L’API au sens original

Initialement, une API regroupe un ensemble de fonctions ou méthodes, leurs signatures et ordre d’usage pour obtenir un résultat.

Par exemple, imaginons que je fasse une lib pour botter des culs en Python, bottage.py :

def senerver(moment):
    # ...
 
def botter(cul):
    # ...
 
def main():
    # ...
 
if __name__ == "__main__":
    main()

Je vais l’utiliser ainsi :

from bottage import senerver, botter
 
senerver(now)
botter(le_cul_de_ce_con)

Les deux fonctions senerver() et botter() sont mes points d’entrée pour cette action. Je n’utilise pas main(), qui est un code interne à la lib et ne me regarde pas. Il n’y a rien qui distingue cette fonction des autres dans cet exemple, mais je n’en ai pas besoin pour faire le boulot, c’est ma lib qui l’utilise automatiquement quelque part, je n’ai pas à la connaitre.

Donc leurs noms et leurs paramètres ainsi que leurs types sont l’API de ma lib, ce qui m’est exposé pour l’utiliser.

Si on veut rentrer dans des subtilités, on dira en fait que senerver() et botter() font partie de l’API publique, c’est à dire de ce qui est manipulable par un utilisateur de la lib. A l’inverse, main() fait partie de l’API privée, c’est à dire ce qui est manipulable par les développeurs de la lib. Mais quand on parle d’API sans préciser, on parle de l’API publique.

Changement d’API

En informatique, on peut généralement exposer les choses de plusieurs manières différentes. Je peux changer mon API :

import datetime
 
def senerver(moment=None):
    if not moment:
        moment = datetime.datetime.utcnow()
    # ...
 
def botter(cul):
    # ...
 
def init():
    # ...
 
if __name__ == "__main__":
    init()

Ici, j’ai changé mon API pour rendre le paramètre moment facultatif afin de faciliter la vie des utilisateurs de la libs.

Et là on aborde un point très important du concept : la stabilité d’une API.

Puisque l’API est ce qu’on expose au monde extérieur, le monde extérieur va l’utiliser d’une certaine façon. Si on change cette manière de l’utiliser dans une version suivante, au moment de la mise à jour, on va casser leur code si on ne fait pas attention.

Par exemple, ici je rends un paramètre facultatif : ça ne craint pas grand-chose. Mais si j’avais fait l’inverse ? J’avais un paramètre facultatif, et soudain je le rends obligatoire. Toutes les personnes qui n’ont pas passé le paramètre vont soudain avoir un plantage s’ils passent à la nouvelle version de la lib car l’API a changé.

C’est donc une seconde définition de l’API : l’API est une promesse, un contrat entre l’auteur d’un code et ceux qui vont utiliser ce code. Cette promesse est “voici ce que vous pouvez utiliser sereinement dans votre programme, je ne vais pas tout péter demain”.

Cette promesse est plus ou moins bien respectée selon les projets. Python, par exemple, a un historique exemplaire de stabilité d’API, et n’a cassé la compatibilité qu’une fois, avec Python 3, donnant 10 ans aux développeurs pour s’adapter.

Dans tous les cas, si une lib est beaucoup utilisée et que son développeur a le sens des responsabilités, elle évolue plus doucement. Pour cette raison, il faut faire attention au choix qu’on fait dans le style de son API, sous peine de ne pas pouvoir le changer plus tard.

En effet, on peut tout à faire écrire le même code dans des tas de styles différents. Ainsi, je pourrais botter des culs avec une API orientée objet :

 
class Colere:
 
    @classmethod
    def global_init():
        # ...
 
    def __init__(moment):
        # ...
        self._senerver(moment)
 
    def _senerver():
        # ...
 
    def botter(cul):
        # ...
 
if __name__ == "__main__":
    Colere.global_init()

Mon bottage de cul n’a plus du tout le même goût à l’usage :

from bottage import colere
c = Colere(now)
c.botter(un_aperi_cul)

Mon programme fait la même chose, mais mon API est différente. Notez le _senerver() qui est préfixé d’un underscore, une convention en Python pour dire que cette méthode doit être considérée comme ne faisant pas partie de l’API publique, donc à ne pas utiliser depuis l’extérieur. En effet, il n’y a pas de méthode privée en Python.

Qualités d’une API

On a vu que la stabilité était une qualité importante d’une API. Mais il y en a d’autres. Notamment la performance et l’ergonomie, généralement deux notions qui s’affrontent.

