

\chapter{Eléments d'architecture}

\begin{quote}
	Un code mal pensé entraîne nécessairement une perte d'énergie et de temps. 
	Il est plus simple de réfléchir, au moment de la conception du programme, à une architecture permettant une meilleure maintenabilité que de devoir corriger un code "sale" \emph{a posteriori}. 
	C'est pour aider les développeurs à rester dans le droit chemin que les principes SOLID ont été énumérés. \cite{gnu_linux_mag_hs_104}
\end{quote}
	
Les principes SOLID, introduit par Robert C. Martin dans les années 2000 pour orienter le développement de modules, sont les suivants:

\begin{enumerate}	
	\item
	  \textbf{SRP} - Single responsibility principle - Principe de Responsabilité Unique
	\item
	  \textbf{OCP} - Open-closed principle
	\item
	  \textbf{LSP} - Liskov Substitution
	\item
	  \textbf{ISP} - Interface ségrégation principle
	\item
	  \textbf{DIP} - Dependency Inversion Principle
\end{enumerate}

Des équivalents à ces directives existent au niveau des composants, puis au niveau architectural:
	
\begin{enumerate}
	\item
	  Reuse/release équivalence principle,
	\item
	  \textbf{CCP} - Common Closure Principle,
	\item
	  \textbf{CRP} - Common Reuse Principle.
\end{enumerate}

\includegraphics{images/arch-comp-modules.png}

\section{Modules}

\subsection{Single Responsility Principle} \label{SRP}

Le principe de responsabilité unique conseille de disposer de concepts ou domaines d'activité qui ne s'occupent chacun que d'une et une seule
chose. 
Ceci rejoint (un peu) la \href{https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_philosophy}{Philosophie Unix}, documentée par Doug McIlroy et qui demande de "\emph{faire une seule chose, mais de le faire bien}" \cite{unix_philosophy}. 

Selon ce principe, une classe ou un élément de programmation ne doit donc pas avoir plus d'une seule raison de changer.

Plutôt que de centraliser le maximum de code à un seul endroit ou dans une seule classe par convenance ou commodité \footnote{Aussi appelé
  \emph{God-Like object}}, le principe de responsabilité unique suggère que chaque classe soit responsable d'un et un seul concept.

Une manière de voir les choses consiste à différencier les acteurs ou les intervenants: imaginez disposer d'une classe représentant des données de membres du personnel; ces données pourraient être demandées par trois acteurs:

\begin{enumerate}
	\item Le CFO (Chief Financial Officer)
	\item Le CTO (Chief Technical Officer)
	\item Le COO (Chief Operating Officer)
\end{enumerate}

Chacun d'entre eux aura besoin de données et d'informations relatives à ces membres du personnel, et provenant donc d'une même source de données centralisée. 
Mais chacun d'entre eux également besoin d'une représentation différente ou de traitements distincts. \cite{clean_architecture}

Nous sommes d'accord qu'il s'agit à chaque fois de données liées aux employés; celles-ci vont cependant un cran plus loin et pourraient nécessiter des ajustements spécifiques en fonction de l'acteur concerné et de la manière dont il souhaite disposer des données. 
Dès que possible, identifiez les différents acteurs et demandeurs, en vue de prévoir les modifications qui pourraient être demandées par l'un d'entre eux.

Dans le cas d'un élément de code centralisé, une modification induite par un des acteurs pourrait ainsi avoir un impact sur les données utilisées par les autres.

Vous trouverez ci-dessous une classe \texttt{Document}, dont chaque instance est représentée par trois propriétés: son titre, son contenu et sa date de publication. 
Une méthode \texttt{render} permet également de proposer (très grossièrement) un type de sortie et un format de contenu: \texttt{XML} ou \texttt{Markdown}.

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{Python}
	class Document:
		def __init__(self, title, content, published_at):
			self.title = title
			self.content = content
			self.published_at = published_at
		
		def render(self, format_type):
			if format_type == "XML":
				return """<?xml version = "1.0"?>
					<document>
					<title>{}</title>
					<content>{}</content>
					<publication_date>{}</publication_date>
					</document>""".format(
					self.title,
					self.content,
					self.published_at.isoformat()
				)
			
			if format_type == "Markdown":
				import markdown
				return markdown.markdown(self.content)
				
			raise ValueError(
				"Format type '{}' is not known".format(format_type)
			)
	\end{minted}
	\caption{Un convertisseur de document un peu bateau}
\end{listing}


Lorsque nous devrons ajouter un nouveau rendu (Atom, OpenXML, ...), il sera nécessaire de modifier la classe \texttt{Document}.
Ceci n'est:

\begin{enumerate}
	\item Ni intuitif: \emph{ce n'est pas le document qui doit savoir dans quels formats il peut être converti}
	\item Ni conseillé: \emph{lorsque nous aurons quinze formats différents à gérer, il sera nécessaire d'avoir autant de conditions dans cette méthode}
\end{enumerate}

En suivant le principe de responsabilité unique, une bonne pratique consiste à créer une nouvelle classe de rendu pour chaque type de format à gérer:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{Python}
	class Document:
		def __init__(self, title, content, published_at):
			self.title = title
			self.content = content
			self.published_at = published_at

		class DocumentRenderer:
			def render(self, document):
				if format_type == "XML":
					return """<?xml version = "1.0"?>
					<document>
						<title>{}</title>
						<content>{}</content>
						<publication_date>{}</publication_date>
					</document>""".format(
						self.title,
						self.content,
						self.published_at.isoformat()
					)
		
				if format_type == "Markdown":
					import markdown
					return markdown.markdown(self.content)
				
				raise ValueError("Format type '{}' is not known".format(format_type))
	\end{minted}
	\caption{Isolation du rendu d'un document par rapport à sa modélisation}
\end{listing}


A présent, lorsque nous devrons ajouter un nouveau format de prise en charge, il nous suffira de modifier la classe \texttt{DocumentRenderer}, sans que la classe \texttt{Document} ne soit impactée. 
En même temps, le jour où une instance de type \texttt{Document} sera liée à un champ \texttt{author}, rien ne dit que le rendu devra en tenir compte; nous modifierons donc notre classe pour y ajouter le nouveau champ sans que cela n'impacte nos différentes manières d'effectuer un rendu.

