Comment structurer un service de météo avec une logique robuste en suivant les principes SOLID

Pour créer un service de météo qui soit à la fois extensible et facilement testable, il est essentiel de respecter certaines bonnes pratiques de programmation, telles que les principes SOLID. Ceux-ci visent à rendre le code plus modulaire, compréhensible et plus facile à maintenir. Examinons comment refactoriser une fonction de récupération de données météorologiques en utilisant ces principes.

Nous avons commencé par un service qui récupérait les données météorologiques en utilisant une simple requête HTTP. Au départ, la fonction était assez basique, mais elle contenait une logique métier dans son cœur. Il était nécessaire de la refactoriser pour suivre le principe de responsabilité unique (SRP, pour Single Responsibility Principle). Cela permet non seulement de rendre la fonction plus lisible, mais aussi de faciliter les tests unitaires et les futures extensions du service.

L’étape suivante consistait à extraire la logique de la requête HTTP dans une fonction séparée : getCurrentWeatherHelper. Cela a permis de respecter le principe ouvert/fermé (OCP, pour Open/Closed Principle), l'une des pierres angulaires des principes SOLID. La fonction getCurrentWeatherHelper peut maintenant être étendue pour accepter des paramètres différents sans qu’il soit nécessaire de modifier son code de base. En l’occurrence, nous l’avons utilisée pour ajouter la possibilité de récupérer les informations météorologiques par latitude et longitude, ce qui a enrichi la fonctionnalité sans changer la structure de la fonction.

Voici un exemple de cette approche :

typescript
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getCurrentWeather( search: string | number, country?: string ): Observable {

    let uriParams = new HttpParams();
    if (typeof search === 'string') {
        uriParams = uriParams.set('q', country ? `${search},${country}` : search);
    } else {
        uriParams = uriParams.set('zip', 'search');
    }
    return this.getCurrentWeatherHelper(uriParams);
}

private getCurrentWeatherHelper(uriParams: HttpParams): Observable {

    uriParams = uriParams.set('appid', environment.appId);
    return this.httpClient
        .get(`${environment.baseUrl}api.openweathermap.org/data/2.5/weather`, { params: uriParams })
        .pipe(map(data => this.transformToICurrentWeather(data)));
}

L’extension de la fonction sans modification de son code de base se fait facilement, comme illustré par l'ajout de la fonction getCurrentWeatherByCoords, qui récupère les données météo basées sur les coordonnées géographiques :

typescript
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getCurrentWeatherByCoords(coords: Coordinates): Observable {

    const uriParams = new HttpParams()
        .set('lat', coords.latitude.toString())

        .set('lon', coords.longitude.toString());

    return this.getCurrentWeatherHelper(uriParams);
}

À travers cette approche, la fonction getCurrentWeatherHelper devient un excellent exemple de mise en œuvre du principe ouvert/fermé. Elle peut être étendue et modifiée sans qu’il soit nécessaire de toucher à son code interne, offrant ainsi une grande flexibilité tout en maintenant sa stabilité.

Il est également crucial de mettre à jour les interfaces pour refléter ces changements dans la logique du service. L'interface IWeatherService est ainsi modifiée pour inclure les nouvelles méthodes :

typescript
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export interface IWeatherService {

    getCurrentWeather(search: string | number, country?: string): Observable;
    getCurrentWeatherByCoords(coords: Coordinates): Observable;
}

Un autre aspect essentiel dans la création d'une application réactive et rapide est la gestion des entrées utilisateur. Dans cet exemple, l'utilisateur peut entrer une ville, un code postal, ou une combinaison de ces deux paramètres. Cependant, soumettre une requête à chaque frappe de touche peut entraîner des problèmes de performance. Une solution consiste à utiliser des techniques de debounce et de throttle, qui permettent de limiter la fréquence des requêtes envoyées au serveur, offrant ainsi une expérience utilisateur plus fluide et une utilisation plus efficace des ressources réseau.

