Mon expérience avec les environnements virtuels, Docker et les scripts Shell

Cette semaine, j'ai eu une mission sympa où mes camarades de classe et moi devions ajouter des fonctionnalités aux projets open source de chacun. Cependant, lorsque mon camarade de classe a essayé d'exécuter mon projet, il a rencontré un méchant problème de dépendance qui a provoqué le crash de toute l'application. Après quelques allers-retours, nous avons réussi à résoudre ce problème en utilisant une combinaison d'environnements virtuels, Docker et un simple script shell. Décrivons ce qui s'est passé et comment ces outils peuvent vous faciliter la vie.

1. Environnements virtuels

Si vous travaillez avec Python, les environnements virtuels sont indispensables. Ils créent essentiellement un espace isolé dans lequel vous pouvez installer des packages pour votre projet sans gâcher votre configuration Python globale. C'est comme avoir votre propre terrain de jeu Python où vous pouvez ajouter et supprimer des packages en toute sécurité.

Voici un bref aperçu de la façon d'en configurer un :

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # For Windows, use: venv\Scripts\activate

Après cela, vous pouvez installer tous vos packages en utilisant pip :

<p>pip install -r requirements.txt</p>

Pourquoi utiliser des environnements virtuels ?

• Gardez les choses en ordre : les environnements virtuels maintiennent les dépendances de vos projets séparées, afin que les différents projets ne se marchent pas sur les pieds.
• Restez sur la même page : vous pouvez créer un fichier exigences.txt pour vous assurer que tous les membres de l'équipe utilisent les mêmes versions de package.

Quand ils échouent

Parfois, même avec un environnement virtuel, les choses peuvent encore mal tourner – comme ce fut le cas pour nous ! La dépendance s'est toujours écrasée car il s'agissait davantage d'un problème au niveau du système (pouah). C'est là que Docker est intervenu pour sauver la situation.

2. Docker

Docker crée des conteneurs qui regroupent votre application et toutes ses dépendances, y compris les bibliothèques système. Cela signifie qu'il fonctionnera de la même manière sur chaque machine.

Voici à quoi ressemblait notre Dockerfile de base :

<p># Use a lightweight Python image<br>
FROM python:3.9-slim</p>

<p># Set up a working directory<br>
WORKDIR /usr/src/app</p>

<p># Copy over the application files<br>
COPY . .</p>

<p># Install dependencies<br>
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt</p>

<p># Run the application<br>
CMD ["python", "app.py"]</p>

Avantages de Docker

• Cohérence : peu importe le système sur lequel vous vous trouvez : Docker s'assure que votre application fonctionne de la même manière partout.
• Pas de surprises : Docker inclut toutes les bibliothèques et dépendances du système, vous n'êtes donc pas confronté à ces erreurs ennuyeuses de « bibliothèque manquante ».
• Facile à partager : vous pouvez partager votre configuration Docker avec d'autres personnes, et il leur suffit d'exécuter quelques commandes simples pour commencer.

Exécuter l'application avec Docker

Créez et exécutez le conteneur Docker avec ces commandes :

<p>docker build -t my-python-app .<br>
docker run -p 5000:5000 my-python-app</p>

1. Scripts Shell

Les scripts Shell sont comme l’assistant personnel de votre projet. Ils gèrent toutes les tâches de configuration ennuyeuses pour vous. J'ai créé un script simple (setup.sh) qui configure l'environnement virtuel, installe les dépendances, crée l'image Docker et exécute le conteneur. Voici à quoi ça ressemble :

<p>#!/bin/bash</p>

<p># Set up virtual environment<br>
python3 -m venv venv<br>
source venv/bin/activate</p>

<p># Install dependencies<br>
pip install -r requirements.txt</p>

<p># Build Docker image<br>
docker build -t my-python-app .</p>

<p># Run Docker container<br>
docker run -p 5000:5000 my-python-app</p>

Pourquoi s'embêter avec un script Shell ?

• Une seule commande pour les gouverner tous : au lieu d'exécuter un tas de commandes, vous exécutez simplement le script, et il s'occupe de tout.
• Plus d'erreurs : l'automatisation du processus de configuration signifie que vous êtes moins susceptible de commettre une erreur.
• Fonctionne partout : ces scripts peuvent être utilisés sous Linux, macOS ou même Windows (si vous avez Bash).

TL;DR : Quand utiliser quoi

• Environnements virtuels : idéal pour gérer les packages Python. Utilisez-les lorsque vous avez besoin d'isoler des dépendances mais que vous n'avez pas besoin de bibliothèques au niveau du système.
• Docker : parfait lorsque vous avez besoin d'un environnement cohérent sur différentes machines. Il contient tout ce dont votre application a besoin pour fonctionner.
• Scripts Shell : pratiques pour automatiser l'ensemble du processus de configuration afin de ne manquer aucune étape.

La mise en place d'un environnement de développement peut être un casse-tête, surtout lors de la collaboration. Les environnements virtuels constituent une première étape solide, mais lorsque les choses se compliquent, Docker est la voie à suivre. Et pour relier le tout, les scripts shell peuvent faire en sorte que tout se déroule sans problème.

J'espère que cela aidera tous ceux qui sont confrontés à des problèmes similaires ! Si vous avez un autre moyen de surmonter ce genre de problèmes, faites-le-moi savoir dans les commentaires ci-dessous. J'aimerais avoir de vos nouvelles.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!