Pour l’ergonomie, il s’agit de rendre facile les usages qu’on fait le plus couramment, et rendre possible les usages les plus ardus. Prenez l’exemple d’une requête HTTP avec paramètre POST sur un site qui a besoin de cookies d’une requête précédente. Pas un usage incroyablement complexe a priori…

Avec la stdlib de Python, ça donne ça :

import urllib
import urllib2
import cookielib
 
cookie_jar = cookielib.CookieJar()
opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie_jar))
urllib2.install_opener(opener)
urllib2.urlopen('http://site.com')
 
data = urllib.urlencode({"nom": "valeur"})
rsp = urllib2.urlopen('http://site.com/autre/page', data)
print(rsp.read())

La même chose avec la lib requests :

import requests
 
request.get('http://site.com')
res = request.post('http://site.com/autre/page', data={"nom": "valeur"})
print(res.content)

Il ne s’agit pas juste du fait qu’il y ait beaucoup moins de lignes pour le faire. La facilité à découvrir comment faire dans le deuxième cas est exemplaire : en lisant, on comprend le code. En bidouillant dans le shell, on peut sans doute trouver tout ça. On n’a pas besoin de se poser la question de ce qu’est une jar, l’url encoding, etc.

Le premier exemple est non seulement verbeux, mais très, très difficile à trouver soi-même. En fait, même avec la doc sous les yeux, ce n’est pas évident d’arriver à ce résultat, et on y arrivera après des essais douloureux.

Le deuxième exemple est plus ergonomique que le premier.

Mais l’ergonomie a généralement un coût : celui de la performance.

Imaginez que j’ai la lib de bottage de fion sous forme fonctionnelle :

import datetime
 
def senerver(moment=None):
    if not moment:
        moment = datetime.datetime.utcnow()
    # ...
 
def botter(cul):
    # ...
 
def init():
    # ...
 
if __name__ == "__main__":
    init()

Je veux la rendre plus ergonomique. Je sais qu’il faut obligatoirement s’énerver pour botter un cul, et je décide donc de cacher cette fonction et l’appeler automatiquement :

import moment
 
def _senerver(moment=None):
    if not moment:
        moment = datetime.datetime.utcnow()
    # ...
 
def botter(cul, moment=None):
    _senerver(moment)
    # ...
 
def init():
    # ...
 
if __name__ == "__main__":
    init()

Dans la plupart des cas, ça va aider mon public :

Au lieu de devoir savoir qu’il faut s’énerver avant de botter, ils ont juste à botter :

from bottage import botter
botter(cul_de_jatte)

J’ai identifié que c’était l’usage le plus courant, donc c’est une amélioration. Mais ça a un prix pour une petite partie de mes utilisateurs : les très gros botteurs de cul. Ceux qui bottent des culs par centaine.

Avant, ils pouvaient faire :

from bottage import senerver, botter
senerver()
for cul in rang_doigons:
    botter(cul)

Mais maintenant, faisant :

from bottage import botter
for cul in rang_doigons:
    botter(cul)

Ils ont un appel à _senerver() à chaque tour de boucle, et donc un appel à datetime.utcnow() aussi !

Bien entendu, il est possible de remédier à cette situation, mais cet article n’est pas là pour vous expliquer comment créer une belle API. Ce serait néanmoins un très bon article.

Ici, je vous montre simplement qu’en facilitant, on suppose d’un usage, et ça peut se faire au détriment des autres. L’automatisme a tendance à retirer de la marge de manœuvre.

Une bonne API va donc proposer un moyen automatique de faire les opérations de tous les jours, va lui donner une forme (nom, ordre des actions, organisation, etc) ET un moyen de faire des choses compliquées ou performantes. Ce qui va rendre l’API plus riche, donc plus lourde, avec une plus grosse doc, etc.

Tout a un coût.

API Web

Jusqu’ici vous avez vu l’API d’une bibliothèque, mais il existe d’autres genres d’API. L’un est devenu particulièrement populaire depuis le milieu des années 2000 : l’API Web.

L’API Web est comme l’API précédente ce qui est exposé à l’extérieur pour manipuler un programme. Entrées. Sorties. Mais il y a plusieurs différences :

• Ce n’est pas une lib qu’on manipule, c’est en général un service complet.
• On n’utilise pas le langage dudit code pour le manipuler, mais un protocole Web.
• Les appels passent par le réseau.

Il existe de nombreux protocoles qui permettent de faire une API Web : SOAP, REST, XML RPC, WAMP etc.

Aujourd’hui, les API Web les plus populaires utilisent majoritairement un protocole pseudo-REST (techniquement REST est plus une archi qu’un protocole, mais fuck) avec en encoding JSON.

