QM-How-to-Opensource-CHP 0.0.0

A Quantmetry tutorial on how to publish an opensource python package.

BBL - Publier un package en open-source en dix étapes clés

Quelles sont les étapes indispensables pour publier un package Python en open-source ? Depuis l’écriture d’un code propre et la rédaction de la documentation, jusqu’aux tests d’intégration continue et au processus de packaging, nous passerons en revue les dix points clés pour une publication d’un package Python en open-source. Pour ce faire, nous prendrons l’exemple d’un toy model que nous publierons sur github et pypi en moins de deux heures.

Sommaire

Voici les 10 bonnes pratiques de développement open-source détaillées ci-après dans ce tutoriel :

1. Mettre en place un dépôt GitHub, soit à partir de zéro, soit en forkant un dépôt existant

2. Encapsuler les fonctions dans un module facile à importer et renseignant un numéro de version

3. Documenter les fonctions avec une dosctring et un doctest. La docstring sera automatiquement publié en ligne et le doctest automatiquement exécuté pendant l’intégration continue.

4. Ecrire vos fonctions avec déclaration de types. C’est une habitude facile à prendre qui génère automatiquement des tests unitaires statiques avec MyPy.

5. Créer des tests unitaires avec un objectif de couverture de 100%. La paramétrisation des tests avec pytest.xmark.parametrize permet de générer des tests très rapidement.

6. Implémenter une intégration continue du code. Sur GitHub, le standard est d’utiliser des GitHub Actions. Pensez à toujours tester votre code sur Windows.

7. Générer une documentation semi-automatique avec Sphinx_. L’API de votre package est automatiquement documentée si vous avez écrit les docstrings à l’avance. Il ne reste plus qu’à rédiger les parties importantes et les messages à faire passer aux utilisateurs. Les exemples sont un bon moyen d’accompagner la montée en compétences rapide des utilisateurs.

8. Déployer la documentation de manière continue avec ReadTheDocs_. Le déploiement continu doit se déclencher a minima à chaque pull request.

9. Packager votre module avec le fichier setup.py. Ce fichier est la pierre angulaire de la publication sur PyPi. Les numéros de version sont plus facile à gérer avec bump2version.

10. Déployer votre package de manière continue avec les release GitHub et les actions correspondantes. Vous pouvez cacher votre mot de passe PyPi par un système de tokens.

Pré-requis

1. Avoir un compte GitHub

2. Faire un Fork du dépôt (bouton en haut à droite de GitHub)

3. Avoir une installation locale de conda

Si vous n’avez pas de conda installé : téléchargez l’installeur Conda ou exécutez les commandes suivantes:

$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-MacOSX-x86_64.sh -O miniconda.sh
$ chmod +x miniconda.sh
$ bash miniconda.sh

Attention à bien accepter la demande d’initialisation.

Exercice n°1: Mise en place de l’environnement

Clonez votre dépôt forké.

$ git clone https://github.com/COMPTE/how-to-opensource.git

Installez et activez l’EnvConda de développement, environnement qui nous servira à développer le code, la documentation et les tests:

cd how-to-opensource
conda env create -f environment.dev.yml
conda activate how_to_opensource

Créer une branche de travail et supprimez la correction :

git checkout -b work
chmod +x start.sh
./start.sh
git add .
git commit -m "start exercises"
git push origin work

Vous pouvez commencer !

Exercice n°2: Création d’un module et d’une fonction

Nous allons maintenant créer dans le Module how_to_opensource une nouvelle fonction calculant la somme de deux vecteurs. Pour cela créez le fichier how_to_opensource/core.py et créez une nouvelle fonction add_two_vectors qui va, comme son nom l’indique, effectuer une addition de deux vecteurs grâce à numpy.add.

Afin de pouvoir importer la fonction, vous devez définir les redirections d’imports dans le fichier how_to_opensource/__init__.py.

from .core import add_two_vectors
from ._version import __version__
__all__ = ["add_two_vectors", "__version__"]

La première ligne de code vous permet de faire directement

from how_to_opensource import add_two_vectors

au lieu de

from how_to_opensource.core import add_two_vectors

La ligne __all__ = ... permet à la fonction d’être importée avec la syntaxe from how_to_opensource import *.

