== Modélisation

Ce chapitre aborde la modélisation des objets et les options qui y sont liées.
Avec Django, la modélisation est en lien direct avec la conception et le stockage de la base de données, la manière dont ces données s'agencent et communiquent entre elles.

Django utilise un paradigme de type https://fr.wikipedia.org/wiki/Mapping_objet-relationnel[ORM] - c'est-à-dire que chaque type d'objet manipulé peut s'apparenter à une table SQL, tout en ajoutant une couche propre à la programmation orientée object.
Plus spécifiquement, l'ORM de Django suit le patron de conception https://en.wikipedia.org/wiki/Active_record_pattern[Active Records], comme ce que font par exemple https://rubyonrails.org/[Rails] pour Ruby ou https://docs.microsoft.com/fr-fr/ef/[EntityFramework] pour .Net.

Le modèle de données de Django est sans doute la (seule ?) partie qui soit tellement couplée au framework qu'un changement à ce niveau nécessitera une refonte complète de beaucoup d'autres briques de vos applications; là où un pattern de type https://www.martinfowler.com/eaaCatalog/repository.html[Repository] permettrait justement de découpler le modèle des données de l'accès à ces mêmes données, un pattern Active Record lie de manière extrêmement forte le modèle à sa persistence.

Architecturalement, c'est sans doute la plus grosse faiblesse de Django.
Conceptuellement, c'est pourtant la manière de faire qui permettra d'avoir quelque chose à présenter très rapidement: à partir du moment où vous aurez un modèle de données, vous aurez accès :

1. Aux migrations de données,
2. A un découplage complet entre le moteur de données relationnel et le modèle de données,
3. A une interface d'administration auto-générée
4. A un mécanisme de formulaires HTML qui soit complet, pratique à utiliser, orienté objet et facile à faire évoluer,
5. De définir des notions d'héritage (tout en restant dans une forme d'héritage simple).

Comme tout ceci reste au niveau du code, cela suit également la méthodologie des douze facteurs, concernant la minimisation des divergences entre environnements d'exécution: comme tout se trouve au niveau du code, il n'est plus nécessaire d'avoir un DBA qui doive démarrer un script sur un serveur au moment de la mise à jour, de recevoir une release note de 512 pages en PDF reprenant les modifications ou de nécessiter l'intervention de trois équipes différentes lors d'une modification majeure du code.
Déployer une nouvelle instance de l'application pourra être réalisé directement à partir d'une seule et même commande.

_A contrario_, ces avantages sont balancés au travers d'un couplage extrêmement fort entre la modélisation et le reste du framework - à tel point que *ne pas utiliser cette brique de fonctionnalités* peut remettre en question le choix du framework.

=== Principes de modélisation

Dans le domaine des bases de données relationnelles, un point d'attention est de toujours disposer d'une clé primaire pour nos enregistrements.
Si aucune clé primaire n'est spécifiée, Django s'occupera d'en ajouter une automatiquement et la nommera (par convention) `id`.
Elle sera ainsi accessible autant par cette propriété que par la propriété `pk`.

==== Types de champs


==== Clés étrangères et relations

. ForeignKey
. ManyToManyField
. OneToOneField

Dans les examples ci-dessus, nous avons vu les relations multiples (1-N), représentées par des clés étrangères (**ForeignKey**) d'une classe A vers une classe B.
Pour représenter d'autres types de relations, il existe également les champs de type *ManyToManyField*, afin de représenter une relation N-N. Les champs de type *OneToOneField*, pour représenter une relation 1-1.

Dans notre modèle ci-dessus, nous n'avons jusqu'à présent eu besoin que des relations 1-N:

. La première entre les listes de souhaits et les souhaits;
. La seconde entre les souhaits et les parts.

[source,python]
----
# wish/models.py

class Wishlist(models.Model):
    pass


class Item(models.Model):
    wishlist = models.ForeignKey(Wishlist)
----

Depuis le code, à partir de l'instance de la classe `Item`, on peut donc accéder à la liste en appelant la propriété `wishlist` de notre instance. *A contrario*, depuis une instance de type `Wishlist`, on peut accéder à tous les éléments liés grâce à `<nom de la propriété>_set`; ici `item_set`.

Lorsque vous déclarez une relation 1-1, 1-N ou N-N entre deux classes, vous pouvez ajouter l'attribut `related_name` afin de nommer la relation inverse.

[source,python]
----
# wish/models.py

class Wishlist(models.Model):
    pass


class Item(models.Model):
    wishlist = models.ForeignKey(Wishlist, related_name='items')
----

NOTE: Si, dans une classe A, plusieurs relations sont liées à une classe B, Django ne saura pas à quoi correspondra la relation inverse.
Pour palier à ce problème, nous fixons une valeur à l'attribut `related_name`.
Par facilité (et pas conventions), prenez l'habitude de toujours ajouter cet attribut.
Votre modèle gagnera en cohérence et en lisibilité.
Si cette relation inverse n'est pas nécessaire, il est possible de l'indiquer (par convention) au travers de l'attribut `related_name="+"`.