Hum, je vous vois sourciller.

Oui, c’est clair que la phrase est un peu tordue du cul, comme si elle avait été bottée.

Prenons donc un exemple : un service Web de bottage de cul !

Vous êtes donc asskicker.io, leader mondial du bottage de cul en ligne. Et vous exposez votre processus de bottage de cul exclusif à tous les programmeurs.

Pour ce faire, vous mettez à disposition une API WEB sous forme pseudo REST. Au lieu d’appeler des méthodes, les développeurs vont envoyer des requêtes HTTP Get et Post à des URLs représentant les culs à botter.

Je ne vais pas rentrer dans les détails de ce qu’est du (pseudo) REST ou JSON exactement, mais un exemple de requêtes à faire pour botter des culs via notre API Web serait :

import json
import requests
 
# On fait une requête GET vers l'URL du service pour obtenir de quoi s’énerver
colere = requests.get('http://asskicker.io/colere/')
 
# Je créer un nouveau bottage de cul
data = json.dumps({'cul': 'de bouteille', 'colere': colere['id']})
headers = {'content-type': 'application/json'}
res = requests.post('http://asskicker.io/bottage/', data=data, headers=headers)

Et supposons qu’on veuille connaître le dernier bottage de cul fait :

res = requests.get('http://asskicker.io/bottage/last')
print(res.json()) # et la réponse JSON du service :
# {
#     "bottage": 89080,
#     "cul": "de bouteille",
#     "colere": 99943,
#     "date": "2014-09-06 20:38:11"
# }

Les URLs sont fictives, complètement inventées, et ne correspondent à rien.

Ici, notre API est donc la collections d’URLs (http://asskicker.io/bottage/, http://asskicker.io/bottage/last, etc.) qui permet de manipuler notre service, ainsi que les noms et types des paramètres à envoyer via data et le contenu de la réponse.

Le but de l’API Web est de permettre de manipuler du code sur une machine distante à travers le Web, depuis n’importe quel langage capable d’envoyer une requête HTTP. L’API Twitter permet de de lister des tweets et en envoyer. Par exemple, si on est authentifié, faire une requête GET sur http://api.twitter.com/1.1statuses/show/787998 permet d’obtenir en retour un JSON contenant les informations sur le tweet numéro 787998

L’API Google permet de faire des recherches. L’API flicker permet d’uploader des photos. Toutes les APIS ont des formes différentes, certaines sont plus ou moins faciles, plus ou moins efficaces, utilisent tels ou tels formats, mais au final, c’est la même chose : un moyen de manipuler le service en faisant des requêtes.

La manière classique de créer un site est de générer le HTML final sur le serveur. Or, comme il est possible d’envoyer des requêtes HTTP depuis une page Web en utilisant Ajax, on voit aujourd’hui des sites codés en Javascript qui vont chercher leurs données sur le serveur via l’API du site. Le navigateur reçoit ainsi un HTML incomplet, et le JS appelle l’API pour reconstruire la page.

Ainsi, on code la logique une seule fois : récupérer les informations, effectuer des actions… Et on utilise l’API pour tout ça, que ce soit pour faire le site Web, ou pour laisser d’autres programmeurs utiliser le site.

Évidemment, une vraie API Web est complexe, possède des problématiques de sécurité, d’authentification… Encore un bon article à écrire.

J’ai importé des données un très grand nombre de fois dans ma vie. Depuis des APIs, des XML, des CSV, du filesystem, des formats binaires, des formats batards, etc

Pour tous les jobs d’import, Python est probablement le meilleur langage au monde. Autant j’aime Python, autant je suis lucide sur le fait qu’en dev Web, Ruby et Javascript sont d’excellentes alternatives. En programmation concurrente, Go dépasse Python. En IA, Lisp est le top de la concurrence.

Mais pour l’import de données, Python est simplement le meilleur langage au monde. Sa capacité à lire énormément de formats facilement, sa force de manipulation de données numériques et texte, sa philosophie d’itération, ses nombreuses libs en font un outil incroyablement souple et puissant.

Malgré cela, on retrouve toujours des grosses difficultés dans l’import de données. Elles sont les mêmes pour tous les langages.

Voici mes 2 centimes.

N’accordez aucune confiance à la donnée

Partez du principe que tout champ peut manquer. Que toute donnée peut être mal formée ou corrompue. Ou fausse.

Même si le service en face est sérieux. J’ai bossé avec des données du service de santé américain, de France Télécom, de startups, d’outils Open Source, de scrapping de sites, de mon pote Maurice, et de mes propres scripts

Vous savez ce qu’ils ont tous en commun ? Aucun ne sont fiables. Aucun.

