5. Gestion des versions et packaging Python

Dans le monde du développement logiciel, il est essentiel de communiquer clairement l'ampleur et la nature des changements apportés à chaque nouvelle version d'un programme.

Contrairement à ce qu'on pourrait penser, les numéros de version des logiciels ne sont pas choisis au hasard. Ils suivent une logique précise qui a un impact direct sur tous ceux qui utilisent votre code – équipes de développement, utilisateurs finaux et systèmes automatisés.

Les ingénieurs logiciels utilisent donc des conventions de versioning pour transmettre des informations essentielles : quels types de changements ont été apportés, si une mise à jour risque de casser le code existant, ou si elle apporte simplement des corrections mineures.

Dans cette section, nous allons explorer le versioning sémantique (semantic versioning), l'une des approches les plus répandues et efficaces pour structurer les versions de logiciels. Cette méthode offre un cadre commun pour comprendre immédiatement l'impact potentiel d'une mise à jour sur la compatibilité et la stabilité d'une application.

Format du versioning sémantique

Vous avez sûrement déjà rencontré de nombreux exemples de versioning sémantique sans le savoir. Ce système suit un format très simple et reconnaissable : exactement trois nombres séparés par des points :

• MAJEUR.MINEUR.CORRECTIF

Exemples :

• Extensions VS Code : 3.5.0
• Bibliothèques Python : 2.1.4
• Frameworks : 1.0.0

Cette structure à trois composants permet de transmettre immédiatement des informations cruciales sur la nature des changements, sans avoir besoin de lire de longues notes de version.

Selon la spécification officielle (semver.org) :

• MAJEUR : Changements incompatibles avec l'API existante
• MINEUR : Nouvelles fonctionnalités compatibles avec les versions précédentes
• CORRECTIF : Corrections de bugs sans nouvelles fonctionnalités

Durant la phase initiale de développement, on débute souvent en 0.1.0 et on incrémente le mineur à chaque release, signalant un projet en phase active. Le passage à 1.0.0 marque un jalon de stabilité pour la production. La version 0.0.0 reste réservée aux phases alpha ou prototypes.

La grande transition : Python 2 vers Python 3

L'histoire du versionnage en Python offre une leçon importante sur l'impact des changements majeurs. En décembre 2008, Python 3.0.0 a marqué une rupture historique avec Python 2, illustrant parfaitement ce qu'implique un changement de version majeure selon le versionnage sémantique.

Par exemple :

                  # Python 2
                  print "Hello world"

                  # Python 3
                  print("Hello world")
                        

Au-delà de ce simple changement de syntaxe, Python 3 a introduit de profondes modifications incompatibles qui ont rendu nécessaire la réécriture de nombreuses bibliothèques. Cette transition a temporairement divisé la communauté.

Pour éviter de futurs bouleversements, Python s'appuie sur les Python Enhancement Proposals (PEP), qui formalisent le processus de proposition, garantissent l'étude minutieuse des évolutions, préservent la rétrocompatibilité et font participer la communauté à chaque décision.

Depuis, chaque version mineure de Python 3 enrichit le langage (type hinting, async/await, f-strings, dataclasses, walrus operator…), tout en respectant la compatibilité ascendante. Les versions 3.11 et 3.12 ont même apporté jusqu’à 60 % de gain de performance et des messages d’erreur améliorés.

La cohérence entre dev et production

La cohérence des versions Python entre développement et production est cruciale. Des différences même mineures (3.11.2 vs 3.11.8) peuvent causer des incompatibilités subtiles, notamment sur des plateformes spécialisées comme Databricks.

Bonnes pratiques :

• Maintenir une version Python identique sur tous les environnements
• Isoler chaque projet dans son propre environnement virtuel
• Spécifier clairement les versions requises dans la documentation technique
• Focus Databricks : Les runtimes Databricks embarquent des bibliothèques préoptimisées ; veillez à la compatibilité exacte pour éviter conflits et comportements imprévisibles.

Le packaging Python

Chaque fois que vous exécutez pip install numpy, vous interagissez avec le système de packaging Python. Un package est un ensemble cohérent et distributable comprenant :

1. Le code Python fonctionnel
2. Les métadonnées de configuration
3. Les instructions d'installation

Le Python Package Index (PyPI) sert de dépôt central : vous y trouvez des archives ZIP avec tout le nécessaire pour installer une bibliothèque.

Le packaging repose sur trois piliers fondamentaux :

• Distribution simplifiée : pip install transforme votre code en produit installable.
• Imports clairs : Fini sys.path et chemins relatifs compliqués ; un package structuré permet from mypkg.utils import func.
• Reproductibilité : Des installations identiques quel que soit l’environnement.

Terminologie :

• Module : un fichier Python (e.g. my_file.py)
• Package : un dossier avec __init__.py et sous-modules
• Distribution package : l’archive installable via pip

Une structure moderne inclut : un dossier src/ organisé en packages, un pyproject.toml et un README.

Histoire du packaging

Dans les années 90, Python offrait Distutils, jugé trop complexe ; Setuptools a simplifié l’interface et introduit setup.py. Aujourd’hui, des outils modernes comme Poetry, pip-tools et même uv enrichissent l’écosystème.

Avec uv, les workflows courants deviennent ultra-rapides :

uv pip install -e .     # installation en mode dev
uv pip compile          # génère requirements.lock
uv pip sync             # synchronise l’environnement
uv build                # construit le package distribuable
      

Maîtriser le packaging transforme votre façon de développer et partager votre code, marqueur de professionnalisme essentiel pour collaborer dans l’écosystème Python moderne.