlera ici que des tests unitaires.
Avoir des tests, c'est bien.
S'assurer que tout est testé, c'est mieux.
C'est là qu'il est utile d'avoir le pourcentage de code couvert par les différents tests, pour savoir ce qui peut être amélioré.
Comme indiqué ci-dessus, Django propose son propre cadre de tests, au travers du package `django.tests`.
Une bonne pratique (parfois discutée) consiste cependant à switcher vers `pytest`, qui présente quelques avantages:
* Une syntaxe plus concise (au prix de https://docs.pytest.org/en/reorganize-docs/new-docs/user/naming_conventions.html[quelques conventions], même si elles restent configurables): un test est une fonction, et ne doit pas obligatoirement faire partie d'une classe héritant de `TestCase` - la seule nécessité étant que cette fonction fasse partie d'un module commençant ou finissant par "test" (`test_example.py` ou `example_test.py`).
* Une compatibilité avec du code Python "classique" - vous ne devrez donc retenir qu'un seul ensemble de commandes ;-)
* Des _fixtures_ faciles à réutiliser entre vos différents composants
* Une compatibilité avec le reste de l'écosystème, dont la couverture de code présentée ci-dessous.
Ainsi, après installation, il nous suffit de créer notre module `test_models.py`, dans lequel nous allons simplement tester l'addition d'un nombre et d'une chaîne de caractères (oui, c'est complètement biesse; on est sur la partie théorique ici):
[source,python]
----
def test_add():
assert 1 + 1 == "argh"
----
Forcément, cela va planter.
Pour nous en assurer (dès fois que quelqu'un en doute), il nous suffit de démarrer la commande `pytest`:
La couverture de code est une analyse qui donne un pourcentage lié à la quantité de code couvert par les tests.
Attention qu'il ne s'agit pas de vérifier que le code est **bien** testé, mais juste de vérifier **quelle partie** du code est testée.
Le paquet `coverage` se charge d'évaluer le pourcentage de code couvert par les tests.
Avec `pytest`, il convient d'utiliser le paquet https://pypi.org/project/pytest-cov/[`pytest-cov`], suivi de la commande `pytest --cov=gwift tests/`.
Si vous préférez rester avec le cadre de tests de Django, vous pouvez passer par le paquet https://pypi.org/project/django-coverage-plugin/[django-coverage-plugin] Ajoutez-le dans le fichier `requirements/base.txt`, et lancez une couverture de code grâce à la commande `coverage`.
La configuration peut se faire dans un fichier `.coveragerc` que vous placerez à la racine de votre projet, et qui sera lu lors de l'exécution.
L'intérêt de la matrice de compatibilité consiste à spécifier un ensemble de plusieurs versions d'un même interpréteur (ici, Python), afin de s'assurer que votre application continue à fonctionner. Nous sommes donc un cran plus haut que la spécification des versions des librairies, puisque nous nous situons directement au niveau de l'interpréteur.
Démarrez ensuite la commande `tox`, pour démarrer la commande `pytest` sur les environnements Python 3.6, 3.7, 3.8 et 3.9, après avoir installé nos dépendances présentes dans le fichier `requirements/dev.txt`.
Concrètement, nous pourrions tout à fait nous limiter à Notepad ou Notepad++.
Mais à moins d'aimer se fouetter avec un câble USB, nous apprécions la complétion du code, la coloration syntaxique, l'intégration des tests unitaires et d'un debugger, ainsi que deux-trois sucreries qui feront plaisir à n'importe quel développeur.
Si vous manquez d'idées ou si vous ne savez pas par où commencer:
* https://vscodium.com/[VSCodium], avec les plugins https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python[Python]et https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=eamodio.gitlens[GitLens]
* https://www.jetbrains.com/pycharm/[PyCharm]
* https://www.vim.org/[Vim] avec les plugins https://github.com/davidhalter/jedi-vim[Jedi-Vim] et https://github.com/preservim/nerdtree[nerdtree]
Si vous hésitez, et même si Codium n'est pas le plus léger (la faute à https://www.electronjs.org/[Electron]...), il fera correctement son travail (à savoir: faciliter le vôtre), en intégrant suffisament de fonctionnalités qui gâteront les papilles émoustillées du développeur impatient.
