Développement backend en Python : Un guide complet pour les débutants

La création d'applications web robustes et efficaces est importante dans le monde numérique d'aujourd'hui. Le backend, souvent appelé le "cerveau" d'une application web, gère la logique, les interactions avec la base de données et les configurations du serveur qui assurent le bon fonctionnement de l'ensemble.

Python, connu pour sa simplicité et sa polyvalence, est devenu un langage incontournable pour le développement de backend. 

Dans ce tutoriel, nous allons parcourir l'essentiel du développement de backend en Python, de la mise en place de votre environnement à l'exploration de certains sujets avancés. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, ce guide vous aidera à vous lancer dans le développement de backend en Python.

Qu'est-ce que le développement backend en Python ?

Le développement du backend Python consiste à créer la logique côté serveur qui alimente les applications web. Cela comprend plusieurs tâches, telles que la gestion des bases de données, la mise en œuvre des API (interfaces de programmation d'applications), la gestion de l'authentification et de l'autorisation, et la garantie d'une communication efficace entre le front-end (ce avec quoi les utilisateurs interagissent) et le back-end (le serveur, l'application et la base de données).

Le backend est responsable de la fonctionnalité de base de l'application, y compris le traitement des données, la logique commerciale et les mesures de sécurité. Il s'occupe de tout, de l'authentification des utilisateurs à la validation des données, en passant par l'intégration de services tiers et le maintien de l'intégrité des données.

Python est particulièrement populaire pour le développement de backend en raison de sa simplicité et de sa lisibilité, ainsi que du riche écosystème de frameworks tels que Django et Flask. Ces frameworks facilitent de nombreux processus de développement backend, permettant aux développeurs de créer des applications web robustes, évolutives et sécurisées.

Le développement du backend permet aux applications web de fonctionner et d'offrir une bonne expérience aux utilisateurs finaux.

Tableau comparant les développements frontend et backend

Pourquoi choisir Python pour le développement d'applications dorsales ?

La popularité de Python dans le développement de backend est attribuée à plusieurs facteurs :

1. Polyvalence et facilité d'utilisation

La syntaxe simple et la lisibilité de Python en font un choix idéal pour les développeurs. Il prend en charge la programmation orientée objet, ce qui permet d'organiser et de réutiliser le code. La vaste bibliothèque standard de Python et les paquets tiers permettent un développement et un prototypage rapides.

2. Une communauté nombreuse et active

Python dispose d'une communauté vaste et active qui contribue à son riche écosystème de bibliothèques et de frameworks. Le soutien de la communauté signifie que les développeurs peuvent trouver des ressources, des tutoriels et des forums pour les aider à résoudre des problèmes et à acquérir de nouvelles compétences. L'environnement collaboratif favorise également l'amélioration continue et l'innovation.

3. Évolutivité et performance

Les frameworks Python tels que Django et Flask sont connus pour leur évolutivité et leurs performances :

• Django: Connu pour son approche "batteries incluses", Django offre des fonctionnalités intégrées telles que l'authentification, l'ORM (Object-Relational Mapping) et des interfaces d'administration, ce qui le rend adapté au développement d'applications robustes et à grande échelle.
• Flasque: En revanche, Flask est léger et flexible, ce qui permet aux développeurs de créer des applications plus petites et plus modulaires ou des microservices. Cette flexibilité permet aux développeurs d'adapter l'architecture aux besoins spécifiques de leur projet, qu'il s'agisse d'une simple API ou d'une application web complexe.

4. Intégration et interopérabilité

Python excelle dans l'intégration avec d'autres technologies. Il peut facilement se connecter à diverses bases de données (SQL et NoSQL), à des services tiers (comme les passerelles de paiement ou le stockage dans le cloud) et à des technologies frontales (comme React ou Angular), assurant ainsi la communication sur l'ensemble de la pile d'applications. 

La compatibilité de Python avec différents environnements simplifie également le déploiement, que ce soit sur des plateformes cloud, des conteneurs ou des serveurs traditionnels.

