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Pour une séparation et modularité optimale j'ai choisi d'utiliser un modèle d'API REST (HTTP/JSON). La création de l'API me forcera a créer un DAO (pour le moment je vais utiliser un modèle "tout en mémoire") qui devra être étendu par la suite pour intégrer une BDD (issue #9).
Je compte utiliser flask
(côté serveur) et requests
(côté client).
from ksi.
API Reference, il reste à l'intégrer au client. Pour pouvoir faire une séparation effective client/serveur il faudra soit utiliser un "Manager" du package multiprocessing ou avoir une DAO qui utilise une BDD (issue #9).
from ksi.
Le client peut, grace au commit 825e211, utiliser l'API REST. J'ai gardé la compatibilité avec la méthode locale (sans utiliser l'API, comme on le faisait jusqu'à présent) pour avoir une simplicité de test (lancer le serveur dans travis en même temps que les tests est assez pénible).
Un exemple d'utilisation de l'API REST est donné par les deux fichiers: api_server.py
et api_client.py
. Il faut nécessairement lancer le serveur avant le client.
Dans le futur il pourrait être judicieux de supprimer la "compatibilité locale".
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