.Codium en action
image::images/environment/codium.png[]
=== Un terminal
_A priori_, les IDE footnote:[Integrated Development Environment] proposés ci-dessus fournissent par défaut ou _via_ des greffons un terminal intégré.
Ceci dit, disposer d'un terminal séparé facilite parfois certaines tâches.
A nouveau, si vous manquez d'idées:
. Si vous êtes sous Windows, téléchargez une copie de https://cmder.net/[Cmder]. Il n'est pas le plus rapide, mais propose une intégration des outils Unix communs (`ls`, `pwd`, `grep`, `ssh`, `git`, ...) sans trop se fouler.
. Pour tout autre système, vous devriez disposer en natif de ce qu'il faut.
.Mise en abîme
image::images/environment/terminal.png[]
=== Un gestionnaire de base de données
Django gère plusieurs moteurs de base de données.
Certains sont gérés nativement par Django (PostgreSQL, MariaDB, SQLite); _a priori_, ces trois-là sont disponibles pour tous les systèmes d'exploitation. D'autres moteurs nécessitent des librairies tierces (Oracle, Microsoft SQL Server).
Il n'est pas obligatoire de disposer d'une application de gestion pour ces moteurs: pour les cas d'utilisation simples, le shell Django pourra largement suffire (nous y reviendrons).
Mais pour faciliter la gestion des bases de données elles-même, et si vous n'êtes pas à l'aise avec la ligne de commande, choisissez l'une des applications d'administration ci-dessous en fonction du moteur de base de données que vous souhaitez utiliser.
* Pour *PostgreSQL*, il existe https://www.pgadmin.org/[pgAdmin]
* Pour *MariaDB* ou *MySQL*, partez sur https://www.phpmyadmin.net/[PHPMyAdmin]
* Pour *SQLite*, il existe https://sqlitebrowser.org/[SQLiteBrowser]
PHPMyAdmin ou PgAdmin.
=== Un gestionnaire de mots de passe
Nous en auront besoin pour gé(né)rer des phrases secrètes pour nos applications.
Si vous n'en utilisez pas déjà un, partez sur https://keepassxc.org/[KeepassXC]: il est multi-plateformes, suivi et s'intègre correctement aux différents environnements, tout en restant accessible.
image::images/environment/keepass.png[]
=== Un système de gestion de versions
Il existe plusieurs systèmes de gestion de versions.
Le plus connu à l'heure actuelle est https://git-scm.com/[Git], notamment pour sa (très) grande flexibilité et sa rapidité d'exécution.
Il est une aide précieuse pour développer rapidement des preuves de concept, switcher vers une nouvelle fonctionnalité, un bogue à réparer ou une nouvelle release à proposer au téléchargement.
Ses deux plus gros défauts concerneraient peut-être sa courbe d'apprentissage pour les nouveaux venus et la complexité des actions qu'il permet de réaliser.
.https://xkcd.com/1597/
image::images/xkcd-1597-git.png[]
Même pour un développeur solitaire, un système de gestion de versions (quel qu'il soit) reste indispensable.
Chaque "*branche*" correspond à une tâche à réaliser: un bogue à corriger (_Hotfix A_), une nouvelle fonctionnalité à ajouter ou un "_truc à essayer_" footnote:[Oui, comme dans "Attends, j'essaie vite un truc, si ça marche, c'est beau."] (_Feature A_ et _Feature B_).
Chaque "*commit*" correspond à une sauvegarde atomique d'un état ou d'un ensemble de modifications cohérentes entre elles.footnote:[Il convient donc de s'abstenir de modifier le CSS d'une application et la couche d'accès à la base de données, sous peine de se faire huer par ses relecteurs au prochain stand-up.]
De cette manière, il est beaucoup plus facile pour le développeur de se concenter sur un sujet en particulier, dans la mesure où celui-ci ne doit pas obligatoirement être clôturé pour appliquer un changement de contexte.
Cas pratique: vous développez cette nouvelle fonctionnalité qui va révolutionner le monde de demain et d'après-demain, quand, tout à coup (!), vous vous rendez compte que vous avez perdu votre conformité aux normes PCI parce les données des titulaires de cartes ne sont pas isolées correctement.
. sauver le travail en cours (`git add . && git commit -m [WIP]`)
. revenir sur la branche principale (`git checkout main`)
. créer un "hotfix" (`git checkout -b hotfix/pci-compliance`)
. solutionner le problème (sans doute un `;` en trop ?)