Un autre exemple consiterait à faire communiquer une méthode avec une base de données: ce ne sera pas à cette méthode à gérer l'inscription d'une exception à un emplacement spécifique (emplacement sur un disque, ...): cette action doit être prise en compte par une autre classe (ou un autre concept ou composant), qui s'occupera de définir elle-même l'emplacement où l'évènement sera enregistré, que ce soit dans une base de données, une instance Graylog ou un fichier. 
Cette manière de structurer le code permet de centraliser la configuration d'un type d'évènement à un seul endroit, ce qui augmente ainsi la testabilité globale du projet.

L'équivalent du principe de responsabilité unique au niveau des composants sera le \texttt{Common Closure Principle} \index{CCP}.
Au niveau architectural, cet équivalent correspondra aux frontières.

\subsection{Open-Closed}

\begin{quote}
	For software systems to be easy to change, they must be designed to allow the behavior to change by adding new code instead of changing existing code.
\end{quote}
	
L'objectif est de rendre le système facile à étendre, en limitant l'impact qu'une modification puisse avoir.
	
Reprendre notre exemple de modélisation de documents parle de lui-même: 

\begin{enumerate}
	\item Des données que nous avons converties dans un format spécifique pourraient à présent devoir être présentées dans une page web. 
	\item Et demain, ce sera dans un document PDF. 
	\item Et après demain, dans un tableur Excel. 
\end{enumerate}

La source de ces données reste la même (au travers d'une couche de présentation): c'est leur mise en forme qui diffère à chaque fois.
L'application n'a pas à connaître les détails d'implémentation: elle doit juste permettre une forme d'extension, sans avoir à appliquer quelconque modification en son cœur.

Un des principes essentiels en programmation orientée objets concerne l'héritage de classes et la surcharge de méthodes: plutôt que de partir sur une série de comparaisons comme nous l'avons initisée plus tôt pour définir le comportement d'une instance, il est parfois préférable de définir une nouvelle sous-classe, qui surcharge une méthode bien précise. 
Pour prendre un nouvel exemple, nous pourrions ainsi définir trois classes:

\begin{itemize}
\item
	Une classe \texttt{Customer}, pour laquelle la méthode \texttt{GetDiscount} ne renvoit rien;
\item
	Une classe \texttt{SilverCustomer}, pour laquelle la méthode revoit une réduction de 10\%;
\item
	Une classe \texttt{GoldCustomer}, pour laquelle la même méthode renvoit une réduction de 20\%.
\end{itemize}

Si nous devions rencontrer un nouveau type de client, il nous suffira de créer une nouvelle sous-classe, implémentant la réduction que nous souhaitons lui offrir. 
Ceci évite d'avoir à gérer un ensemble conséquent de conditions dans la méthode initiale, en fonction d'une variable ou d'un paramètre - ici, le type de client.

Nous passerions ainsi de ceci:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}{Python}
	class Customer():
		def __init__(self, customer_type: str):
			self.customer_type = customer_type
		
		def get_discount(customer: Customer) -> int:
			if customer.customer_type == "Silver":
				return 10
			elif customer.customer_type == "Gold":
				return 20
			return 0

	>>> jack = Customer("Silver")
	>>> jack.get_discount()
	10
	\end{minted}
\end{listing}

A ceci:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}{Python}
	class Customer():
		def get_discount(self) -> int:
			return 0
	
	class SilverCustomer(Customer):
		def get_discount(self) -> int:
			return 10
	
	class GoldCustomer(Customer):
		def get_discount(self) -> int:
			return 20
	
	>>> jack = SilverCustomer()
	>>> jack.get_discount()
	10
	\end{minted}
\end{listing}

En anglais, dans le texte : "\emph{Putting in simple words, the ``Customer'' class is now closed for any new modification but it's open for extensions when new customer types are added to the project.}".

\textbf{En résumé}: nous fermons la classe \texttt{Customer} à toute modification, mais nous ouvrons la possibilité de créer de nouvelles extensions en ajoutant de nouveaux types héritant de \texttt{Customer}.

De cette manière, nous simplifions également la maintenance de la méthode \texttt{get\_discount}, dans la mesure où elle dépend directement du type dans lequel elle est implémentée.