Enfin, nous anticipons d’ores et déjà le packaging en introduisant un numéro de version dans le fichier _version.py qui contient une seule ligne de code : __version__ = "0.0.0".

Il est maintenant possible de tester interactivement la méthode :

import numpy as np
from how_to_opensource import add_two_vectors
add_two_vectors(np.ones(2), np.ones(2))

ou la version du package :

import how_to_opensource
print(how_to_opensource.__version__)

Si vous voulez vérifier la syntaxe de votre code, vous pouvez exécuter la commande :

$ flake8 how_to_opensource

CORRECTION :

git checkout master how_to_opensource/__init__.py how_to_opensource/core.py how_to_opensource/_version.py

Exercice n°3: Typing

Une pratique courante pour rendre plus robuste un package consiste à utiliser le typing pour tout ou une partie du code. Si l’interpréteur python ne vérifie pas ces types à l’exécution, le langage python propose néanmoins le vocabulaire et la grammaire nécessaire à la définition de ces types par l’intermédiaire du module Typing. Typez maintenant les définitions de add_two_vectors et de sa fonction de test. Il est aussi possible d’ajouter un test à l’exécution pour valider que les entrées se conforment au type attendu. Enfin lancez l’analyseur statique de code le second statique utilisant MyPy.

$ mypy how_to_opensource --strict

CORRECTION :

git checkout master how_to_opensource/core.py mypy.ini

Exercice n°4: Documentation de la fonction

Numpydoc propose une méthode de documentation efficace. Ajoutez une documentation à add_two_vectors spécifiant ses paramètres, sa sortie et en y incluant une DocTest. Lancez ensuite la procédure de test en incluant cette fois le test de la documentation.

$ pytest -vs --doctest-modules --cov-branch --cov=how_to_opensource --pyargs how_to_opensource

CORRECTION :

git checkout master how_to_opensource/core.py

Exercice n°5: Création d’un test unitaire

Il convient maintenant de tester cette fonction avec PyTest. Une méthode standard pour élargir rapidement le domaine testé est d’utiliser Parameterize pour paramétriser les fonctions de test. Dans how_to_opensource/tests/test_core.py ajoutez une fonction de test validant le bon fonctionnement de add_two_vectors en testant différentes dimensions de vecteurs. Lancez maintenant le test en générant les métriques validant que vos tests couvrent bien le code:

$ pytest -vs --doctest-modules --cov-branch --cov=how_to_opensource --pyargs how_to_opensource

CORRECTION : git checkout master how_to_opensource/tests/test_core.py

Exercice n°6: Intégration continue du code

Afin d’assurer un niveau de qualité constant, particulièrement dans le cas d’un projet opensource avec de multiples contributeurs, il est indispensable d’automatiser le processus d’intégration des changements réalisés. C’est à ce point que répond l’intégration continue. Se basant sur la description d’un pipeline incluant build, test et déploiement, les outils d’integration continue, par exemple GitHubActions ou TravisCI en permettent l’automatisation. Cela apporte les valeurs suivantes:

• minimiser la charge de travail pour les concepteurs

• supprimer les erreurs arrivant dans toute action “à la main”

• réduire le temps nécessaire à la détection et l’analyse de problèmes car chaque changement est validé unitairement

• réduire le temps de cycle pour la livraison de nouvelles fonctionnalités tout en en améliorant la qualité

Nous allons utiliser les GitHub actions, pour cela rendez vous sur l’onglet Actions de la page GiHub de votre projet. Pour créer notre workflow d’intégration continue nous allons partir du template Python Package using Anaconda, disponible après avoir cliqué sur Setup this workflow. Créez le fichier test.yml dans le dossier .github/workflows, copiez le template proposé par GitHub puis modifiez ensuite les étapes du workflow pour coller aux éléments définis précédemment:

• déploiement sur Python 3.9 , Python 3.8, Ubuntu et Windows

• installation de flake8, mypy, numpy, et pytest-cov

• tester le linting, le typing et les tests unitaires

Une fois le fichier créé poussé sur le dépôt, vous pouvez suivre l’execution du pipeline depuis l’interface de GitHub. Un mail vous sera automatiquement envoyé en fin d’execution pour vous informer des résultats.

