Pourquoi il est difficile de créer des applications Python autonomes

LES DEFI DE LA CREATION D'APPLICATIONS PYTHON STAND-ALONE

La création d'applications Python autonomes est un défi que de nombreux développeurs connaissent. En effet, contrairement à d'autres langages de programmation tels que C, C++, Rust ou Go, Python a des difficultés à être déployé en tant qu'application autonome. Cela est dû à la dynamisme de Python, qui est l'une de ses caractéristiques les plus appréciées, mais qui rend également difficile la création de packages et de déploiements autonomes.

Les plaisirs et les périls de la dynamisme de Python
La dynamisme de Python signifie que de nombreuses décisions concernant le comportement des applications Python sont prises à l'exécution, et non à la compilation. Cela permet une grande flexibilité et des fonctionnalités telles que la déclaration de variables automatique et la gestion de la mémoire. Cependant, cela rend également difficile la prédiction du comportement d'une application Python, ce qui peut entraîner des problèmes de performances et de déploiement.

Les conséquences de la dynamisme de Python
Deux conséquences importantes découlent de la dynamisme de Python. Tout d'abord, la façon la plus fiable de exécuter une application Python est de l'exécuter à l'aide d'une instance de l'interpréteur Python, ce qui permet de recréer tous les comportements dynamiques de Python. Cela signifie que toute solution qui transforme une application Python en un package redistribuable doit inclure l'interpréteur Python dans une certaine forme. Deuxièmement, il est difficile de prévoir quels capacités Python une application aura besoin à l'exécution, ce qui rend difficile la création de packages autonomes.

Les bibliothèques tierces : tout ou rien
Les applications Python nécessitent des déclarations claires des bibliothèques dont elles ont besoin pour fonctionner, via des fichiers tels que `pyproject.toml` ou `requirements.txt`. Cependant, en raison de la dynamisme de Python, il est impossible de faire des suppositions sur les parties des bibliothèques qui sont réellement utilisées. Cela signifie que toute tentative de créer un package autonome pour une application Python doit inclure toutes les dépendances, y compris les bibliothèques tierces et leurs propres dépendances.

Les solutions de déploiement
Il existe plusieurs solutions pour déployer des applications Python de manière fiable. L'une des solutions les plus courantes consiste à installer l'application dans un interpréteur Python existant. Cependant, cela nécessite de configurer un interpréteur Python, ce qui peut être complexe si des versions de Python existent déjà sur le système. Une autre solution consiste à inclure l'interpréteur Python avec l'application et ses dépendances, en utilisant des outils tels que PyInstaller ou Nuitka. Il est également possible d'utiliser des systèmes tels que Docker pour créer des conteneurs qui incluent l'application et ses dépendances.

Les nouvelles solutions
De nouvelles solutions sont en cours de développement pour résoudre les problèmes de déploiement des applications Python. Par exemple, PyApp utilise Rust pour créer des binaires auto-extractibles qui incluent l'interpréteur Python et les dépendances nécessaires. Une autre solution est pydeploy, qui nécessite uniquement la bibliothèque standard de Python pour créer des packages autonomes.

Conclusion
La création d'applications Python autonomes est un défi en raison de la dynamisme de Python. Cependant, il existe plusieurs solutions pour déployer des applications Python de manière fiable, notamment en incluant l'interpréteur Python avec l'application et ses dépendances, ou en utilisant des systèmes tels que Docker. De nouvelles solutions sont en cours de développement pour résoudre les problèmes de déploiement des applications Python. Pour plus d'informations, vous pouvez consulter les docs officielles de Python ou les tutoriels de PyInstaller.

---

Source : Enterprise Spotlight: Transforming software development with AI | InfoWorld - Why it’s so hard to create stand-alone Python apps​