A partir de maintenant, nous pouvons accéder à nos propriétés de la manière suivante:

[source,python]
----
# python manage.py shell

>>> from wish.models import Wishlist, Item
>>> wishlist = Wishlist.create('Liste de test', 'description')
>>> item = Item.create('Element de test', 'description', w)
>>>
>>> item.wishlist
<Wishlist: Wishlist object>
>>>
>>> wishlist.items.all()
[<Item: Item object>]
----


==== Metamodèle

Quand on prend une classe (par exemple, `Wishlist` que l'on a défini ci-dessus), on voit qu'elle hérite par défaut de `models.Model`. On peut regarder les propriétés définies dans cette classe en analysant le fichier `lib\site-packages\django\models\base.py`. On y voit notamment que `models.Model` hérite de `ModelBase` au travers de https://pypi.python.org/pypi/six[six] pour la rétrocompatibilité vers Python 2.7.

Cet héritage apporte notamment les fonctions `save()`, `clean()`, `delete()`, ... Bref, toutes les méthodes qui font qu'une instance est sait **comment** interagir avec la base de données. La base d'un https://en.wikipedia.org/wiki/Object-relational_mapping[ORM], en fait.

D'autre part, chaque classe héritant de `models.Model` possède une propriété `objects`. Comme on l'a vu dans la section **Jouons un peu avec la console**, cette propriété permet d'accéder aux objects persistants dans la base de données, au travers d'un `ModelManager`.

En plus de cela, il faut bien tenir compte des propriétés `Meta` de la classe: si elle contient déjà un ordre par défaut, celui-ci sera pris en compte pour l'ensemble des requêtes effectuées sur cette classe.

[source,python]
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class Wish(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

    class Meta:
        ordering = ('name',) <1>
----
<1> On définit un ordre par défaut, directement au niveau du modèle. Cela ne signifie pas qu'il ne sera pas possible de modifier cet ordre (la méthode `order_by` existe et peut être chaînée à n'importe quel queryset). D'où l'intérêt de tester ce type de comportement, dans la mesure où un `top 1` dans votre code pourrait être modifié simplement par cette petite information.

Pour sélectionner un objet au pif : `return Category.objects.order_by("?").first()`

Les propriétés de la classe Meta les plus utiles sont les suivates:

* `ordering` pour spécifier un ordre de récupération spécifique.
* `verbose_name` pour indiquer le nom à utiliser au singulier pour définir votre classe
* `verbose_name_plural`, pour le pluriel.
* `contraints` (Voir https://girlthatlovestocode.com/django-model[ici]-), par exemple

[source,python]
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    constraints = [ # constraints added
        models.CheckConstraint(check=models.Q(year_born__lte=datetime.date.today().year-18), name='will_be_of_age'),
    ]
----

==== Choix

Voir https://girlthatlovestocode.com/django-model[ici]

[source,python]
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class Runner(models.Model):

    # this is new:
    class Zone(models.IntegerChoices):
        ZONE_1 = 1, 'Less than 3.10'
        ZONE_2 = 2, 'Less than 3.25'
        ZONE_3 = 3, 'Less than 3.45'
        ZONE_4 = 4, 'Less than 4 hours'
        ZONE_5 = 5, 'More than 4 hours'

    name = models.CharField(max_length=50)
    last_name = models.CharField(max_length=50)
    email = models.EmailField()
    id = models.UUIDField(primary_key=True, default=uuid.uuid4, editable=False)
    start_zone = models.PositiveSmallIntegerField(choices=Zone.choices, default=Zone.ZONE_5, help_text="What was your best time on the marathon in last 2 years?") # this is new
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==== Protocoles de langage (*dunder methods*)

The Python data model specifies a lot of specially named methods that can be overridden in your custom classes to provide
them with additional syntax capabilities.
You can recognize these methods by their specific naming conventions that wrap the method name with double underscores.
Because of this, they are sometimes referred to as dunder methods.
It is simply shorthand for double underscores.The most common and obvious example of such dunder methods is __init__(),
which is used for class instance initialization:

[source,python]
----
class CustomUserClass:
    def __init__(self, initiatization_argument):
        ...
----

En fait, l'intérêt concerne surtout la représentation de nos modèles, puisque chaque classe du modèle est représentée par
la définition d'un objet Python.
Nous pouvons donc utiliser ces mêmes *dunder methods* (*double-underscores methods*) pour étoffer les protocoles du langage.