CORRECTION : git checkout master .github/workflows/test.yml

Exercice n°7: Génération de la documentation

Avoir une documentation à jour est indispensable autant pour les utilisateurs que pour les contributeurs. Afin de faciliter la création et la maintenance de celle-ci nous allons utiliser Sphinx. Le quick start de Sphinx permet l’initialisation rapide des éléments nécessaires.

$ sphinx-quickstart doc

Note: il n’est pas nécessaire de séparer les répertoires sources et build dans notre cas simple.

Pour générer la documentation il vous suffit maintenant d’exécuter le script nouvellement créé:

$ cd doc
$ make html

La documentation a été générée dans le repertoire doc/_build, vous pouvez la consulter dans votre navigateur web, elle est belle, mais vide. En plus de la rédaction que vous ne manquerez pas d’ajouter, il est important de capitaliser sur la documentation écrite à l’exercice n°4. Pour ce faire, il faut d’abord modifier le fichier doc/conf.py pour ajouter 'sphinx.ext.autodoc', 'sphinx.ext.napoleon', et 'sphinx_autodoc_typehints' à la liste des extensions. Il faut également définir la version du package:

release = 0.0.0

Enfin, il faut ajouter la documentation automatique du module dans doc/index.rst qui sera par ailleurs le point d’entrée de toute rédaction additionnelle:

.. automodule:: how_to_opensource
   :members:

Afin de permettre de trouver le module et d’activer la prise en compte des types, ajoutez les lignes suivantes au fichier doc/conf.py:

import sys
sys.path.append('../')
napoleon_use_param = True

Une méthode efficace pour enrichir la documentation consiste à ajouter des exemples que l’on met en valeur à l’aide de SphinxGallery. Dans doc/conf.py, ajoutez l’extension 'sphinx_gallery.gen_gallery', puis définissez la configuration de la galerie:

sphinx_gallery_conf = {
  'examples_dirs': '../examples',   # path to your example scripts
  'gallery_dirs': 'auto_examples',  # path to where to save gallery generated output
}

Enfin il est nécessaire d’inclure cette galerie à la racine de la documentation, dans doc/index.rst ajoutez son inclusion:

.. toctree::
  :maxdepth: 2

  auto_examples/index

Pour créer un exemple qui s’affichera dans la doc, vous devez simplement créer un script python dans le répertoire examples. Par exemple :

"""
===========
Toy Example
===========
L'exemple le plus simple que l'on puisse imaginer.
"""

from how_to_opensource import add_two_vectors
add_two_vectors([12.5, 26.1], [7.5, 3.9])

Le dossier examples tout juste créé doit s’accompagner d’un fichier README.rst avec un titre comme:

Exemples avancés
================

Vous pouvez alors reconstruire la doc avec make html et vérifier que votre documentation est belle !

open doc/_build/html/index.html

CORRECTION : git checkout master doc examples

Exercice n°8: Déploiement continu de la documentation

Pour diffuser cette documentation il est nécessaire de la publier sur un site publique, par exemple en utilisant ReadTheDocs. Ce dernier réalisera les tâches définies dans le fichier .readthedocs.yml, ajoutez donc ce fichier au dépôt avec le contenu suivant:

version: 2

build:
  image: latest

conda:
  environment: environment.dev.yml

sphinx:
  builder: html
  configuration: doc/conf.py
  fail_on_warning: false

Ensuite, créez un compte gratuit sur ReadTheDocs en utilisant votre login GitHub.

Une fois inscrit et connecté, importez votre projet GitHub (attention à ajouter votre trigramme à l’url du projet par souci d’unicité).