5. Capacités en matière de science des données et d'apprentissage automatique

Python est le langage de référence pour la science des données et l'apprentissage automatique. Ses puissantes bibliothèques, telles que NumPy, Pandas, TensorFlow et scikit-learn, facilitent l'intégration de fonctions d'analyse avancée et d'IA dans vos systèmes dorsaux. Ceci est particulièrement utile pour les applications qui nécessitent le traitement et l'analyse de données.

Si vous êtes novice en Python ou si vous cherchez à approfondir vos compétences, DataCamp propose une gamme de cours qui peuvent vous aider à démarrer et à progresser dans vos connaissances du backend Python.

Les meilleurs frameworks backend en Python

Python propose plusieurs frameworks pour le développement de backend, chacun avec des points forts et des cas d'utilisation. Comprendre les caractéristiques et les avantages de ces frameworks vous aidera à choisir l'outil adéquat pour votre projet.

Django

Django est un framework web de haut niveau qui encourage un développement rapide et une conception propre et pragmatique. Il s'agit d'un cadre "tout compris" qui comporte de nombreuses fonctionnalités intégrées, ce qui en fait un excellent choix pour les applications à grande échelle.

Caractéristiques:

• Authentification intégrée: Django fournit d'emblée des fonctions d'authentification robustes, y compris la gestion des utilisateurs et des permissions.
• Mappage objet-relationnel (ORM): L'ORM de Django vous permet d'interagir avec les bases de données en utilisant du code Python plutôt que du SQL, ce qui simplifie la gestion des bases de données.
• Interface d'administration: Les interfaces d'administration générées automatiquement permettent une gestion rapide des données de l'application.
• Sécurité: Django comprend de nombreuses fonctions de sécurité, telles que la protection contre les injections SQL, les scripts intersites et les falsifications de requêtes intersites.

Idéal pour: Grands projets complexes pour lesquels le développement rapide, l'évolutivité et les fonctions intégrées telles que l'authentification et les panneaux d'administration sont importants. L'adhésion de Django au principe DRY (Don't Repeat Yourself) réduit également le code redondant, ce qui facilite sa maintenance.

Flacon

Flask est un micro-framework qui offre plus de flexibilité que Django. Il est minimaliste et donne aux développeurs la liberté de choisir les composants nécessaires, ce qui permet une approche plus personnalisée de la création d'applications.

Caractéristiques:

• Noyau minimaliste: Flask ne fournit que l'essentiel, comme le routage et la gestion des requêtes, laissant au développeur le choix d'outils et de bibliothèques supplémentaires.
• Architecture flexible: Sa simplicité et sa nature non interventionniste permettent un meilleur contrôle de la structure et des dépendances de l'application.
• Extensible: Flask peut être facilement étendu avec diverses bibliothèques pour ajouter des fonctionnalités selon les besoins.

Idéal pour: Projets de petite ou moyenne taille, API, microservices et développeurs qui préfèrent avoir plus de contrôle sur l'architecture de l'application. La simplicité et la facilité d'utilisation de Flask en font un choix populaire pour les développeurs qui souhaitent créer des applications légères et efficaces sans avoir à s'encombrer d'un cadre de travail plus important.

FastAPI

FastAPI est un framework web moderne et performant conçu pour créer des API rapidement et efficacement. Il exploite les indices de type standard de Python pour la validation et la sérialisation automatiques, ce qui le rend à la fois puissant et facile à utiliser.

Caractéristiques:

• Performance: FastAPI est l'un des frameworks Python les plus rapides, grâce à sa programmation asynchrone et à sa validation automatique.
• Documentation automatique: FastAPI génère automatiquement la documentation OpenAPI et JSON Schema, ce qui est inestimable pour les développeurs d'API complexes.
• Type de sécurité: En utilisant les indications de type de Python, FastAPI offre une meilleure vérification des erreurs et une meilleure qualité de code.

Idéal pour: Projets axés sur la création d'API performantes, en particulier celles qui nécessitent des temps de réponse rapides et une gestion efficace des tâches asynchrones. FastAPI est également bien adapté aux applications qui nécessitent une documentation complète sur l'API.

Pyramid

Pyramid est un cadre web polyvalent et évolutif, capable de prendre en charge aussi bien de petites applications que des systèmes complexes de grande envergure. Il est connu pour sa flexibilité, permettant aux développeurs de choisir les composants nécessaires sans imposer une manière particulière de faire les choses.

