== Travailler en isolation

On va aborder la gestion et l'isolation des dépendances. Il est tout à fait possible de s'en passer complètement dans le cadre de "petits" projets ou d'applications déployées sur des machines dédiées, et de fonctionner à grand renforts de "sudo" et d'installation globale des dépendances. 

Cette section est aussi utile pour une personne travaillant seule, que pour transmettre les connaissances à un nouveau membre de l'équipe ou pour déployer l'application elle-même.

Cette pratique est cependant fortement déconseillée pour plusieurs raisons: 

. Il est tout à fait envisagable que deux applications différentes soient déployées sur un même hôte, et nécessitent chacune deux versions différentes d'une même dépendance.
. Pour la reproductibilité d'un environnement spécifique. Cela évite notamment les réponses type "Ca juste marche chez moi", puisque la construction d'un nouvel environnement fait partie de la documentation du projet; grace à elle, on a la possibilité de construire un environnement sain et d'appliquer des dépendances identiques, quelle que soit la machine hôte.

image::https://res.cloudinary.com/teepublic/image/private/s--hOdhXtVV--/t_Preview/b_rgb:ffffff,c_limit,f_jpg,h_630,q_90,w_630/v1464028809/production/designs/521845_1.jpg 

Depuis la version 3.5 de Python, le module `venv` est link:recommandé[https://docs.python.org/3/library/venv.html] afin de créer un environnement virtuel.

Il existe plusieurs autres modules permettant d'arriver au même résultat, avec quelques avantages et inconvénients pour chacun d'entre eux. 

NOTE: parler ici de poetry, pip, pipenv et rebondir sur le point 2 des 12 facteurs.

=== Création de l'environnement virtuel

Commencons par créer un environnement virtuel, afin d'y stocker les dépendances. Placez-vous dans le répertoire dans lequel vous pourrez stocker tous vos environnements (ces environnements sont indépendants des sources; ils peuvent donc être placés n'importe où sur votre disque - évitez peut-être juste de les mettre pile dans le même répertoire que votre code source). Lancez ensuite la commande `python3 -m venv gwift-env`.

Ceci créera l'arborescence de fichiers suivante, qui peut à nouveau être un peu différente en fonction du système d'exploitation:

[source,bash]
---
fred@aerys:~/Sources/.venvs/gwift-env$ ls
bin  include  lib  lib64  pyvenv.cfg  share
---

Nous pouvons ensuite l'activer grâce à la commande `source gwift-env/bin/activate`.

[source,bash]
---
(gwift-env) fred@aerys:~/Sources/.venvs/gwift-env$ <1>
---
<1> Le *shell* signale que nous sommes bien dans l'environnement `gwift-env`. 

Par la suite, nous considérerons que l'environnement virtuel est toujours activé, même si ``gwift-env`` à chaque snippet de code.

A présent que l'environnement est activé, tous les binaires de cet environnement prendront le pas sur les binaires du système. De la même manière, une variable `PATH` propre est définie et utilisée, afin que les librairies Python y soient stockées. C'est donc dans cet environnement virtuel que nous retrouverons le code source de Django, ainsi que des librairies externes pour Python une fois que nous les aurons installées.

Pour gérer des versions différentes d'une même librairie, il nous suffit de jongler avec autant d'environnements que nécessaires. Une application nécessite une version de Django inférieure à la 2.0 ? On crée un environnement, on l'active et on installe ce qu'il faut.

Cette technique fonctionnera autant pour un poste de développement que sur les serveurs destinés à recevoir notre application.

Pour désactiver l'environnement virtuel, il suffit d'utiliser la commande `deactivate`

=== Installation de Django et création du répertoire de travail

Après avoir activé l'environnement, on peut à présent y installer Django. La librairie restera indépendante du reste du système, et ne polluera aucun autre projet.

C'est parti: `pip install 'django<3.1' !

[source,bash]
----
$ pip install django
Collecting django
    Downloading Django-3.0.5
100% |################################|
Installing collected packages: django
Successfully installed django-3.0.5
----

Les commandes de création d'un nouveau site sont à présent disponibles, la principale étant `django-admin startproject`. Par la suite, nous utiliserons `manage.py`, qui constitue un *wrapper* autour de `django-admin`.

Pour démarrer notre projet, nous lançons donc ``django-admin startproject gwift``.

[source,bash]
----
$ django-admin startproject gwift
----

Cette action a pour effet de créer un nouveau dossier ``gwift``, dans lequel on trouve la structure suivante:

[source,bash]
----
$ tree gwift
gwift
├── gwift
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
└── manage.py
----

C'est sans ce répertoire que vont vivre tous les fichiers liés au projet. Le but est de faire en sorte que toutes les opérations (maintenance, déploiement, écriture, tests, ...) puissent se faire à partir d'un seul point d'entrée. Tant qu'on y est, nous pouvons rajouter les répertoires utiles à la gestion de notre projet, à savoir la documentation, les dépendances et le README:

[source,bash]
----
$ mkdir docs requirements
$ touch docs/README.md
----

[source,bash]
----
$ tree gwift
gwift
├── gwift
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
└── manage.py
|-- docs/
|-- requirements/
|-- README
----

Chacun de ces fichiers sert à:

 * ``settings.py`` contient tous les paramètres globaux à notre projet.
 * ``urls.py`` contient les variables de routes, les adresses utilisées et les fonctions vers lesquelles elles pointent.
 * ``manage.py``, pour toutes les commandes de gestion.
 * ``wsgi.py`` contient la définition de l'interface `WSGI <https://en.wikipedia.org/wiki/Web_Server_Gateway_Interface>`_, qui permettra à votre serveur Web (Nginx, Apache, ...) de faire un pont vers votre projet.

NOTE: déplacer la configuration dans un répertoire ``config`` à part.

=== Gestion des dépendances

Comme nous venons d'ajouter une dépendance à notre projet, nous allons créer un fichier reprenant tous les dépendances de notre projet. Celles-ci sont normalement placées dans un fichier ``requirements.txt``. Dans un premier temps, ce fichier peut être placé directement à la racine du projet, mais on préférera rapidement le déplacer dans un sous-répertoire spécifique (``requirements``), afin de grouper les dépendances en fonction de leur utilité:

 * ``base.txt``
 * ``dev.txt``
 * ``staging.txt``
 * ``production.txt``

Au début de chaque fichier, il suffira d'ajouter la ligne ``-r base.txt``, puis de lancer l'installation grâce à un ``pip install -r <nom du fichier>``. De cette manière, il est tout à fait acceptable de n'installer `flake8` et `django-debug-toolbar` qu'en développement par exemple.  Dans l'immédiat, ajoutez simplement ``django`` dans le fichier ``requirements/base.txt``.

[source,bash]
----
$ echo django >> requirements/base.txt
----

Par la suite, il vous faudra **absolument** spécifier les versions à utiliser: les librairies que vous utilisez comme dépendances évoluent, de la même manière que vos projets. Des fonctions sont cassées, certaines signatures sont modifiées, des comportements sont altérés, etc. Si vous voulez être sûr et certain que le code que vous avez écrit continue à fonctionner, spécifiez la version de chaque librairie de dépendances. Avec les mécanismes d'intégration continue et de tests unitaires, on verra plus loin comment se prémunir d'un changement inattendu.

=== Structure finale de l'environnement

Nous avons donc la strucutre finale pour notre environnement de travail:

[source,bash]
----
$ tree ~/gwift-project
gwift
├── docs
│   └── README.md
├── gwift
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
│   manage.py
└── requirements
    └── base.txt
----