Après avoir soigneusement choisi la branche et la version, lancez la compilation. Suivez son bon déroulement et vérifiez que la documentation produite est conforme à vos attentes.

Pour automatiser la compilation de la doc à chaque pull request, allez ensuite dans Admin > Paramètres avancés et cochez la case “Build pull requests for this project”. Il faut également connecter vos comptes GitHub et ReadTheDocs par un webhook comme suit :

1. sur votre compte ReadTheDocs, allez dans Admin > Integrations > Add integration > GitHub incoming webhook

2. sur votre repo GitHub, allez dans Settings > Webhooks > Add webhook > copier l’URL “payload URL” de readthedocs.

Et voilà ! Votre documentation se reconstruit automatiquement à chaque pull request !

CORRECTION : git checkout master .readthedocs.yml

Exercice n°9: Packaging

De façon à offrir une API claire à l’ensemble des modules de notre projet (certes il n’y en a qu’un en l’état mais cela est voué à changer), il est utile de créer un package qui permet d’avoir un espace de nommage encapsulant les modules et variables, et diffusable directement sur PyPi. Pour cela, il est nécessaire d’ajouter un fichier setup.py à notre projet, et de le définir, vous pouvez pour cela partir de ce tutoriel.

Voici un exemple de fichier setup.py, ce sont essentiellement des descripteurs qui s’afficheront tels quels sur PyPi.

IMPORTANT : chaque package doit avoir un nom unique sur PyPi, qui est déduit du paramètre name. Pensez-bien à ajouter votre trigramme dans le name pour que chacun puisse publier son package sans conflit de noms.

import os
from setuptools import setup


def read(fname):
    return open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), fname)).read()


setup(
    name="QM How to Opensource by TRIGRAMME",
    version="0.0.1",
    author="Grégoire Martignon, Vianney Taquet, Damien Hervault",
    author_email="[e-mail]",
    description="A Quantmetry tutorial on how to publish an opensource python package.",
    license="BSD",
    keywords="example opensource tutorial",
    url="http://packages.python.org/how_to_opensource",
    packages=['how_to_opensource'],
    install_requires=["numpy>=1.20"],
    extras_require={
        "tests": ["flake8", "mypy", "pytest-cov"],
        "docs": ["sphinx", "sphinx-gallery", "sphinx_rtd_theme", "numpydoc"]
    },
    long_description=read('README.rst'),
    classifiers=[
        "License :: OSI Approved :: BSD License",
        "Programming Language :: Python :: 3.9"
    ],
)

Il ne vous reste plus qu’à construire votre package

$ python setup.py sdist bdist_wheel

Cela crée trois répertoires : dist, build et QM_How_to_Opensource.egg-info.

Le egg-info est une simple collection de fichiers texte purement informatifs, et le dist est le contenu de ce qui sera hébergé sur PyPi.

Si vous voulez vérifier que votre README.rst est sans erreur, vous pouvez exécuter la commande

$ twine check dist/*

N.B. Cette commande vérifie le contenu du répertoire dist. En conséquence, si vous modifiez le README.rst, il faut exécuter à nouveau la commande python setup.py sdist pour faire un nouveau check.

Dernier élément d’un package open-source: la license. Elles sont toutes disponibles sur OpenSourceInitiative, il suffit de la copier-coller dans le fichier LICENSE et de remplacer les noms des auteurs et la date !

Pour un projet open-source entièrement libre, la license new BSD-3 est courante en machine learning..

Notre package est maintenant en place, prêt à être publié et ouvert à sa communauté d’utilisateurs et de contributeurs. Il est nécessaire de donner à ses deux populations les outils dont ils ont besoin. Une accessibilité simple et maîtrisée pour les premiers, de clarté sur les règles de leur engagement pour les seconds.