Caractéristiques:

• Flexibilité: Pyramid est hautement configurable, ce qui permet aux développeurs de structurer leurs applications comme ils l'entendent. Il prend en charge aussi bien les petits projets simples que les grands systèmes sophistiqués.
• Évolutivité: Pyramid convient à des projets de toute taille, qu'il s'agisse d'applications à fichier unique ou de déploiements au niveau de l'entreprise.
• Sécurité: Comme Django, Pyramid inclut des fonctions de sécurité robustes comme la protection contre les vulnérabilités web courantes.

Idéal pour: Les développeurs qui souhaitent une approche équilibrée entre les fonctionnalités complètes de Django et le minimalisme de Flask. Pyramid est idéal pour ceux qui ont besoin d'un cadre qui peut évoluer avec leur projet, en s'adaptant à une complexité et à une échelle croissantes.

Tableau comparatif des frameworks de backend Python

Construire un backend en Python : Un guide pas à pas

Dans cette section, nous allons parcourir étape par étape le processus de construction d'un backend Python. Le but de ce guide est de vous donner une idée des étapes à suivre pour construire un backend avec Python.

1. Mise en place de l'environnement de développement

Pour commencer, vous avez besoin d'un éditeur de code fiable ou d'un environnement de développement intégré (IDE) tel que PyCharm, VS Code ou Sublime Text. 

La mise en place d'environnements virtuels à l'aide d'outils tels que venv est nécessaire pour gérer les dépendances et maintenir un espace de travail propre.

Voici comment mettre en place un environnement virtuel :

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

Vous pouvez désactiver l'environnement ultérieurement en exécutant deactivate.

Pour en savoir plus sur la mise en place de votre environnement de développement et d'autres outils essentiels, pensez à explorer le cours d' introduction à Python de DataCamp.

2. Choisir un framework (Django ou Flask)

Nous avons parlé de Django et de Flask, de leurs caractéristiques et du moment où il faut les utiliser. Pour cet exemple, nous utiliserons Django. Tout d'abord, installez Django à l'aide de pip :

pip install django

Créez un nouveau projet Django et naviguez dans le répertoire du projet :

django-admin startproject myproject
cd myproject

3. Créez et configurez votre projet

Mettez en place la structure initiale du projet et configurez les paramètres, y compris les connexions à la base de données et la gestion des fichiers statiques.

python manage.py startapp myapp

Vous devrez également configurer settings.py pour mettre en place votre base de données, votre fuseau horaire, vos fichiers statiques et d'autres paramètres spécifiques à votre projet.

4. Installation des bibliothèques Python essentielles

L'écosystème de Python offre des bibliothèques pour divers besoins de développement de backend. En fonction de votre projet, vous pouvez avoir besoin de bibliothèques pour effectuer des tâches spécifiques.

• Cadre REST de Django: Pour construire des API dans Django.
• PostgreSQL: En tant que base de données (via psycopg2).
• Céleri ou RQ: Pour la gestion des tâches asynchrones.
• Asyncio: Pour la programmation asynchrone en Python.

Pour notre exemple, nous installerons le framework REST Django :

pip install djangorestframework

Ajoutez rest_framework à votre INSTALLED_APPS dans les paramètres de Django.

5. Conception du schéma de votre base de données

La conception d'un schéma de base de données robuste est nécessaire pour assurer les performances et l'évolutivité. Il s'agit de définir les tableaux, les champs, les relations et les contraintes afin de garantir l'intégrité des données et l'efficacité des requêtes.

A titre d'exemple, voici comment vous pouvez définir vos modèles de base de données dans models.py:

from django.db import models

class Employee(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
    department = models.CharField(max_length=100)

Après avoir créé les modèles, voici comment exécuter les migrations pour créer le schéma de la base de données :

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

6. Mise en œuvre de la fonctionnalité de base

Ensuite, vous devrez coder la logique commerciale de votre application, le traitement des données et d'autres fonctions essentielles. Développez la logique d'entreprise, y compris les vues et les sérialiseurs pour les points d'extrémité de l'API. Dans Django, vous pouvez utiliser des vues basées sur des classes et des sérialiseurs pour gérer la transformation des données.