Le debounce garantit qu’une requête ne sera envoyée qu’après un délai d’inactivité, capturant ainsi l’entrée finale de l’utilisateur. Cela permet de réduire le nombre de requêtes inutiles et d’améliorer la performance, notamment en réduisant le nombre de requêtes envoyées lors des corrections typographiques ou des changements d’avis rapides de l’utilisateur. Par exemple, en utilisant debounceTime de RxJS, on peut limiter l’envoi de requêtes à une fois par seconde, comme suit :

typescript
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import { debounceTime } from 'rxjs/operators';
this.search.valueChanges
    .pipe(debounceTime(1000))
    .subscribe(searchValue => {
        if (searchValue) {
            const userInput = searchValue.split(',').map(s => s.trim());
            this.weatherService.getCurrentWeather(
                userInput[0],

                userInput.length > 1 ? userInput[1] : undefined

            ).subscribe(data => console.log(data));
        }
    });

Cette approche améliore non seulement la réactivité, mais elle permet également de mieux gérer les ressources réseau et d’éviter une surcharge sur le serveur.

Comment configurer un serveur Express avec Apollo GraphQL pour une API GraphQL complète

Le développement d'API avec GraphQL nécessite une compréhension précise des outils et des bibliothèques permettant d'en simplifier la création et la gestion. GraphQL, avec sa définition de schémas claire et son approche déclarative, propose une alternative souple et moderne aux API REST traditionnelles. Lors de la construction d'une API GraphQL, la définition des schémas et l'intégration des bonnes pratiques sont essentielles pour garantir une communication fluide entre le frontend et le backend.

Le schéma de GraphQL constitue un contrat strict entre le client et le serveur. En définissant explicitement les types de données, les requêtes, et les mutations disponibles, il permet aux équipes frontend et backend de travailler en parallèle sans ambiguïté sur les structures de données. Cela est particulièrement important dans des environnements collaboratifs où plusieurs équipes ou parties prenantes interviennent dans le processus de développement.

GraphQL fonctionne en permettant aux clients de spécifier exactement les données dont ils ont besoin, ce qui réduit le nombre de requêtes et l'overhead des API REST classiques. Cependant, pour tirer parti de cette flexibilité, il est indispensable de disposer d'une architecture serveur bien définie et d'outils appropriés pour la gestion du schéma et des requêtes.

Pour gérer efficacement ce processus, la bibliothèque Apollo GraphQL, utilisée conjointement avec Express.js, s'avère être une solution incontournable. Apollo fournit une suite d'outils qui facilite la création, l'optimisation et la gestion d'API GraphQL. Parmi les principaux composants de cette suite, on trouve Apollo Client, Apollo Server, et Apollo Studio, chacun ayant un rôle spécifique pour améliorer l'expérience du développeur et la performance de l'application.

Apollo Server, quant à lui, est un serveur GraphQL open-source qui fonctionne en parfaite harmonie avec n'importe quel schéma GraphQL. Il offre des fonctionnalités comme le suivi des performances, la gestion des erreurs et la possibilité de fusionner plusieurs API GraphQL en une seule API unifiée via le concept de "schema stitching". Cela permet de maintenir une architecture modulaire et évolutive, ce qui est essentiel dans des projets à grande échelle.

Le processus d'intégration d'Apollo avec Express commence par l'installation d'Apollo Server et la configuration du schéma GraphQL. Le fichier api.graphql.ts configure le serveur Apollo, et c'est ici que les définitions de types et les résolveurs sont intégrés. Le schéma lui-même est défini en utilisant le GraphQL SDL (Schema Definition Language), qui est une spécification essentielle pour quiconque crée une API GraphQL bien structurée.

L'une des étapes essentielles de cette configuration consiste à utiliser la bibliothèque @apollo/server pour intégrer Apollo à Express. Une fois installé et configuré, le serveur Apollo peut être démarré en passant le schéma et les résolveurs au serveur Express, permettant ainsi la gestion simultanée des API REST et GraphQL au sein du même serveur. Cela permet d'offrir une grande flexibilité pour les développeurs, qui peuvent choisir entre les deux types d'API selon les besoins spécifiques de chaque endpoint.

Le fichier index.ts initialise le serveur Express et appelle la fonction useGraphQL pour démarrer le serveur Apollo. L'architecture globale de ce serveur repose sur une structure modulaire et claire, permettant de séparer les responsabilités entre la gestion des requêtes API, la logique métier et l'accès aux données.