Dans la mesure où ce nom de version va se retrouver à plusieurs endroits (setup.py, doc/conf.py, …), et pour ne pas risquer d’erreurs dans le maintien en cohérence de cette information à plusieurs endroits, il est possible d’utiliser bump2version. Pour cela créez un fichier .bumpversion.cfg à la racine du projet, ce dernier va définir dans quel fichier remplacer automatiquement le numéro de version. Ajoutez-y le contenu ci-dessous et assurez vous que tous les fichiers contiennent initialement les mêmes numéros de version, par la suite ils seront mis à jour automatiquement :

[bumpversion]
current_version = 0.0.0
commit = True
tag = True

[bumpversion:file:setup.py]
search = version="{current_version}"
replace = version="{new_version}"

[bumpversion:file:how_to_opensource/_version.py]
search = __version__ = "{current_version}"
replace = __version__ = "{new_version}"

[bumpversion:file:doc/conf.py]
search = release = "{current_version}"
replace = release = "{new_version}"

Vous pouvez désormais incrémenter le numéro de version avec bumpversion. Trois choix sont possibles pour l’incrémentation du numéro de version: patch, minor, et major. Nous choisissons ici d’incrémenter le “patch”:

$ bumpversion patch
$ git push --tags

Votre publication sur PyPi se fait simplement avec la commande :

$ twine upload dist/*

Attention, cette commande nécessite un identifiant et un mot de passe, il faut donc vous créer un compte au préalable sur PyPi.

CORRECTION : git checkout master setup.py LICENSE .bumpversion.cfg

Exercice n°10: déploiement continu

Maintenant nous allons mettre en place la publication automatique sur PyPi après chaque release officielle de votre package. Le but est de déclencher automatiquement, à la publication d’une nouvelle release depuis GitHub, la publication de la nouvelle version du package vers PyPi. Cela signifie donc que le workflow GitHub devra se connecter à votre compte PyPi. Pour ne pas avoir à mettre en clair les éléments nécessaires à cette authentification dans votre dépôt, il existe un mécanisme permettant de se connecter à PyPi sur base d’un token, et de stocker ce token en tant qu’élément secret dans le dépôt GitHub. Pour cela, une fois connecté sur PyPi:

• Rendez-vous sur la page Account Settings et descendez jusqu’à la section API Tokens.

• Cliquez sur Add Token, donnez lui un nom, par exemple how-to-opensource et donnez lui accès au scope complet.

• Copiez le token généré et gardez cette page ouverte au cas où.

• Dans une autre fenêtre, rendez vous sur votre dépôt GitHub à la page Settings, section Secrets.

Appelez le PYPI_API_TOKEN et collez dans le champ Value le token copié depuis PyPi.

Nous pouvons maintenant mettre en place le workflow de publication automatique, pour cela:

• Rendez vous dans l’onglet Actions du projet GitHub et cliquez sur New workflow.

• Choisissez le template Publish Python Package, renommez le fichier publish.yml, spécifiez la version 3.9 de python et confirmez l’ajout du workflow.

Pour déclencher le workflow, allez sur la page principale du dépôt GitHub, à droite, cliquez sur Releases. Vous devriez voir tous les tags poussés jusqu’à présent. Choisissez le dernier et cliquez sur “Edit tag”. Pensez à bien pointer sur la branche work. Cliquez ensuite sur “Publish release”. L’action de publication s’est normalement déclenchée dans l’onglet GitHub Actions. Une fois terminée, vous pouvez vérifier que la mise à jour sur PyPi s’est bien déroulée.

Enfin il convient d’ajouter de documenter les règles de contribution et d’usage du package. Pour cela rendez vous dans la page Insights/Community de GitHub. Cette dernière fournit un moyen simple d’initier les documents nécessaires.

Vous pouvez également naviguer dans l’onglet Insights > Community de github et remplir votre projet avec des template d’issue, pull request ou codes de conduite.

