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== Modélisation
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On va aborder la modélisation des objets en elle-même, qui s'apparente à la conception de la base de données.
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Django utilise un modèle https://fr.wikipedia.org/wiki/Mapping_objet-relationnel[ORM] - c'est-à-dire que chaque objet peut s'apparenter à une table SQL, mais en ajoutant une couche propre au paradigme orienté objet. Il sera ainsi possible de définir facilement des notions d'héritage (tout en restant dans une forme d'héritage simple), la possibilité d'utiliser des propriétés spécifiques, des classes intermédiaires, ...
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L'avantage de tout ceci est que tout reste au niveau du code. Si l'on revient sur la méthodologie des douze facteurs, ce point concerne principalement la minimisation de la divergence entre les environnements d'exécution. Déployer une nouvelle instance de l'application pourra être réalisé directement à partir d'une seule et même commande, dans la mesure où *tout est embarqué au niveau du code*.
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Assez de blabla, on démarre !
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=== Types de champs
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=== Clés étrangères et relations
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=== Querysets et managers
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L'ORM de Django (et donc, chacune des classes qui composent votre modèle) propose par défaut deux objets hyper importants:
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* Les managers, qui consistent en un point d'entrée pour accéder aux objets persistants
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* Les querysets, qui permettent de filtrer des ensembles ou sous-ensemble d'objets. Les querysets peuvent s'imbriquer, pour ajouter
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d'autres filtres à des filtres existants.
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Ces deux propriétés vont de paire; par défaut, chaque classe de votre modèle propose un attribut `objects`, qui correspond à un manager (ou un gestionnaire, si vous préférez). Ce gestionnaire constitue l'interface par laquelle vous accéderez à la base de données. Mais pour cela, vous aurez aussi besoin d'appliquer certains requêtes ou filtres. Et pour cela, vous aurez besoin des `querysets`, qui consistent en des ... ensembles de requêtes :-).
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[source,python]
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from core.models import Wish
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Wish.objects <1>
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Wish.objects.filter(name__icontains="test").filter(name__icontains="too") <2>
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<1> Ca, c'est notre manager.
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<2> Et là, on chaîne les requêtes pour composer une recherche sur tous les souhaits dont le nom contient (avec une casse insensible) la chaîne "test" et dont le nom contient la chaîne "too".
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=== Propriétés Meta
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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.
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[source,python]
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class Wish(models.Model):
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name = models.CharField(max_length=255)
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class Meta:
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ordering = ('name',) <1>
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<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.
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Les propriétés de la classe Meta les plus utiles sont les suivates:
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* `ordering` pour spécifier un ordre de récupération spécifique.
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* `verbose_name` pour indiquer le nom à utiliser au singulier pour définir votre classe
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* `verbose_name_plural`, pour le pluriel.
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=== Migrations
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Les migrations (comprendre les "migrations du schéma de base de données") sont intimement liées à la représentation d'un contexte fonctionnel. L'ajout d'une nouvelle information, d'un nouveau champ ou d'une nouvelle fonction peut s'accompagner de tables de données à mettre à jour ou de champs à étendre.
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Toujours dans une optique de centralisation, les migrations sont directement embarquées au niveau du code. Le développeur s'occupe de créer les migrations en fonction des actions à entreprendre; ces migrations peuvent être retravaillées, _squashées_, ... et feront partie intégrante du processus de mise à jour de l'application.
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=== Shell
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=== Les validateurs
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