Nous pouvons également appliquer ceci à notre exemple sur les rendus de document, où le code suivant:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{Python}
	class Document:
		def __init__(self, title, content, published_at):
			self.title = title
			self.content = content
			self.published_at = published_at
		
		def render(self, format_type):
			if format_type == "XML":
				return """<?xml version = "1.0"?>
					<document>
					<title>{}</title>
					<content>{}</content>
					<publication_date>{}</publication_date>
					</document>""".format(
					self.title,
					self.content,
					self.published_at.isoformat()
				)
			
			if format_type == "Markdown":
				import markdown
				return markdown.markdown(self.content)
				
			raise ValueError(
				"Format type '{}' is not known".format(format_type)
			)
	\end{minted}
\end{listing}

devient le suivant:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{Python}
	class Renderer:
		def render(self, document):
			raise NotImplementedError
	
	class XmlRenderer(Renderer):
		def render(self, document)
			return """<?xml version = "1.0"?>
			<document>
				<title>{}</title>
				<content>{}</content>
				<publication_date>{}</publication_date>
			</document>""".format(
				document.title,
				document.content,
				document.published_at.isoformat()
			)
		
	class MarkdownRenderer(Renderer):
		def render(self, document):
			import markdown
			return markdown.markdown(document.content)
	\end{minted}
	\caption{Notre convertisseur suit le principe Open-Closed}
\end{listing}

Lorsque nous ajouterons notre nouveau type de rendu, nous ajouterons simplement une nouvelle classe de rendu qui héritera de \texttt{Renderer}.

\subsection{Liskov Substitution}

Le principe de substitution fait qu'une classe héritant d'une autre classe doit se comporter de la même manière que cette dernière. 
Il n'est pas question que la sous-classe n'implémente pas ou n'ait pas besoin de certaines méthodes, alors que celles-ci sont disponibles sa classe parente.
Mathématiquement, ce principe peut être défini de la manière suivante:

\begin{quote}
{[}\ldots\hspace{0pt}{]} if S is a subtype of T, then objects of type T in a computer program may be replaced with objects of type S (i.e., objects of type S may be substituted for objects of type T), without altering any of the desirable properties of that program (correctness, task performed, etc.). 

--- \href{http://en.wikipedia.org/wiki/Liskov_substitution_principle}{Wikipédia}.
\end{quote}

\begin{quote}
Let q(x) be a property provable about objects x of type T. 
Then q(y) should be provable for objects y of type S, where S is a subtype of T. 

--- \href{http://en.wikipedia.org/wiki/Liskov_substitution_principle}{Wikipédia aussi}
\end{quote}

Ce n'est donc pas parce qu'une classe \textbf{a besoin d'une méthode définie dans une autre classe} qu'elle doit forcément en hériter. 
Cela bousillerait le principe de substitution, dans la mesure où une instance de cette classe pourra toujours être considérée comme étant du type de son parent.

Petit exemple pratique: si nous définissons une méthode \texttt{make\_some\_noise} et une méthode \texttt{eat} sur une classe \texttt{Duck}, et qu'une réflexion avancée (et sans doute un peu alcoolisée) nous dit que "\emph{Puisqu'un \texttt{Lion} fait aussi du bruit, faisons le hériter de notre classe `Canard`"}, nous allons nous retrouver avec ceci: 

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{Python}
	class Duck:
		def make_some_noise(self):
			print("Kwak")
	
		def eat(self, thing):
			if thing in ("plant", "insect", "seed", "seaweed", "fish"):
				return "Yummy!"
			raise IndigestionError("Arrrh")
	
	class Lion(Duck):
		def make_some_noise(self):
			print("Roaaar!")
	\end{minted}
	\caption{Un lion et un canard sont sur un bateau...}
\end{listing}

Le principe de substitution de Liskov suggère qu'une classe doit toujours pouvoir être considérée comme une instance de sa classe parente, et \textbf{doit pouvoir s'y substituer}. 
Dans notre exemple, cela signifie que nous pourrons tout à fait accepter qu'un lion se comporte comme un canard et adore manger des plantes, insectes, graines, algues et du poisson. Miam ! 
Nous vous laissons tester la structure ci-dessus en glissant une antilope dans la boite à goûter du lion, ce qui nous donnera quelques trucs bizarres (et un lion atteint de botulisme).

Pour revenir à nos exemples de rendus de documents, nous aurions pu faire hériter notre \texttt{MarkdownRenderer} de la classe \texttt{XmlRenderer}:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{Python}
	class XmlRenderer:
		def render(self, document)
			return """<?xml version = "1.0"?>
			<document>
				<title>{}</title>
				<content>{}</content>
				<publication_date>{}</publication_date>
			</document>""".format(
				document.title,
				document.content,
				document.published_at.isoformat()
			)
		
		class MarkdownRenderer(XmlRenderer):
			def render(self, document):
				import markdown
				return markdown.markdown(document.content)
	\end{minted}
	\caption{Le convertisseur Markdown hérite d'un convertisseur XML...}
\end{listing}

Si nous décidons à un moment d'ajouter une méthode d'entête au niveau de notre classe de rendu XML, notre rendu en Markdown héritera irrémédiablement de cette même méthode:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{Python}
	class XmlRenderer:
		def header(self):
			return """<?xml version = "1.0"?>"""

		def render(self, document)
			return """{}
			<document>
				<title>{}</title>
				<content>{}</content>
				<publication_date>{}</publication_date>
			</document>""".format(
				self.header(),
				document.title,
				document.content,
				document.published_at.isoformat()
			)
		
		class MarkdownRenderer(XmlRenderer):
			def render(self, document):
				import markdown
				return markdown.markdown(document.content)
	\end{minted}
	\caption{... et il a mal à l'entête}
\end{listing}

Le code ci-dessus ne porte pas à conséquence \footnote{Pas immédiatement, en tout cas...}, mais dès que nous invoquerons la méthode \texttt{header()} sur une instance de type \texttt{MarkdownRenderer}, nous obtiendrons un bloc de déclaration XML (\texttt{\textless{}?xml\ version\ =\ "1.0"?\textgreater{}}) pour un fichier Markdown, ce qui n'aura aucun sens.