Ils ont tous des données merdiques à un moment où à un autre.

Ayez donc une approche défensive. Pour CHAQUE champ, posez vous la question : que doit faire le script d’import si il manque ? Si la donnée contenue est foireuse ?

Les outils d’abstraction sont vos amis

Un import, c’est typiquement le genre de taff où les surcouches vont énormément vous aider. ORM, DSL, XML objectify et toute lib qui peut vous éviter de travailler trop proche du format va vous faire gagner un temps fou.

Prenez un peu de temps pour les mettre en place. Même si ils vous font perdre un peu en perf, un gros script d’import devient TRÈS VITE un sac de nœud. Et vous voulez que les problèmes soient facilement identifiables.

Pour cette même raison, virez toute la logique de l’insertion des données en dehors du script. Votre script doit avoir une logique découpée en 3 parties :

1. Le script d’acquisition, qui charge les données et les passe sous forme brute à un importeur.
2. Un importeur, qui est capable d’extraire des données raffinées à partir d’un format de données brutes et appeler le bon code d’insertion.
3. Du code d’insertion, qui attend en paramètre une donnée toujours propre (sans aucun check), et qui se charge uniquement de prendre cette donnée et la mettre dans votre système de stockage (généralement la base de données).

Le script d’acquisition doit rester très simple. Une suite d’instructions logiques pour récupérer la donnée, l’énumérer et la passer à l’importeur. C’est lui qui fait les appels API, qui se connecte au FTP, qui ouvre le CSV, qui parse le XML, etc. Ainsi vous pouvez facilement interchanger les importeurs ou voir si il y a une couille dans la récupération des données.

L’importeur est généralement le code le plus crade. C’est une série de try / except, de logique métier, d’assainissement des données. Vous ne voulez pas de code d’insertion là dedans, car vous voulez que ce code, qui est difficile à débugger et va être celui qui va être modifié toutes les 5 minutes au fur et à mesure que vous découvrez toute les merdes, soit dédié à une seule logique : obtenir de la donnée saine. Ce code sera spaghetti, vous n’y pouvez rien. Mais vous pouvez l’isoler et le commenter à mort.

Le code d’insertion est un code réutilisable. Il se fout de savoir d’où vient la donnée. Il attend un format, et un seul, et toujours de données correctes, et propres. C’est le but des importeurs de lui filer une entrée normalisée et pertinente. Ce code est propre, et doit être très bien testé via des tests unittaires. Il va vous servir plusieurs fois, car c’est le même code qui sera utilisé que vous importiez d’un service X ou un service Y. Il représente VOTRE logique métier. N’insérez pas ce code dans le code d’une autre abstraction (type ORM), ainsi, si vous changez d’outils, vous changez simplement ce code, et l’interface reste la même pour vos importeurs.

Debugging

Votre script va planter. Beaucoup. Souvent.

Un champ absolument indispensable – que la spec papier notait comme toujours présent – va manquer. Un autre champ noté de type int dans le xld contient une lettre. L’encoding n’est pas le bon, alors qu’il l’a toujours été pendant 5 mois.

Ce n’est pas une question de si, c’est une question de quand.

Donc déjà, blindez votre script de log. Quand je dis blindez, je veux dire que chaque if, chaque résultat de check, doit être accompagné d’une ligne affichant l’action en cours, et son contexte (la donnée traitée, de préférence avec un truc pour l’identifier, genre un ID). Quand il plantera à 3 heure du matin sur un truc hubuesque et que le relancer pour obtenir le même état prendra une demi-journée, le log sera votre seul chance de réparer la panne sans engager un psy.

Mettez aussi un gros try / except générique qui loggue toute exception, pour pouvoir faire un debug post mortem. Idéalement, faites le dumper locals() et envoyez-vous un mail d’alerte. Vous ne voulez pas que le script ne tourne pas pendant une journée sans que vous le sachiez.

Mettez des options dans votre scripts pour pouvoir débugger plus facilement. Par exemple, si vous avez de code d’insertion qui est sous forme de tâche asynchrone (type celery), mettez une option --synchronous qui insère le code inline afin de pouvoir utiliser pdb sur tout le script en cas de besoin. Ou alors, si vous avez une grosse archive à décompresser, mettez une option --nozip pour pouvoir sauter cette étape.

Et si vous insérez un break point, mettez le dans une condition du genre :

if id_du_champ_ou_autre_moyen_identifiant == "valeur":
    send_mail('Alerte, on est peut être au bug. Bouge ton fion.')
    import ipdb; ipdp.set_trace()

Comme ça vous pouvez retourner à vos moutons le temps que le breakpoint s’active, ce qui, sur des gros jeux de données, peut prendre énormément de temps.