L'une des principales caractéristiques de cette approche est la possibilité de gérer les versions de l'API. Express permet de configurer facilement des routes versionnées, et chaque version peut avoir ses propres règles et configurations spécifiques. Cela est particulièrement utile dans les environnements où plusieurs versions de l'API coexistent, comme dans les migrations ou la maintenance d'anciennes fonctionnalités tout en développant de nouvelles versions.

Enfin, la mise en place d'un environnement de développement interactif avec GraphQL Playground, par exemple, offre un moyen simple d'explorer et de tester les API GraphQL en temps réel. Cela simplifie considérablement le processus de développement et permet aux équipes de tester rapidement leurs API sans avoir à configurer des outils supplémentaires.

Pour tirer pleinement parti de GraphQL dans des projets complexes, il est crucial d'avoir une compréhension claire de la manière dont les schémas sont définis et utilisés, mais aussi de l'importance des outils comme Apollo et de leur rôle dans la gestion de la communication entre le frontend et le backend. De plus, la modularité du schéma et la gestion des erreurs jouent un rôle clé dans la maintenance et l'évolutivité des applications à long terme.

Comment implémenter un formulaire de mise à jour avec une gestion avancée du cache et des informations d'authentification

L'un des premiers éléments que nous avons introduits dans notre formulaire d'authentification est un affichage dynamique du mode d'authentification. À l'intérieur du composant login.component.html, nous avons ajouté une étiquette pour afficher le mode d'authentification, en utilisant une interpolation de variable Angular :

html
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<p>Mode d'authentification: {{ authMode }}</p>

Cela permet d'afficher de manière claire et intuitive quel type d'authentification est en cours. Ensuite, un panneau d'expansion est intégré pour afficher les informations de connexion factices et les instructions relatives à la complexité des mots de passe. Ce panneau permet non seulement de guider l'utilisateur, mais aussi de lui fournir des indications concernant les exigences spécifiques de sécurité, telles que la longueur minimale du mot de passe.

Sous l'étiquette, un tableau est créé pour afficher des rôles et des adresses e-mail, offrant ainsi une vue d'ensemble des informations de connexion disponibles. Pour ce faire, nous utilisons le composant mat-grid-list, qui permet une mise en page flexible et dynamique des éléments dans le tableau. Un exemple de code pour ce tableau est le suivant :

html
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<mat-grid-list cols="2" rowHeight="fit">

  <mat-grid-tile *ngFor="let role of roles; let oddRow = odd">
    <div>{{ role }}</div>
    <div>{{ role.toLowerCase() === 'none' ? 'Any @test.com email' : role.toLowerCase() + '@test.com' }}</div>
  </mat-grid-tile>
</mat-grid-list>

Une autre facette cruciale de ce processus est la gestion des données mises en cache, en particulier pour les utilisateurs qui peuvent être temporairement hors ligne. Pour cela, dans le service UserService, une méthode a été mise en place pour sauvegarder l'objet utilisateur en cas d'erreurs susceptibles de supprimer les données. Cela se fait via le cache local :

typescript
Copy code
updateUser(id: string, user: IUser): Observable {

  this.cache.setItem('draft-user', user);
  // autres actions pour la mise à jour
}

typescript
Copy code
private loadFromCache(): Observable<IUser> {
  let user = null;
  try {

    const draftUser = this.cache.getItem('draft-user');

    if (draftUser != null) {
      user = User.Build(JSON.parse(draftUser));
    }
    if (user) {

      this.uiService.showToast('Données chargées depuis le cache');

    }
  } catch (err) {
    this.clearCache();
  }
  return of(user);
}
clearCache() {
  this.cache.removeItem('draft-user');
}

Ces méthodes permettent de restaurer les données en cas de déconnexion ou de perte temporaire de la connexion réseau, garantissant que l'utilisateur ne perd pas ses informations saisies avant que la connexion ne soit rétablie. En outre, nous avons mis à jour la méthode ngOnInit pour charger les données soit depuis le cache, soit depuis un autre flux utilisateur, en utilisant combineLatest pour combiner plusieurs sources d'informations de manière réactive.

typescript
Copy code
ngOnInit() {

  this.formGroup = this.buildForm();
  combineLatest([this.loadFromCache(), this.authService.currentUser$])
    .pipe(

      filter(([cachedUser, me]) => cachedUser != null || me != null),

      tap(([cachedUser, me]) => this.patchUser(cachedUser || me))
    )
    .subscribe();
}

L'implémentation d'une expérience utilisateur efficace dans un contexte de mise en cache des données représente un défi de taille. Dans cet exemple, une approche rudimentaire a été mise en œuvre pour démontrer le principe de base. Cependant, dans une application réelle, des cas plus complexes peuvent survenir, notamment lorsque les données mises en cache doivent être conservées jusqu'à ce que l'utilisateur ait réussi à sauvegarder les informations sur le serveur.

