Techniques de Refactoring en Python : Un Guide Complet pour l'Amélioration de la Qualité du Code

Dans le paysage en constante évolution du développement logiciel, maintenir un code propre, efficace et compréhensible est primordial. Python, connu pour sa lisibilité, peut néanmoins être sujet aux "code smells" (mauvaises odeurs de code) et à la dette technique s'il n'est pas géré avec soin. Le refactoring est le processus de restructuration du code existant – en modifiant sa structure – sans altérer son comportement externe. En substance, il s'agit de nettoyer votre code sans le casser. Ce guide explore diverses techniques de refactoring en Python, en fournissant des exemples pratiques et des bonnes pratiques pour élever la qualité de votre code.

Pourquoi Refactoriser du Code Python ?

Le refactoring offre de nombreux avantages, notamment :

• Lisibilité Améliorée : Rend le code plus facile à comprendre et à maintenir.
• Complexité Réduite : Simplifie la logique complexe, diminuant la probabilité d'erreurs.
• Maintenabilité Améliorée : Facilite la modification et l'extension du code.
• Performances Accrues : Peut optimiser le code pour une meilleure vitesse d'exécution.
• Dette Technique Réduite : Empêche l'accumulation de code difficile à maintenir ou à étendre.
• Meilleure Conception : Conduit à une architecture de code plus robuste et flexible.

Ignorer le refactoring peut entraîner un code difficile à comprendre, à modifier et à tester. Cela peut augmenter considérablement le temps de développement et le risque d'introduire des bugs.

Quand Refactoriser ?

Savoir quand refactoriser est crucial. Voici quelques scénarios courants :

• Avant d'Ajouter de Nouvelles Fonctionnalités : Refactoriser le code existant peut faciliter l'intégration de nouvelles fonctionnalités.
• Après avoir Corrigé un Bug : Refactoriser le code environnant peut prévenir la récurrence de bugs similaires.
• Lors des Revues de Code : Identifier les domaines qui peuvent être améliorés et les refactoriser.
• Lorsque vous Rencontrez des "Code Smells" : Les "code smells" sont des indicateurs de problèmes potentiels dans votre code.
• Refactoring Régulièrement Planifié : Intégrez le refactoring dans votre processus de développement comme une activité régulière.

Identifier les "Code Smells"

Les "code smells" sont des indicateurs en surface qui correspondent généralement à un problème plus profond dans le système. Ils n'indiquent pas toujours un problème, mais ils justifient souvent une investigation plus approfondie.

"Code Smells" Courants en Python :

• Code Dupliqué : Code identique ou très similaire apparaissant à plusieurs endroits.
• Méthode/Fonction Longue : Méthodes ou fonctions excessivement longues et complexes.
• Classe Large : Classes qui ont trop de responsabilités.
• Liste de Paramètres Longue : Méthodes ou fonctions avec trop de paramètres.
• Regroupements de Données (Data Clumps) : Groupes de données qui apparaissent fréquemment ensemble.
• Obsession des Primitives : Utilisation de types de données primitifs au lieu de créer des objets.
• Instructions `switch` (ou équivalents) : Longues chaînes d'instructions `if/elif/else` ou de type `switch`.
• Chirurgie à Fusil (Shotgun Surgery) : Une seule modification nécessite de nombreux petits changements dans différentes classes.
• Changement Divergent : Une classe est fréquemment modifiée de différentes manières pour différentes raisons.
• Envie de Fonctionnalité (Feature Envy) : Une méthode accède davantage aux données d'un autre objet qu'aux siennes propres.
• Chaînes de Messages : Un client demande à un objet de demander à un autre objet de demander encore à un autre objet...

Techniques de Refactoring en Python : Un Guide Pratique

Cette section détaille plusieurs techniques courantes de refactoring en Python avec des exemples pratiques.

1. Extraire la Méthode/Fonction

Cette technique consiste à prendre un bloc de code dans une méthode ou une fonction et à le déplacer dans une nouvelle méthode ou fonction séparée. Cela réduit la complexité de la méthode d'origine et rend le code extrait réutilisable.