Voici un exemple basique d'une vue Django qui renvoie une liste de tous les employés à partir de la base de données :

# views.py
from django.http import JsonResponse
from .models import Employee

def employee_list(request):
    employees = Employee.objects.all().values('name', 'age', 'department')
    return JsonResponse(list(employees), safe=False)

Cette vue récupère tous les objets Employee de la base de données, sélectionne les champs name, age et department et les renvoie sous forme de réponse JSON.

Pour maintenir la qualité et la lisibilité du code, suivez les meilleures pratiques en matière de normes de codage et de modèles de conception.

7. Gestion de l'authentification et de l'autorisation

La mise en œuvre d'une authentification et d'une autorisation sécurisées est essentielle pour protéger les données des utilisateurs et garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à certaines fonctions ou données. Django dispose d'un système d'authentification intégré, tandis que Flask propose des extensions telles que Flask-Login et Flask-Security.

Voici un exemple basique d'utilisation du système d'authentification intégré de Django pour protéger une vue à laquelle seuls les utilisateurs connectés peuvent accéder :

# views.py
from django.contrib.auth.decorators import login_required
from django.http import HttpResponse

@login_required
def dashboard(request):
    return HttpResponse("Welcome to your dashboard!")

Cette vue utilise le décorateur @login_required pour s'assurer que seuls les utilisateurs authentifiés peuvent accéder à la vue dashboard. Si un utilisateur n'est pas connecté, il sera redirigé vers la page de connexion.

8. Développer et documenter les API

L'élaboration d'API reposantes ou de points d'extrémité graphQL permet une communication efficace entre le front-end et le back-end. 

Une documentation appropriée à l'aide d'outils tels que PostMan garantit que vos API sont compréhensibles et accessibles. La documentation de vos API aide également les autres développeurs et utilisateurs à comprendre comment interagir avec votre application.

Utilisez le framework REST Django pour créer et documenter des API. Définissez vos sérialiseurs et vos vues pour gérer la sérialisation et la désérialisation des données.

Voici un exemple simple utilisant le cadre REST de Django pour créer un point de terminaison API de base qui renvoie des données sur les employés :

# serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import Employee
class EmployeeSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Employee
        fields = ['name', 'age', 'department']

# views.py
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.decorators import api_view
from .models import Employee
from .serializers import EmployeeSerializer

@api_view(['GET'])
def api_employee_list(request):
    employees = Employee.objects.all()
    serializer = EmployeeSerializer(employees, many=True)
    return Response(serializer.data)

Cet exemple comprend un site serializer pour convertir le modèle Employee au format JSON et une vue API qui renvoie une liste de tous les employés. Le décorateur @api_view spécifie que cette vue ne traite que les requêtes GET.

9. Tester votre application

Les tests sont un élément essentiel du processus de développement. Utilisez des tests unitaires, d'intégration et de bout en bout pour vous assurer que votre application fonctionne correctement. Le cadre Python unittest et les outils de test intégrés de Django fournissent un environnement de test complet.

Écrire des tests en utilisant le cadre de test de Django. Veillez à couvrir les tests unitaires, d'intégration et de bout en bout.

Voici un exemple de test unitaire :

from django.test import TestCase
from .models import Employee

class EmployeeTestCase(TestCase):
    def setUp(self):
        Employee.objects.create(name="John Doe", age=30, department="HR")
    def test_employee_creation(self):
        john = Employee.objects.get(name="John Doe")
        self.assertEqual(john.age, 30)

10. Déployer votre application

Le déploiement de votre application implique la mise en place d'un serveur, la configuration d'un domaine et la garantie de sa sécurité et de son évolutivité. 

AWS, Heroku et DigitalOcean sont des hébergeurs populaires d'applications Python. Des outils de déploiement comme Docker et Kubernetes peuvent également être utilisés pour la conteneurisation et l'orchestration.

Pour aller plus loin, le cursus de carrière DataCamp Python Developer propose un éclairage détaillé sur ces étapes.