Enfin, pour améliorer la gestion des erreurs et l'expérience utilisateur, il est essentiel d'intégrer une gestion des notifications pour informer l'utilisateur lorsque les données ont été chargées depuis le cache ou lorsqu'une erreur est survenue. Une bonne pratique consiste à inclure des notifications claires et utiles, telles que les toasts, pour rassurer l'utilisateur et l'informer sur l'état de ses données.

Comment améliorer l'architecture d'une application Angular en utilisant les vues maître/détail, les tables de données et NgRx ?

Le processus commence par la mise en place d'une vue maître/détail utilisant des routes auxiliaires. Ce type de vue permet de diviser l'interface en deux sections : une section maîtresse qui présente un ensemble d'éléments et une section de détail qui affiche des informations supplémentaires sur l'élément sélectionné. L'un des défis majeurs ici est de gérer l'acheminement des données entre le frontend et le backend, en utilisant des méthodes telles que la pagination côté serveur pour les tables de données. L'intégration du serveur avec le client devient ainsi un élément clé pour le bon fonctionnement des applications.

Une fois cette architecture en place, il devient possible de manipuler les données de manière fluide grâce à l'orchestration du router. Le router joue un rôle primordial en permettant la navigation entre les différentes vues sans nécessiter de rechargements complets de page. Le concept de résolveurs (resolve guards) est particulièrement utile ici. Ils permettent de précharger les données nécessaires avant que la vue n'active le composant, réduisant ainsi la duplication de code et améliorant la lisibilité du projet. Par exemple, l'utilisation d'un resolve guard permet de charger les informations d'un utilisateur avant d'afficher sa fiche détaillée, ce qui garantit que toutes les données sont prêtes dès que la vue est activée.

L'application des routes auxiliaires permet, quant à elle, de définir plusieurs vues ou composants associés à une seule route, créant ainsi une interface plus dynamique et flexible. Cela permet de réutiliser le même composant dans des contextes différents, ce qui est particulièrement utile pour éviter la duplication de code. L'association des données aux routes via la configuration permet d'enrichir l'expérience utilisateur en permettant à un même composant d’afficher des informations distinctes en fonction de l’URL ou des paramètres de la route.

En parallèle, la gestion de la pagination des données dans une table se révèle cruciale pour des applications nécessitant un grand volume de données. Les tables avec pagination côté serveur ne chargent que les données nécessaires à l’affichage de la page en cours, optimisant ainsi la performance et réduisant la charge du serveur. Cela améliore considérablement l’expérience utilisateur en évitant les retards liés au chargement de grandes quantités de données.

Il est également important de comprendre les avantages des gardes de résolution pour charger des données avant que les composants ne s’affichent. Ces gardes réduisent la complexité du code dans les composants en prenant en charge la gestion des données en dehors de ceux-ci. En recourant à des stratégies comme la gestion asynchrone des données et la réduction du code dupliqué, les applications deviennent plus modulaires et faciles à maintenir.

Ce chapitre met également l’accent sur l’utilisation de l'interface ControlValueAccessor, un outil permettant de créer des composants réutilisables et de gérer les formulaires de manière plus flexible. Cette interface permet aux développeurs de manipuler des contrôles de formulaire personnalisés tout en respectant les conventions d’Angular, garantissant ainsi une meilleure intégration avec les formulaires réactifs.

Enfin, pour renforcer l’expérience de développement, le projet propose un référentiel GitHub contenant les versions les plus récentes du code source. Cela permet aux lecteurs de suivre la progression du développement et de vérifier leur propre mise en œuvre à la fin de chaque chapitre, facilitant ainsi l'apprentissage et l’adoption de ces concepts.