These methods, either alone or when defined in a specific combination, constitute the so-called language protocols.
If we say that an object implements a specific language protocol, it means that it is compatible with a specific part of the Python language syntax. The following is a table of the most common protocols within the Python language.Protocol nameMethodsDescriptionCallable protocol__call__()Allows objects to be called with parentheses:instance()Descriptor protocols__set__(), __get__(), and __del__()Allows us to manipulate the attribute access pattern of classes (see the Descriptors section)Container protocol__contains__()Allows us to test whether or not an object contains some value using the in keyword:value in instance
Python in Comparison with Other LanguagesIterable protocol__iter__()Allows objects to be iterated using the forkeyword:for value in instance:    ...Sequence protocol__getitem__(),__len__()Allows objects to be indexed with square bracket syntax and queried for length using a built-in function:item = instance[index]length = len(instance)Each operator available in Python has its own protocol and operator overloading happens by implementing the dunder methods of that protocol. Python provides over 50 overloadable operators that can be divided into five main groups:• Arithmetic operators • In-place assignment operators• Comparison operators• Identity operators• Bitwise operatorsThat's a lot of protocols so we won't discuss all of them here. We will instead take a look at a practical example that will allow you to better understand how to implement operator overloading on your own

A full list of available dunder methods can be found in the Data model section of the official Python documentation available
at https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html.
All operators are also exposed as ordinary functions in the operators module.
The documentation of that module gives a good overview of Python operators.
It can be found at https://docs.python.org/3.9/library/operator.html

The `__add__()` method is responsible for overloading the `+` (plus sign) operator and here it allows us to add
two matrices together.
Only matrices of the same dimensions can be added together.
This is a fairly simple operation that involves adding all matrix elements one by one to form a new matrix.

The `__sub__()` method is responsible for overloading the `–` (minus sign) operator that will be responsible for matrix subtraction.
To subtract two matrices, we use a similar technique as in the – operator:

[source,python]
----
def __sub__(self, other):
    if (len(self.rows) != len(other.rows) or len(self.rows[0]) != len(other.rows[0])):
        raise ValueError("Matrix dimensions don't match")
    return Matrix([[a - b for a, b in zip(a_row, b_row)] for a_row, b_row in zip(self.rows, other.rows)    ])
----

And the following is the last method we add to our class:

[source,python]
----
def __mul__(self, other):
    if not isinstance(other, Matrix):
        raise TypeError(f"Don't know how to multiply {type(other)} with Matrix")

    if len(self.rows[0]) != len(other.rows):
        raise ValueError("Matrix dimensions don't match")

    rows = [[0 for _ in other.rows[0]]  for _ in self.rows]

    for i in range(len (self.rows)):
        for j in range(len (other.rows[0])):
            for k in range(len (other.rows)):
                rows[i][j] += self.rows[i][k] * other.rows[k][j]

    return Matrix(rows)
----

The last overloaded operator is the most complex one.
This is the `*` operator, which is implemented through the `__mul__()` method.
In linear algebra, matrices don't have the same multiplication operation as real numbers.
Two matrices can be multiplied if the first matrix has a number of columns equal to the number of rows of the second matrix.
The result of that operation is a new matrix where each element is a dot product of the corresponding row of the first matrix
and the corresponding column of the second matrix.
Here we've built our own implementation of the matrix to present the idea of operators overloading.
Although Python lacks a built-in type for matrices, you don't need to build them from scratch.
The NumPy package is one of the best Python mathematical packages and among others provides native support for matrix algebra.
You can easily obtain the NumPy package from PyPI

(Voir Expert Python Programming, 4th Edition, page 142-144)

==== Constructeurs

Si vous décidez de définir un constructeur sur votre modèle, ne surchargez pas la méthode `__init__`: créez plutôt une méthode static de type `create()`, en y associant les paramètres obligatoires ou souhaités:

[source,python]
----
class Wishlist(models.Model):

    @staticmethod
    def create(name, description):
        w = Wishlist()
        w.name = name
        w.description = description
        w.save()
        return w

class Item(models.Model):

    @staticmethod
    def create(name, description, wishlist):
        i = Item()
        i.name = name
        i.description = description
        i.wishlist = wishlist
        i.save()
        return i
----

Mieux encore: on pourrait passer par un `ModelManager` pour limiter le couplage;
l'accès à une information stockée en base de données ne se ferait dès lors qu'au travers
de cette instance et pas directement au travers du modèle. De cette manière, on limite le
couplage des classes et on centralise l'accès.

[source,python]
----
class ItemManager(...):
    (de mémoire, je ne sais plus exactement :-))
----

=== Conclusion

Le modèle proposé par Django est un composant extrêmement performant, mais fort couplé avec le coeur du framework.
Si tous les composants peuvent être échangés avec quelques manipulations, le cas du modèle sera plus difficile à interchanger.

A côté de cela, il permet énormément de choses, et vous fera gagner un temps précieux, tant en rapidité d'essais/erreurs, que de preuves de concept.

Une possibilité peut également être de cantonner Django à un framework