Sujets avancés dans le développement de backend en Python

Au fur et à mesure que vous progresserez dans le développement de backend en Python, vous rencontrerez des sujets plus avancés qui peuvent vous aider à optimiser vos applications et à ajouter des fonctionnalités complexes. Voici quelques exemples :

Programmation asynchrone

La programmation asynchrone en Python vous permet d'écrire du code non bloquant. Ceci est particulièrement utile pour les tâches liées aux E/S, telles que les requêtes réseau, les opérations sur les fichiers ou les interactions avec les bases de données. Il peut améliorer considérablement les performances et la réactivité de vos applications.

• Asyncio: La bibliothèque asyncio intégrée à Python constitue la base de l'écriture de code asynchrone. Il vous permet d'utiliser les mots-clés async et await pour définir des fonctions asynchrones, ce qui permet à vos applications d'être concurrentielles.
• FastAPI: Comme nous l'avons déjà mentionné, FastAPI exploite les capacités asynchrones de Python, ce qui en fait un choix idéal pour la création d'API performantes.

Optimisation des performances

L'optimisation des performances de votre backend est nécessaire pour que vos applications fonctionnent sans problème, même en cas de forte charge. Il s'agit d'améliorer l'efficacité de votre code, d'optimiser les requêtes de la base de données et d'affiner les configurations du serveur.

• Barre d'outils de débogage de Django: Cet outil vous aide à analyser et à déboguer vos applications Django en fournissant des informations sur les requêtes SQL, les temps de rendu des modèles, etc. Il s'agit d'un outil précieux pour identifier les goulets d'étranglement dans votre application.
• Flask-Debug: Similaire à la barre d'outils de débogage de Django, Flask-Debug fournit des outils de débogage et de contrôle des performances pour les applications Flask, vous aidant à identifier les domaines qui ont besoin d'être optimisés.

Conseils supplémentaires :

• Mise en cache: Mettez en œuvre des stratégies de mise en cache à l'aide d'outils tels que Redis ou Memcached pour réduire la charge sur votre base de données et accélérer les temps de réponse.
• Optimisation des requêtes: Utilisez l'indexation de la base de données et des requêtes SQL optimisées pour réduire le temps nécessaire à la récupération des données.

Traitement des données en temps réel

Le traitement efficace des données en temps réel est essentiel pour les applications qui nécessitent des mises à jour en temps réel, telles que les systèmes de chat, les tableaux de bord en direct et les outils de collaboration.

• Protocole WebSocket: Les WebSockets fournissent un canal de communication en duplex intégral sur une seule connexion TCP, permettant la transmission de données en temps réel entre le client et le serveur. Ceci est particulièrement utile pour les applications qui nécessitent un flux de données continu.
• Canaux Django: Les canaux de Django étendent les capacités de Django à gérer les WebSockets et d'autres protocoles asynchrones. Cela vous permet de créer des fonctionnalités en temps réel telles que des notifications, des mises à jour en direct et des fonctionnalités de chat dans votre application Django.

Défis communs et bonnes pratiques

Le développement d'un backend s'accompagne de son lot de défis. Voici quelques problèmes courants et les meilleures pratiques pour les résoudre :

1. Débogage et gestion des erreurs

Le débogage et la gestion des erreurs sont des aspects cruciaux du développement des applications dorsales. Une bonne gestion des erreurs et des exceptions permet à votre application de gérer les situations inattendues avec élégance, sans se bloquer.

• Enregistrement: Mettez en place un système de journalisation complet afin d'obtenir des informations sur le comportement de l'application en cours d'exécution. Des outils tels que le module intégré de Python logging et des services tels que Sentry ou Loggly peuvent vous aider à surveiller et à diagnostiquer les problèmes en production.
• Gestion des erreurs: Django et Flask fournissent tous deux des mécanismes intégrés de gestion des erreurs. Veillez à gérer efficacement les exceptions afin de fournir des messages d'erreur pertinents et d'éviter d'exposer des informations sensibles.

Meilleures pratiques:

• Utilisez des blocs try-except pour attraper et gérer les exceptions avec élégance.
• Consignez les erreurs avec suffisamment de détails pour faciliter le débogage, mais évitez de consigner des informations sensibles.
• Mettez en place une journalisation centralisée pour les environnements de production afin de surveiller et d'analyser les journaux sur plusieurs serveurs.