IMPORTANT : Vous avez déjà publié une version de votre package à l’étape précédente. Pour republier une nouvelle version, vous être obligé de “bumper” la version à nouveau :

$ bumpversion patch
$ git push --tags

CORRECTION : git checkout master .github/workflows/publish.yml

Récapitulatif

Voici les 10 bonnes pratiques de développement open-source:

1. Mettre en place un dépôt GitHub, soit à partir de zéro, soit en forkant un dépôt existant

2. Encapsuler les fonctions dans un module facile à importer et renseignant un numéro de version

3. Documenter les fonctions avec une dosctring et un doctest. La docstring sera automatiquement publié en ligne et le doctest automatiquement exécuté pendant l’intégration continue.

4. Ecrire vos fonctions avec déclaration de types. C’est une habitude facile à prendre qui génère automatiquement des tests unitaires statiques avec MyPy.

5. Créer des tests unitaires avec un objectif de couverture de 100%. La paramétrisation des tests avec pytest.xmark.parametrize permet de générer des tests très rapidement.

6. Implémenter une intégration continue du code. Sur GitHub, le standard est d’utiliser des GitHub Actions. Pensez à toujours tester votre code sur Windows.

7. Générer une documentation semi-automatique avec Sphinx_. L’API de votre package est automatiquement documentée si vous avez écrit les docstrings à l’avance. Plus qu’à rédiger les parties importantes et les messages à faire passer aux utilisateurs. Les exemples sont un bon moyen d’accompagner la montée en compétences rapide des utilisateurs.

8. Déployer la documentation de manière continue avec ReadTheDocs_. Le déploiement continu doit se déclencher a minima à chaque pull request.

9. Packager votre module avec le fichier setup.py. Ce fichier est la pierre angulaire de la publication sur PyPi. Les numéros de version sont plus facile à gérer avec bump2version.

10. Déployer votre package de manière continue avec les release GitHub et les actions correspondantes. Vous pouvez cacher votre mot de passe PyPi par un système de tokens.

BONUS: Gestion du dépôt sur le long terme

Quelques bonnes pratiques de gestion du dépôt sur le long terme :

• Tout problème ou amélioration du code doit faire l’objet d’une issue avant une pull request. Les pull request doivent être reliées aux issues qu’elles résolvent.

• Tout incrément de code doit passer par des pull request revue par une personne tierce

• L’onglet GitHub Projects vous permets d’organiser les issues sous formes de cartes simili-Trello, et rend publique votre feuille de route de développement.

• Il est recommandé d’ajouter deux fichiers de documentation à votre repo : un CONTRIBUTING.md qui renseigne les contributeurs éventuels sur l’art et la manière de faire des pull request pour ce projet, et un RELEASE_CHECKLIST.md récapitulant toutes les étapes de vérification avant publication sur PyPi. Vous trouverez un exemple sur MAPIE.

Bonus: Badges

Notre intégration continue est maintenant en place. Afin de donner une vue de synthèse de son execution et de donner confiance aux utilisateurs potentiels quand à la qualité du package, il est possible d’ajouter des badges qui donneront un status à jour de l’execution de l’intégration continue. Il faut pour cela, ajoutez dans le README situé à la racine du dépôt les liens suivants:

|GitHubActionTestBadge|_ |ReadTheDocsBadge|_ |GitHubActionPublishBadge|_ |PyPiBadge|_

.. |GitHubActionTestBadge| image:: https://github.com/simai-ml/how-to-opensource/actions/workflows/test.yml/badge.svg
.. _GitHubActionTestBadge: https://github.com/simai-ml/how-to-opensource/actions

.. |ReadTheDocsBadge| image:: https://readthedocs.org/projects/how-to-opensource/badge
.. _ReadTheDocsBadge: https://how-to-opensource.readthedocs.io/en/latest

.. |GitHubActionPublishBadge| image:: https://github.com/simai-ml/how-to-opensource/actions/workflows/publish.yml/badge.svg
.. _GitHubActionPublishBadge: https://github.com/simai-ml/how-to-opensource/actions

.. |PyPiBadge| image:: https://img.shields.io/pypi/v/QM-How-to-Opensource
.. _PyPiBadge: https://pypi.org/project/QM-How-to-Opensource/