En revenant à notre proposition d'implémentation, suite au respect d'Open-Closed, une solution serait de n'implémenter la méthode \texttt{header()} qu'au niveau de la classe \texttt{XmlRenderer}:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{Python}
	class Renderer:
		def render(self, document):
			raise NotImplementedError

	class XmlRenderer(Renderer):
		def header(self):
			return """<?xml version = "1.0"?>"""

		def render(self, document)
			return """{}
			<document>
				<title>{}</title>
				<content>{}</content>
				<publication_date>{}</publication_date>
			</document>""".format(
				self.header(),
				document.title,
				document.content,
				document.published_at.isoformat()
			)
		
	class MarkdownRenderer(Renderer):
		def render(self, document):
			import markdown
			return markdown.markdown(document.content)
	\end{minted}
	\caption{Définition d'héritage suivant le principe de substitution de Liskov}
\end{listing}

\subsection{Interface Segregation}

Le principe de ségrégation d'interface suggère de n'exposer que les opérations nécessaires à l'exécution d'un contexte. 
Ceci limite la nécessité de recompiler un module, et évite ainsi d'avoir à redéployer l'ensemble d'une application alors qu'il suffirait de déployer un nouveau fichier JAR ou une DLL au bon endroit.

\begin{quote}
The lesson here is that depending on something that carries baggage that you don't need can cause you troubles that you didn't except.
\end{quote}

Plus simplement, plutôt que de dépendre d'une seule et même (grosse) interface présentant un ensemble conséquent de méthodes, il est proposé d'exploser cette interface en plusieurs (plus petites) interfaces. 
Ceci permet aux différents consommateurs de n'utiliser qu'un sous-ensemble précis d'interfaces, répondant chacune à un besoin précis, et permet donc à nos clients de ne pas dépendre de méthodes dont ils n'ont pas besoin. 

GNU/Linux Magazine \cite[pp. 37-42]{gnu_linux_mag_hs_104} propose un exemple d'interface permettant d'implémenter une imprimante:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{java}
	interface IPrinter
	{
		public abstract void printPage();
		public abstract void scanPage();
		public abstract void faxPage();
	}
	
	public class Printer
	{
		protected string name;
		
		public Printer(string name)
		{
			this.name = name;
		}
	}
	\end{minted}
	\caption{Une interface représenant une imprimante}
\end{listing}

L’implémentation d’une imprimante multifonction aura tout son sens:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{java}
	public class AllInOnePrinter extends Printer implements IPrinter
	{
		public AllInOnePrinter(string name)
		{
			super(name);
		}
		
		public void printPage()
		{
			System.out.println(this.name + ": Impression");
		}
		
		public void scanPage()
		{
			System.out.println(this.name + ": Scan");
		}
	
		public void faxPage()
		{
			System.out.println(this.name + ": Fax");
		}
	}
	\end{minted}
	\caption{Une imprimante multi-fonction implémente les fonctionnalités d'une imprimante classique}
\end{listing}

Tandis que l’implémentation d’une imprimante premier-prix ne servira pas à grand chose:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{java}
	public class FirstPricePrinter extends Printer implements IPrinter
	{
		public FirstPricePrinter(string name)
		{
			super(name);
		}
	
		public void printPage()
		{
			System.out.println(this.name + ": Impression");
		}
	
		public void scanPage()
		{
			System.out.println(this.name + ": Fonctionnalité absente");
		}
	
		public void faxPage()
		{
			System.out.println(this.name + ": Fonctionnalité absente");
		}
	}
	\end{minted}
	\caption{Une imprimante premier prix ne peut qu'imprimer, mais expose malgré tout des fonctions (absentes) de scanner et d'envoi par fax}
\end{listing}

L’objectif est donc de découpler ces différentes fonctionnalités en plusieurs interfaces bien spécifiques, implémentant chacune une opération isolée:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{java}
	interface IPrinterPrinter
	{
		public abstract void printPage();
	}

	interface IPrinterScanner
	{
		public abstract void scanPage();
	}

	interface IPrinterFax
	{
		public abstract void faxPage();
	}
	\end{minted}
	\caption{Explosion des interfaces d'impression}
\end{listing}


Cette réflexion s'applique à n'importe quel composant: votre système d'exploitation, les librairies et dépendances tierces, les variables déclarées, ... 
Quel que soit le composant que l'on utilise ou analyse, il est plus qu'intéressant de se limiter uniquement à ce dont nous avons besoin plutôt que d'embarquer le must absolu qui peut faire 1000x fonctions de plus que n'importe quel autre produit, alors que seules deux d'entre elles seront nécessaires.

En Python, ce comportement est inféré lors de l'exécution, et donc pas vraiment d'application pour ce contexte d'étude: de manière plus générale, les langages dynamiques sont plus flexibles et moins couplés que les langages statiquement typés, pour lesquels l'application de ce principe-ci permettrait de juste mettre à jour une DLL ou un JAR sans que cela n'ait d'impact sur le reste de l'application.