Exemple :

            
def print_invoice(customer, details):
    print("***********************")
    print(f"Customer: {customer}")
    print("***********************")

    total_amount = 0
    for order in details["orders"]:
        total_amount += order["amount"]

    print(f"Amount is : {total_amount}")

    if total_amount > 1000:
        print("You earned a discount!")

            

              
                Copy
              
            
          

Refactorisé :

            
def print_header(customer):
    print("***********************")
    print(f"Customer: {customer}")
    print("***********************")


def calculate_total(details):
    total_amount = 0
    for order in details["orders"]:
        total_amount += order["amount"]
    return total_amount


def print_invoice(customer, details):
    print_header(customer)
    total_amount = calculate_total(details)
    print(f"Amount is : {total_amount}")

    if total_amount > 1000:
        print("You earned a discount!")

            

              
                Copy
              
            
          

2. Extraire la Classe

Lorsqu'une classe a trop de responsabilités, extrayez certaines d'entre elles dans une nouvelle classe. Cela promeut le principe de responsabilité unique.

Exemple :

            
class Person:
    def __init__(self, name, phone_number, office_area_code, office_number):
        self.name = name
        self.phone_number = phone_number
        self.office_area_code = office_area_code
        self.office_number = office_number

    def get_name(self):
        return self.name

    def get_phone_number(self):
        return f"({self.office_area_code}) {self.office_number}"

            

              
                Copy
              
            
          

Refactorisé :

            
class PhoneNumber:
    def __init__(self, area_code, number):
        self.area_code = area_code
        self.number = number

    def get_phone_number(self):
        return f"({self.area_code}) {self.number}"


class Person:
    def __init__(self, name, phone_number):
        self.name = name
        self.phone_number = phone_number

    def get_name(self):
        return self.name


            

              
                Copy
              
            
          

3. Inliner la Méthode/Fonction

C'est l'inverse d'Extraire la Méthode. Si le corps d'une méthode est aussi clair que son nom, vous pouvez inliner la méthode en remplaçant les appels à celle-ci par le contenu de la méthode.

Exemple :

            
def get_rating(driver):
    return more_than_five_late_deliveries(driver) ? 2 : 1


def more_than_five_late_deliveries(driver):
    return driver.number_of_late_deliveries > 5

            

              
                Copy
              
            
          

Refactorisé :

            
def get_rating(driver):
    return driver.number_of_late_deliveries > 5 ? 2 : 1

            

              
                Copy
              
            
          

4. Remplacer la Variable Temporaire par une Requête

Au lieu d'utiliser une variable temporaire pour stocker le résultat d'une expression, extrayez l'expression dans une méthode. Cela évite la duplication de code et améliore la lisibilité.

Exemple :

            
def get_price(order):
    base_price = order.quantity * order.item_price
    discount_factor = 0.98 if base_price > 1000 else 0.95
    return base_price * discount_factor

            

              
                Copy
              
            
          

Refactorisé :

            
def get_price(order):
    return base_price(order) * discount_factor(order)


def base_price(order):
    return order.quantity * order.item_price


def discount_factor(order):
    return 0.98 if base_price(order) > 1000 else 0.95

            

              
                Copy
              
            
          

5. Introduire un Objet Paramètre

Si vous avez une longue liste de paramètres qui apparaissent fréquemment ensemble, envisagez de créer un objet paramètre pour les encapsuler. Cela réduit la longueur de la liste des paramètres et améliore l'organisation du code.

Exemple :

            
def calculate_total(width, height, depth, weight, shipping_method):
    # Logique de calcul
    pass

            

              
                Copy
              
            
          

Refactorisé :

            
class ShippingDetails:
    def __init__(self, width, height, depth, weight, shipping_method):
        self.width = width
        self.height = height
        self.depth = depth
        self.weight = weight
        self.shipping_method = shipping_method


def calculate_total(shipping_details):
    # Logique de calcul utilisant les attributs de shipping_details
    pass

            

              
                Copy