2. Sécurité

La sécurité est primordiale dans le développement des applications dorsales. Un backend compromis peut entraîner des violations de données, des accès non autorisés et de graves conséquences. Le respect des meilleures pratiques en matière de sécurité permet de protéger votre application et ses utilisateurs.

• HTTPS: Utilisez toujours HTTPS pour crypter les données transmises entre le client et le serveur, afin de vous protéger contre les attaques de type "man-in-the-middle".
• Authentification sécurisée: Mettre en œuvre des mécanismes d'authentification robustes. Utilisez des bibliothèques comme le système d'authentification intégré de Django ou Flask-Security pour une gestion sécurisée des utilisateurs. Envisagez d'utiliser l'authentification multifactorielle (MFA) pour plus de sécurité.
• Protection contre les vulnérabilités courantes: Protégez votre application contre les vulnérabilités courantes, telles que l'injection SQL, le cross-site scripting (XSS) et le cross-site request forgery (CSRF).

Meilleures pratiques:

• Mettez régulièrement à jour les dépendances pour corriger les failles de sécurité.
• Utilisez des en-têtes de sécurité tels que Content Security Policy (CSP) et HTTP Strict Transport Security (HSTS).
• Mener régulièrement des audits de sécurité et des tests de pénétration afin d'identifier et de corriger les vulnérabilités.

3. Évolutivité et maintenance

Au fur et à mesure que votre application se développe, l'évolutivité et la maintenance deviennent des préoccupations majeures. Concevoir votre application de manière à ce qu'elle puisse évoluer efficacement garantit qu'elle peut gérer un trafic et des charges de données accrus sans dégrader les performances.

• Mise en cache: Mettez en place des mécanismes de mise en cache pour réduire la charge de votre base de données et accélérer les temps de réponse. Comme nous l'avons mentionné, des outils tels que Redis ou Memcached peuvent stocker les données fréquemment consultées en mémoire, réduisant ainsi la nécessité de requêtes répétées auprès de la base de données.
• Équilibrage de la charge: Répartissez le trafic entrant sur plusieurs serveurs afin d'éviter qu'un seul serveur ne devienne un goulot d'étranglement. Les répartiteurs de charge peuvent également fournir des capacités de basculement, améliorant ainsi la fiabilité de votre application.
• Optimisation de la base de données: Optimisez vos requêtes de base de données et vos stratégies d'indexation pour améliorer les performances. Utilisez le partage des bases de données, la réplication et la mise en commun des connexions pour gérer de gros volumes de données.
• Entretien régulier: Mettez à jour vos dépendances, remaniez votre code et nettoyez régulièrement les ressources inutilisées. Cela permet de maintenir votre base de code propre, de réduire la dette technique et de garantir l'efficacité et la sécurité de votre application.

Meilleures pratiques:

• Utiliser le contrôle de version (par exemple, Git) pour gérer les modifications et faciliter la collaboration.
• Mettre en œuvre des pipelines d'intégration et de déploiement continus(CI/CD) pour automatiser les tests et le déploiement.
• Documentez votre code et votre architecture afin de faciliter la maintenance et l'extension de votre application pour les futurs développeurs.

Conclusion

Dans ce guide, nous avons abordé les principes fondamentaux du développement de backend en Python, de la mise en place de votre environnement de développement à l'exploration de sujets avancés tels que la programmation asynchrone et le traitement des données en temps réel. 

La polyvalence de Python, sa facilité d'utilisation et le soutien solide de la communauté en font un excellent choix pour le développement de backend. Vous pouvez créer des applications web efficaces, évolutives et faciles à maintenir à l'aide des cadres, des bibliothèques et des meilleures pratiques essentiels.

Pour une formation continue, DataCamp propose un ensemble de ressources pour vous aider à affiner vos compétences :

• Introduction à Python - Un excellent point de départ pour construire des bases solides en Python.
• Le cursus de programmation Python - Plongez plus profondément dans la programmation Python et améliorez vos compétences.
• Le cursus de carrière de développeur Python - Préparez-vous à une carrière dans la programmation Python grâce à ce cursus complet.

Ces ressources vous aideront à continuer à progresser en tant que développeur, en vous assurant de garder une longueur d'avance dans le développement de backend Python.