Il est ainsi possible de trouver quelques horreurs, et ce dans tous les langages:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{javascript}
	/*!
	* is-odd <https://github.com/jonschlinkert/is-odd>
	*
	* Copyright (c) 2015-2017, Jon Schlinkert.
	* Released under the MIT License.
	*/
	'use strict';
	
	const isNumber = require('is-number');
	
	module.exports = function isOdd(value) {

		const n = Math.abs(value);
		
		if (!isNumber(n)) {
			throw new TypeError('expected a number');
		}
		
		if (!Number.isInteger(n)) {
			throw new Error('expected an integer');
		}
		
		if (!Number.isSafeInteger(n)) {
			throw new Error('value exceeds maximum safe integer');
		}
		
		return (n % 2) === 1;
	}
	\end{minted}
	\caption{Le module 'isOdd', en JavaScript}
\end{listing}

Voire, son opposé, qui dépend évidemment du premier:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{javascript}
	/*!
	* is-even <https://github.com/jonschlinkert/is-even>
	*
	* Copyright (c) 2015, 2017, Jon Schlinkert.
	* Released under the MIT License.
	*/
	'use strict';

	var isOdd = require('is-odd');

	module.exports = function isEven(i) {
		return !isOdd(i);
	};
	\end{minted}
	\caption{Le module 'isEven', en JavaScript, qui dépend du premier}
\end{listing}

Il ne s'agit que d'un simple exemple, mais qui tend à une seule chose: gardez les choses simples (et, éventuellement, stupides). \index{KISS} 
Dans l'exemple ci-dessus, l'utilisation du module \texttt{is-odd} requière déjà deux dépendances: 

\begin{enumerate}
	\item \texttt{is-even}
	\item \texttt{is-number}
\end{enumerate}
 
Imaginez la suite.

\subsection{Dependency Inversion}

Dans une architecture conventionnelle, les composants de haut-niveau dépendent directement des composants de bas-niveau. 
L'inversion de dépendances stipule que c'est le composant de haut-niveau qui possède la définition de l'interface dont il a besoin, et le composant de bas-niveau qui l'implémente. 
L'objectif est que les interfaces soient les plus stables possibles, afin de réduire au maximum les modifications qui pourraient y être appliquées. 
De cette manière, toute modification fonctionnelle pourra être directement appliquée sur le composant de bas-niveau, sans que l'interface ne soit impactée.

\begin{quote}
The dependency inversion principle tells us that the most flexible systems are those in which source code dependencies refer only to
abstractions, not to concretions. \cite{clean_architecture}
\end{quote}

L'injection de dépendances est un patron de programmation qui suit le principe d'inversion de dépendances.

Django est bourré de ce principe, que ce soit pour les \emph{middlewares} ou pour les connexions aux bases de données. 
Lorsque nous écrivons ceci dans notre fichier de configuration,

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{python}
	# [snip]
	MIDDLEWARE = [
		'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
		'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
		'django.middleware.common.CommonMiddleware',
		'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
		'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
		'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
		'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
	]
	# [snip]
	\end{minted}
	\caption{La configuration des middlewares pour une application Django}
\end{listing}

Django ira simplement récupérer chacun de ces middlewares, qui répondent chacun à une
\href{https://docs.djangoproject.com/en/4.0/topics/http/middleware/\#writing-your-own-middleware}{interface clairement définie}, dans l'ordre. 

Il n'y a donc pas de magie: l'interface exige une signature particulière, tandis que l'implémentation effective n'est réalisée qu'au niveau le plus bas.
C'est ensuite le développeur qui va simplement brancher ou câbler des fonctionnalités au niveau du framework, en les déclarant au bon endroit. 
Pour créer un nouveau \emph{middleware}, il nous suffirait d'implémenter de nouvelles fonctionnalités au niveau du code code suivant et de l'ajouter dans la configuration de l'application, au niveau de la liste des middlewares actifs:

\begin{listing}[H]
	\begin{minted}[tabsize=4]{python}
	def simple_middleware(get_response):
		# One-time configuration and initialization.

		def middleware(request):
			# Code to be executed for each request before
			# the view (and later middleware) are called.

			response = get_response(request)
			
			# Code to be executed for each request/response after
			# the view is called.
			
			return response

		return middleware
	\end{minted}
	\caption{Création d'un nouveau middleware pour Django}
\end{listing}


Dans d'autres projets écrits en Python, ce type de mécanisme peut être implémenté relativement facilement en utilisant les modules \href{https://docs.python.org/3/library/importlib.html}{importlib} et la fonction \texttt{getattr}.

Un autre exemple concerne les bases de données: pour garder un maximum de flexibilité, Django ajoute une couche d'abstraction en permettant de
spécifier le moteur de base de données que vous souhaiteriez utiliser, qu'il s'agisse d'SQLite, MSSQL, Oracle, PostgreSQL ou MySQL/MariaDB \footnote{\url{http://howfuckedismydatabase.com/}}.

D'un point de vue architectural, nous ne devons pas nous soucier de la manière dont les données sont stockées, s'il s'agit d'un disque magnétique, de mémoire vive, ... en fait, on ne devrait même pas savoir s'il y a un disque du tout. 
Et Django le fait très bien pour nous.

En termes architecturaux, ce principe autorise une définition des frontières, et en permettant une séparation claire en inversant le flux
de dépendances et en faisant en sorte que les règles métiers n'aient aucune connaissance des interfaces graphiques qui les exploitent ou desmoteurs de bases de données qui les stockent. 
Ceci autorise une forme d'immunité entre les composants.