. sauver le correctif sur cette branche (`git add . && git commit -m "Did it!"`)
. récupérer ce correctif sur la branche principal (`git checkout main && git merge hotfix/pci-compliance`)
. et revenir tranquillou sur votre branche de développement pour fignoler ce générateur de noms de dinosaures rigolos que l'univers vous réclame à cor et à a cri (`git checkout features/dinolol`)
Les plus connus sont https://www.gitflow.com/[Gitflow] et https://www.reddit.com/r/programming/comments/7mfxo6/a_branching_strategy_simpler_than_gitflow/[Threeflow].
La description d'un changement se fait _via_ la commande `git commit`.
Il est possible de lui passer directement le message associé à ce changement grâce à l'attribut `-m`, mais c'est une pratique relativement déconseillée: un _commit_ ne doit effectivement pas obligatoirement être décrit sur une seule ligne.
Une description plus complète, accompagnée des éventuels tickets ou références, sera plus complète, plus agréable à lire, et plus facile à revoir pour vos éventuels relecteurs.
De plus, la plupart des plateformes de dépôts présenteront ces informations de manière ergonomique. Par exemple:
Par "_système de virtualisation_", nous entendons n'importe quel application, système d'exploitation, système de containeurisation, ... qui permette de créer ou recréer un environnement de développement aussi proche que celui en production.
Ces quelques propositions se situent un cran plus loin que la "simple" isolation d'un environnement, puisqu'elles vous permettront de construire un environnement complet.
Elles constituent donc une étape supplémentaires dans la configuration de votre espace de travail, mais en amélioreront la qualité.
Dans la suite, nous détaillerons Vagrant et Docker, qui constituent deux solutions automatisables et multiplateformes, dont la configuration peut faire partie intégrante de vos sources.
Vagrant consiste en un outil de création et de gestion d'environnements virtualisés, en respectant toujours une même manière de travailler, indépendamment des choix techniques et de l'infrastructure que vous pourriez sélectionner.
> Vagrant is a tool for building and managing virtual machine environments in a single workflow. With an easy-to-use workflow and focus on automation, Vagrant lowers development environment setup time, increases production parity, and makes the "works on my machine" excuse a relic of the past. footnote:[https://www.vagrantup.com/intro]
La partie la plus importante de la configuration de Vagrant pour votre projet consiste à placer un fichier `Vagrantfile` - _a priori_ à la racine de votre projet - et qui contiendra les information suivantes:
* Le choix du _fournisseur_ (*provider*) de virtualisation (Virtualbox, Hyper-V et Docker sont natifs; il est également possible de passer par VMWare, AWS, etc.)
* Une _box_, qui consiste à lui indiquer le type et la version attendue du système virtualisé (Debian 10, Ubuntu 20.04, etc. - et https://app.vagrantup.com/boxes/search[il y a du choix]).
* La manière dont la fourniture (*provisioning*) de l'environnement doit être réalisée: scripts Shell, fichiers, Ansible, Puppet, Chef, ... Choisissez votre favori :-) même s'il est toujours possible de passer par une installation et une maintenance manuelle, après s'être connecté sur la machine.
* Si un espace de stockage doit être partagé entre la machine virtuelle et l'hôte
* Les ports qui doivent être transmis de la machine virtuelle vers l'hôte.
La syntaxe de ce fichier `Vagrantfile` est en https://www.ruby-lang.org/en/[Ruby]. Vous trouverez ci-dessous un exemple, généré (et nettoyé) après avoir exécuté la commande `vagrant init`:
* Une nouvelle machine virtuelle (ie. _invitée_) sous Ubuntu Bionic Beaver, en x64
* Avec une correspondance du port `80` de la machine vers le port `8080` de l'hôte, en limitant l'accès à celui-ci - accédez à `localhost:8080` et vous accéderez au port `80` de la machine virtuelle.
* En utilisant Virtualbox comme backend - la mémoire vive allouée sera limitée à 1Go de RAM et nous ne voulons pas voir l'interface graphique au démarrage
* Et pour finir, nous voulons appliquer un script de mise à jour `apt-get update` et installer le paquet `nginx`
NOTE: Par défaut, le répertoire courant (ie. le répertoire dans lequel notre fichier `Vagrantfile` se trouve) sera synchronisé dans le répertoire `/vagrant` sur la machine invitée.
