Rendre les CLI Python plus maintenables : un voyage avec le chargement dynamique des commandes

Cet article de blog détaille une amélioration récente de l'interface de ligne de commande (CLI) de notre projet HyperGraph : un système de chargement de commandes dynamique. Initialement, l'ajout de nouvelles commandes CLI était un processus manuel en plusieurs étapes, violant les principes DRY et le principe ouvert/fermé.

Le défi : enregistrement manuel des commandes

Ajout d'une nouvelle commande impliquée :

1. Création du fichier d'implémentation de la commande.
2. Mise à jour des importations dans __init__.py.
3. Ajout de la commande à une liste statique dans le chargeur de commandes.

C'était fastidieux, sujet aux erreurs et nécessitait de modifier le code existant pour chaque nouvelle fonctionnalité, ce qui était loin d'être idéal.

Explorer les solutions : automatisation ou chargement dynamique

Deux solutions ont été envisagées :

1. Un script d'automatisation pour gérer les modifications de fichiers.
2. Un système de chargement dynamique exploitant les capacités de découverte de modules de Python.

Bien qu'un script d'automatisation semblait plus simple au départ, il ne traiterait que les symptômes, pas le défaut de conception sous-jacent.

La solution : découverte dynamique des commandes

La solution choisie était un système de chargement dynamique qui enregistre automatiquement les commandes. Le code de base est :

<code class="language-python">async def load_commands(self) -> None:
    implementations_package = "hypergraph.cli.commands.implementations"

    for _, name, _ in pkgutil.iter_modules([str(self.commands_path)]):
        if name.startswith("_"):  # Skip private modules
            continue

        module = importlib.import_module(f"{implementations_package}.{name}")

        for item_name, item in inspect.getmembers(module):
            if (inspect.isclass(item) and 
                issubclass(item, BaseCommand) and 
                item != BaseCommand):

                command = item(self.system)
                self.registry.register_command(command)</code>

Cette approche offre plusieurs avantages :

• Élimine l'enregistrement manuel des commandes.
• Maintient la compatibilité ascendante avec le code existant.
• Simplifie l'ajout de nouvelles commandes pour placer un nouveau fichier dans le répertoire implementations.
• Exploite les bibliothèques Python standard, en adhérant à la philosophie des « piles incluses ».

Principales leçons apprises

1. Évitez les solutions rapides : Alors que l'automatisation offre un soulagement à court terme, le chargement dynamique offre une solution plus durable à long terme.
2. Préserver la compatibilité : Le maintien des méthodes CommandRegistry originales garantit que le code existant continue de fonctionner.
3. Gestion robuste des erreurs : Une gestion et une journalisation complètes des erreurs sont essentielles au débogage dans un système dynamique.

Un revers mineur

Un problème mineur est survenu avec une importation de type manquante (Any depuis typing), soulignant l'importance d'une indication de type approfondie en Python.

Étapes futures

Bien que le système dynamique soit implémenté, un script d'automatisation reste une possibilité en tant qu'outil de développement pour générer des modèles de fichiers de commandes. Les projets futurs incluent :

• Suivi des performances de production.
• Recueillir les commentaires des développeurs.
• Mise en œuvre d'autres améliorations basées sur une utilisation réelle.

Conclusion

Cette refactorisation démontre les avantages de réévaluer les approches pour des solutions plus élégantes. Bien qu’il nécessite plus d’effort initial qu’une solution rapide, le résultat est un code plus maintenable, extensible et pythonique. Donner la priorité à la maintenabilité à long terme simplifie le développement futur.

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