\section{Composants}

\subsection{Reuse/Release Equivalence}

\begin{quote}
	Classes and modules that are grouped together into a component should be releasable together \cite[p. 105]{clean_architecture}
\end{quote}

\subsection{CCP}

\begin{quote}
	If two classes are so tightly bound, either physically or conceptually, that they always change together, then they belong in the same component.
\end{quote}

Plus spécifiquement, la définition exacte devient celle-ci:

\begin{quote}
	Gather together those things that change at the same times and for the same reasons. 
	Separate those things that change at different times or for different reasons.
\end{quote}

Que l'on résumera ainsi: "don’t depend on things you don’t need", comme nous l'avons déjà expliqué plus haut.

\subsection{Stable Dependency Principle} \label{SDP}

Ce principe définit une formule de stabilité pour les composants, en fonction de leur faculté à être modifié et des composants qui dépendent de lui: au plus un composant est nécessaire, au plus il sera stable (dans la mesure où il lui sera difficile de changer). 
En C++, cela correspond aux mots clés \#include. 
Pour faciliter cette stabilité, il convient de passer par des interfaces (donc, rarement modifiées, par définition).

En Python, ce ratio pourrait être calculé au travers des import, via les AST.

\subsection{Stable Abstraction Principle} \label{SAP}

Ce principe-ci définit les politiques de haut niveau vs les composants plus concrets. 
SAP est juste une modélisation du OCP pour les composants: nous plaçons ceux qui ne changent pas ou pratiquement pas le plus haut possible dans l'organigramme (ou le diagramme), et ceux qui changent souvent plus bas, dans le sens de stabilité du flux. 
Les composants les plus bas sont considérés comme volatiles.

\section{Architecture générale}

\begin{quote}
	If you think good architecture is expensive, try bad architecture
	
	---  Brian Foote \& Joseph Yoder
\end{quote}

La flexiiblité de l'architecture générale est moins permissive que celle allouée aux modules ou aux composants, dans la mesure où elle définit en partie les frontières et interactions possibles avec le monde extérieur. 
Il est nécessaire de projeter la capacité d'adaptation, en minimisant la maintenance. 
Un des problèmes est qu'à la première demande, l'architecture pourrait avoir pris une mauvaise direction, sans aucune malléabilité.

Une bonne architecture va rendre le système facile à lire, facile à développer, facile à maintenir et facile à déployer, l'objectif ultime étant de minimiser le coût de maintenance et de maximiser la productivité des développeurs. 
Un des autres objectifs d'une bonne architecture consiste à se garder le plus d'options possibles, et à se concentrer sur les détails (le type de base de données, la conception concrète, ...) le plus tard possible, tout en conservant la politique principale en ligne de mire. 
Ceci permet de délayer les choix techniques à «~plus tard~», ce qui permet également de concrétiser ces choix en ayant le plus d'informations possibles \cite[pp.137-141]{clean_architecture}

Derrière une bonne architecture, il y a aussi un investissement quant aux ressources qui seront nécessaires à faire évoluer l'application: ne
pas investir dès qu'on le peut va juste lentement remplir la case de la dette technique.

Une architecture ouverte et pouvant être étendue n'a d'intérêt que si le développement est suivi et que les gestionnaires (et architectes) s'engagent à économiser du temps et de la qualité lorsque des changements seront demandés pour l'évolution du projet: ne pas investir à améliorer l'architecture dès que ce sera possible fera lentement (mais sûrement!) dériver la base de code vers une augmentation de la dette technique.
Faire évoluer correctement l'architecture d'un projet demande une bonne expérience, mais également un bon sens de l'observation, un investissement non négligeable en attention portée aux détails et de la patience:

\begin{quote}
	This is not a one time decision. 
	You don't simply decide at the start of a project which boundaries to implement and which to ignore.

	Rather, you watch. 
	You pay attention as the system evolves. 
	
	You note where boundaries may be required, and then carefully watch for the first inkling of friction because those boundaries don't exist. 
	At that point, you weight the costs of implementing those boundaries versus the cost of ignoring them and you review that decision frequently. Your goal is to implement the boundaries right at the inflection point where the cost of implementing becomes less than the cost of ignoring.
\end{quote}

\section{Politiques et règles métiers}

\section{Considérations sur les frameworks}

\begin{quote}
Frameworks are tools to be used, not architectures to be conformed to.
Your architecture should tell readers about the system, not about the
frameworks you used in your system. If you are building a health care
system, then when new programmers look at the source repository, their
first impression should be, «~oh, this is a health care system~». Those
new programmers should be able to learn all the use cases of the system,
yet still not know how the system is delivered.

---  Robert C. Martin Clean Architecture
\end{quote}

Le point soulevé ci-dessous est qu'un framework n'est qu'un outil, et
pas une obligation de structuration. L'idée est que le framework doit se
conformer à la définition de l'application, et non l'inverse. Dans le
cadre de l'utilisation de Django, c'est un point critique à prendre en
considération: une fois que vous aurez fait ce choix, vous aurez
extrêmement difficile à faire machine arrière:

\begin{itemize}
\item
Votre modèle métier sera largement couplé avec le type de base de
données (relationnelle, indépendamment
\item
Votre couche de présentation sera surtout disponible au travers d'un
navigateur
\item
Les droits d'accès et permissions seront en grosse partie gérés par le
frameworks
\item
La sécurité dépendra de votre habilité à suivre les versions
\item
Et les fonctionnalités complémentaires (que vous n'aurez pas voulu/eu
le temps de développer) dépendront de la bonne volonté de la
communauté
\end{itemize}

Le point à comprendre ici n'est pas que "Django, c'est mal", mais qu'une
fois que vous aurez défini la politique, les règles métiers, les données
critiques et entités, et que vous aurez fait le choix de développer en
âme et conscience votre nouvelle création en utilisant Django, vous
serez bon gré mal gré, contraint de continuer avec. Cette décision ne
sera pas irrévocable, mais difficile à contourner.

\begin{quote}
At some point in their history most DevOps organizations were hobbled by
tightly-coupled, monolithic architectures that while extremely
successfull at helping them achieve product/market fit - put them at
risk of organizational failure once they had to operate at scale (e.g.
eBay's monolithic C++ application in 2001, Amazon's monolithic OBIDOS
application in 2001, Twitter's monolithic Rails front-end in 2009, and
LinkedIn's monolithic Leo application in 2011). In each of these cases,
they were able to re-architect their systems and set the stage not only
to survice, but also to thrise and win in the marketplace.