Enfin, je sais qu’on a tendance à être fainéant et vouloir toujours débugger en direct. Mais faites des mocks. Faites un faux XML, une API bidon, bref, un truc qui vous permet d’insérer des cas d’import avec une données dans le format attendu, et testez votre code avec ça. Pour les petits imports, c’est une perte de temps, mais pour les gros imports, ça va vous faire gagner des jours. Ainsi vous pouvez tester des cas isolé, rajouter des bugs rencontrés, etc. Et en plus ça sert de documentation.

Problèmes courants

Il y a mille et une manière d’avoir un import qui plante, mais il y a généralement 6 grosses foirades qu’on retrouve tout le temps.

Service défaillant

Le service (FTP, API, humain en face, NAS, etc) qui doit vous fournir les données est indisponible. Vous n’y pouvez rien. Envoyez-vous un SMS pour vous prévenir, aujourd’hui c’est facile et ça coûte presque rien. Ainsi vous pourrez dialoguer rapidement avec les personnes responsables de problème.

Champs manquants

Grand classique. Tout champ peut manquer. Tout. Même un ID unique sans lequel la donnée n’a aucune sens. Faites vous un wrapper du genre :

def get_data(champ):
    try:
        # extraire le champ
    except ChampAbsent, ChampMalFormé:
        return None

Et utilisez le partout. Et décidez ce que doit faire votre programme si il rencontre None. Pour TOUS les champs. Si None est une valeur possible, utilisez Ellipsis. Si Ellipsis est une valeur possible, faites vous une classe InvalidData.

Mauvais encoding

Super vicieux. Je vous renvoie à l’article sur l’encoding pour cela.

Donnée aberrante

Impossible à prévoir, très difficile à identifier. Donnée de mauvais type, date ou nombre hors limites, texte dans la mauvaise langue, etc. Vous ne pouvez pas tout prévoir. Pour ça, il faudra faire au fur et à mesure des plantages.

Données mal formatée et malicieuses

En plus de get_data, il vous faut un clean_data. Qui check si on peut processer la donnée sereinement. Pour tous les champs également. C’est con, mais si LEUR système n’escape pas les entrées utilisateurs, c’est VOTRE système dans lequel se retrouve les injections de code.

Performances

La vitesse de votre script sera généralement limitée par 3 facteurs :

• Vitesse de lecture.
• Vitesse d’écriture.
• Vos plantages.

Ces 3 facteurs sont en général très liés.

La meilleur stratégie, c’est d’extrapoler un max de données, et de cacher tout ce qui est cacheable. Par exemple, copiez les données brutes sur vos serveurs (genre si c’est un fichier sur le leur). Copiez les références externes, même si vous n’en avez pas besoin afin d’éviter une query de plus, vous les supprimerez plus tard. Pré-calculez les champs, par exemple age, si vous avez la date de naissance, etc.

Si vous avez beaucoup de checks à faire pour l’assainissement des données, mettez vos données en cache (par exemple dans redis), pour que les looks up soient rapides, ou au moins, ajoutez les index qui vont bien dans la DB (on peut avoir des perfs X10 rien qu’avec ça).

Ensuite, partez du principe que ça va planter souvent, donc :

• Faites des opérations idempotentes, c’est à dire qu’on peut les relancer autant de fois qu’on veut sans risque. Typiquement, vérifiez si une donnée existe avant l’insertion, et si oui, faites une mise à jour complète.
• Mettez un historique. Sauvegardez quelque part l’avancement de votre import, afin de ne pas tout recommencer depuis le début après le plantage.

Ah oui, et faites des copies de sauvegarde des données brutes ET des données importées. Pour les premières, parce qu’on est pas à l’abri un “rm -fr” malencontreux. Ne rigolez pas, ça m’est arrivé la semaine dernière. Une semaine à tout DL à nouveau. Pour les secondes, parce que tant que le dernier import n’est pas terminé, on peut toujours corrompre toute sa base avec une couille de dernière minute. Comme un encoding qui change aléatoirement sur une donnée non datée.

Bon sens

Évidement, je parle ici d’un synthèse des problématiques rencontrées. Vous ne pouvez pas appliquer TOUT ça, ou en tout cas, pas au début, ou pas sur des petits scripts, etc. Selon le sérieux de votre source de données, il faudra plus ou moins être défensif. L’expérience et la douleur vous permettra de trouver la juste dose de morphine.