\cite[182]{devops_handbook}
\end{quote}

Ceci dit, Django compense ses contraintes en proposant énormément de
flexibilité et de fonctionnalités \textbf{out-of-the-box}, c'est-à-dire
que vous pourrez sans doute avancer vite et bien jusqu'à un point de
rupture, puis revoir la conception et réinvestir à ce moment-là, mais en
toute connaissance de cause.

\begin{quote}
When any of the external parts of the system become obsolete, such as
the database, or the web framework, you can replace those obsolete
elements with a minimum of fuss.

---  Robert C. Martin Clean Architecture
\end{quote}

Avec Django, la difficulté à se passer du framework va consister à
basculer vers «~autre chose~» et a remplacer chacune des tentacules qui
aura pousser partout dans l'application.

A noter que les services et les «~architectures orientées services~» ne
sont jamais qu'une définition d'implémentation des frontières, dans la
mesure où un service n'est jamais qu'une fonction appelée au travers
d'un protocole (rest, soap, \ldots\hspace{0pt}). Une application
monolotihique sera tout aussi fonctionnelle qu'une application découpée
en microservices. \cite[p. 243]{clean_architecture}

\section{Inversion de dépendances}

Dans la partie SOLID, nous avons évoqué plusieurs principes de
développement. Django est un framework qui évolue, et qui a pu présenter
certains problèmes liés à l'un de ces principes.

Les \href{https://docs.djangoproject.com/en/2.0/releases/2.0/}{Releases Notes} de Django 2.0 date de décembre 2017; parmi ces notes, l'une d'elles cite l'abandon du support d'\href{https://docs.djangoproject.com/en/2.0/releases/2.0/\#dropped-support-for-oracle-11-2}{Oracle 11.2}.
En substance, cela signifie que le framework se chargeait lui-même de construire certaines parties de requêtes, qui deviennent non fonctionnelles dès  lors que l'on met le framework ou le moteur de base de données à jour. 
Réécrit, cela signifie que:

\begin{enumerate}
\item Si vos données sont stockées dans un moteur géré par Oracle 11.2, vous serez limité à une version 1.11 de Django
\item Tandis que si votre moteur est géré par une version ultérieure, le framework pourra être mis à jour.
\end{enumerate}

Nous sommes dans un cas concret d'inversion de dépendances ratée: le framework (et encore moins vos politiques et règles métiers) ne devraient pas avoir connaissance du moteur de base de données. 
Pire, vos politiques et données métiers ne devraient pas avoir connaissance \textbf{de la version} du moteur de base de données.

En conclusion, le choix d'une version d'un moteur technique (\textbf{la base de données}) a une incidence directe sur les fonctionnalités mises à disposition par votre application, ce qui va à l'encontre des 12 facteurs (et des principes de développement).

Ce point sera rediscuté par la suite, notamment au niveau de l'épinglage des versions, de la reproduction des environnements et de l'interdépendance entre des choix techniques et fonctionnels.

\section{Conclusions}

\begin{quote}
La perfection est atteinte, non pas lorsqu'il n'y a plus rien à ajouter, mais lorsqu'il n'y a plus rien à retirer.

-- Antoine de Saint-Exupéry
\end{quote}

Il est impossible de se projeter dans le futur d'une application: il est impossible d'imaginer les modifications qui seront demandées par les utilisateurs, de se projeter dans l'évolution d'un langage, dans les nécessités d'intégration de certaines librairies ou dans le support-même de certaines fonctionnalités par les navigateurs Web. 
Ce sont des choses qui viennent avec l'expérience (ou avec la tordure d'esprit \footnote{Si, ça existe}).
Cela rejoint le fameux "YAGNI\index{YAGNI}" dont nous parlions plus tôt: il est inutile de vouloir développer absolument toutes les fonctionnalités qui pourraient un jour pouvoir être utilisées ou souhaitées, car cela complexifiera autant le code, que les déploiement, l'utilisabilité ou la compréhension que les utilisateurs pourront avoir de votre application. \cite{rework}

Il est impossible d'imaginer ou de se projeter dans tous les éléments qui pourraient devoir être modifiés après que votre développement ait été livrée.
En ayant connaissance de toutes les choses qui pourraient être modifiées par la suite, l’idée est de pousser le développement jusqu’au point où une décision pourrait devoir être faite.
A ce stade, l’architecture nécessitera des modifications, mais aura déjà intégré le fait que cette possibilité existe. 
Nous n’allons donc pas jusqu’au point où le service doit être créé (même s’il peut ne pas être nécessaire), ni à l’extrême au fait d’ignorer qu’un service pourrait être nécessaire, mais nous aboutissons à une forme de compromis. 
Une forme d'application de la philosophie de René Descartes, où le fait de seulement envisager une possibilité ouvre un maximum de portes.

Avec cette approche, les composants seront déjà découplés au mieux.

Les composants peuvent être découpés au niveau:

\begin{itemize}
\item \textbf{Du code source}, via des modules, paquets, dépendances, ...
\item \textbf{Du déploiement ou de l'exécution}, au travers de dll, jar, linked libraries, ..., voire au travers de threads ou de processus locaux.
\item \textbf{Via la mise à disposition de nouveaux services}, lorsqu'il est plus intuitif de contacter un nouveau point de terminaison que d'intégrer de force de nouveaux concepts dans une base de code existante.
\end{itemize}

Cette section se base sur deux ressources principales \cite{maintainable_software} \cite{clean_code}, qui répartissent un ensemble de conseils parmi quatre niveaux de composants:

\begin{itemize}
\item Les méthodes et fonctions
\item Les classes
\item Les composants
\item Et des conseils plus généraux.
\end{itemize}

\subsection{Au niveau des méthodes et fonctions}

\begin{itemize}
\item
\textbf{Gardez vos méthodes/fonctions courtes}. Pas plus de 15 lignes, en comptant les commentaires. 
Des exceptions sont possibles, mais dans une certaine mesure uniquement (pas plus de 6.9\% de plus de 60 lignes; pas plus de 22.3\% de plus de 30 lignes, au plus 43.7\% de plus de 15 lignes et au moins 56.3\% en dessous de 15 lignes). 
Oui, c'est dur à tenir, mais faisable.
\item
\textbf{Conserver une complexité de McCabe en dessous de 5}, c'est-à-dire avec quatre branches au maximum. 
A nouveau, si une méthode présente une complexité cyclomatique de 15, la séparer en 3 fonctions ayant chacune une complexité de 5 conservera la complexité globale à 15, mais rendra le code de chacune de ces méthodes plus lisible, plus maintenable.
\item
\textbf{N'écrivez votre code qu'une seule fois: évitez les duplications, copie, etc.}: imaginez qu'un bug soit découvert dans une fonction; il devra alors être corrigé dans toutes les fonctions qui auront été copiées/collées. 
\item
\textbf{Conservez de petites interfaces et signatures de fonctions/méthodes}. Quatre paramètres, pas plus.
Au besoin, refactorisez certains paramètres dans une classe ou une structure, qui sera plus facile à tester.
\end{itemize}

\subsection{Au niveau des classes}


\begin{itemize}
\item
\textbf{Privilégiez un couplage faible entre vos classes}. 
Ceci n'est pas toujours possible, mais dans la mesure du possible, éclatez vos classes en fonction de leur domaine de compétences respectif.
L'implémentation du service \texttt{UserNotificationsService} ne doit pas forcément se trouver embarqué dans une classe \texttt{UserService}. 
De même, pensez à passer par une interface (commune à plusieurs classes), afin d'ajouter une couche d'abstraction. 
La classe appellante n'aura alors que les méthodes offertes par l'interface comme points d'entrée.
\end{itemize}

Dans la même veine, faites en sorte que les dépendances aillent toutes "dans le même sens", ce qui limitera l'effet spaghetti associé au code, tout en améliorant sa lisibilité et l'intuitivité de sa compréhension.

\subsection{Au niveau des composants}


\begin{itemize}
\item
\textbf{Tout comme pour les classes, il faut conserver un couplage faible au niveau des composants} également. 
Une manière d'arriver à ce résultat est de conserver un nombre de points d'entrée restreint, et d'éviter qu'il ne soit possible de contacter trop facilement des couches séparées de l'architecture. 
Pour une architecture n-tiers par exemple, la couche d'abstraction à la base de données ne peut être connue que des services; sans cela, au bout de quelques semaines, n'importe quelle couche de présentation risque de contacter directement la base de données, "\emph{juste parce qu'elle en a la possibilité}". 
Vous pourriez également passer par des interfaces, afin de réduire le nombre de points d'entrée connus par un composant externe (qui ne connaîtra par exemple que \texttt{IFileTransfer} avec ses méthodes \texttt{put} et \texttt{get}, et non pas les détailsd'implémentation complet d'une classe \texttt{FtpFileTransfer} ou \texttt{SshFileTransfer}).
\item
\textbf{Conserver un bon balancement au niveau des composants}: évitez qu'un composant \textbf{A} ne soit un énorme mastodonte, alors que le
composant juste à côté ne soit capable que d'une action. 
De cette manière, les nouvelles fonctionnalités seront mieux réparties parmi les différents systèmes, et les responsabilités seront plus faciles à
gérer. 
Un conseil est d'avoir un nombre de composants compris entre 6 et 12 (idéalement, 12), et que chacun de ces composants soit approximativement de même taille.
\end{itemize}

\subsection{De manière générale}

\begin{itemize}
\item
\textbf{Conserver une densité de code faible}: il n'est évidemment pas possible d'implémenter n'importe quelle nouvelle fonctionnalité en
moins de 20 lignes de code; l'idée ici est que la réécriture du projet ne prenne pas plus de 20 hommes/mois. 
Pour cela, il faut (activement) passer du temps à réduire la taille du code existant: soit en faisantdu refactoring (intensif), soit en utilisant des librairies existantes, soit en explosant un système existant en plusieurs sous-systèmes communiquant entre eux. 
Mais surtout, en évitant de copier/coller bêtement du code existant.
\item
\textbf{Automatiser les tests}, en ajoutant un environnement d'intégration continue dès le début du projet et en faisant vérifier par des outils automatiques tous les points ci-dessus.
\end{itemize}
