The three main maintainers/developpers of Pylint/astroid (Claudiu, Torsten and I) will meet together in Berlin during EuroPython 2014. While this is not an "official" EuroPython sprint but it's still worth announcing it since it's a good opportunity to meet and enhance Pylint. We should find place and time to work on Pylint between wednesday 23 and friday 25.

If you're interested, don't hesitate to contact me ( / @sythenault).


Compiler et exécuter un fichier de test unitaire avec MPI.

Je suppose que :

  • une implémentation de MPI est installée (nous prendrons OpenMPI)
  • les bibliothèques Boost MPI et Boost Unit Test Framework sont présentes
  • vous connaissez quelques rudiments de CMake


On utilise le bien connu find_package pour Boost et MPI afin de récupérer tout ce qu'il nous faut pour les headers et les futurs links.

find_package (MPI REQUIRED)
find_package (Boost COMPONENTS mpi REQUIRED)

# Boost dirs for headers and libs.
include_directories (SYSTEM ${Boost_INCLUDE_DIR})
link_directories (${Boost_LIBRARY_DIRS})

Par la suite, on a essentiellement besoin des variables CMake :

  • Boost_MPI_LIBRARY pour le link avec Boost::MPI
  • MPI_CXX_LIBRARIES pour le link avec la bibliothèque OpenMPI
  • MPIEXEC qui nous donne la commande pour lancer un exécutable via MPI

On prend un fichier example_mpi.cpp (des exemples simples sont faciles à trouver sur la Toile). Pour le compiler, on fait :


# MPI example.
add_executable(example_mpi example_mpi.cpp)
target_link_libraries(example_mpi ${MPI_CXX_LIBRARIES})

voire juste

target_link_libraries(example_mpi ${Boost_MPI_LIBRARY})

si on décide d'utiliser la bibliothèque Boost MPI.


mpicxx est une commande qui enrobe le compilateur (g++ par exemple). On dit à CMake d'utiliser mpicxx au lieu du compilo par défaut.


Boost::MPI n'est pas une implémentation de MPI. C'est une bibliothèque plus haut niveau qui s'abstrait de l'implémentation de MPI. Il faut nécessairement en installer une (OpenMPI, LAM/MPI, MPICH2, ...).

L'exemple peut très simplement ressembler à :

#include <boost/mpi/environment.hpp>
#include <boost/mpi/communicator.hpp>
#include <iostream>

namespace mpi = boost::mpi;

int main()
  mpi::environment env;
  mpi::communicator world;
  std::cout << "I am process " << world.rank() << " of " << world.size()
            << "." << std::endl;
  return 0;


Une fois la compilation effectuée, faire simplement :

> mpiexec -np 4 ./example_mpi

pour lancer l'exécutable sur 4 cœurs.

Problème : mais pourquoi tu testes ?

On veut pouvoir faire des exécutables qui soient de vrais tests unitaires et non pas un exemple avec juste une fonction main. De plus, comme j'utilise CMake, je veux pouvoir automatiser le lancement de tous mes exécutables via CTest.

Problème : il faut bien initialiser et bien dire à MPI que j'en ai fini avec toutes mes MPI-series.

En "vrai" MPI, on a :

int main(int argc, char* argv[])
  MPI_Init(&argc, &argv);

  int rank;
  MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
  // Code here..
  // ... and here

  return 0;


C'est ce que fait le constructeur/destructeur de boost::mpi::environment.

En d'autres termes, je veux me faire ma propre fonction main pour l'initialisation de tous mes cas tests Boost (ou avec n'importe quel autre framework de test unitaire C/C++).

La documentation de Boost Unit Test, que je trouve parfois très peu claire avec un manque cruel d'exemple, m'a fait galérer quelques heures avant de trouver quelque chose de simple qui fonctionne.

Conseil : aller regarder les exemples des sources en faisant quelques grep est parfois plus efficace que de trouver la bonne info dans la doc en ligne. On peut aussi en lire sur

Deux solutions :

  1. la première que j'ai trouvée dans les tests de Boost::MPI lui-même. Ils utilisent le minimal testing facility. Mais seule la macro BOOST_CHECK est utilisable. Et oubliez les BOOST_CHECK_EQUAL ainsi que l'enregistrement automatique de vos tests dans la suite de tests.
  2. la deuxième redéfinit la fonction main et appelle boost::unit_test::unit_test_main sans définir ni la macro BOOST_TEST_MODULE ni BOOST_TEST_MAIN qui impliquent la génération automatique de la fonction main par le framework de test (que l'on compile en statique ou dynamique). Pour plus de détails, lire

J'utiliserai la deuxième solution.


Ne pensez même pas faire une fixture Boost pour y mettre votre boost::mpi::environment puisque cette dernière sera construite/détruite pour chaque cas test (équivalent du setUp/tearDown). Et il est fort probable que vous ayez ce genre d'erreur :

*** The MPI_Errhandler_set() function was called after MPI_FINALIZE was invoked.
*** This is disallowed by the MPI standard.
*** Your MPI job will now abort.
[hostname:11843] Abort after MPI_FINALIZE completed successfully; not able to guarantee that all other processes were killed!

Un exemple qui marche

On souhaite ici tester que le nombre de procs passés en argument de mpiexec est au moins 2.

Le BOOST_TEST_DYN_LINK dit juste que je vais me lier dynamiquement à Boost::Test.

#include <boost/test/unit_test.hpp>

#include <boost/mpi/environment.hpp>
#include <boost/mpi/communicator.hpp>

namespace mpi = boost::mpi;

    mpi::communicator world;
    BOOST_CHECK(world.size() > 1);

// (empty) Initialization function. Can't use testing tools here.
bool init_function()
    return true;

int main(int argc, char* argv[])
    mpi::environment env(argc, argv);
    return ::boost::unit_test::unit_test_main( &init_function, argc, argv );

On lance tout ça avec un joli mpiexec -np 2 ./test_mpi et on est (presque) content.

Et un peu de CTest pour finir

Une dernière chose : on aimerait dire à CMake via CTest de lancer cet exécutable, mais avec mpiexec et les arguments qui vont bien.

Un cmake --help-command add_test nous indique qu'il est possible de lancer n'importe quel exécutable avec un nombre variable d'arguments. On va donc lui passer : /usr/bin/mpiexec -np NB_PROC ./test_mpi.

Un œil au module FindMPI.cmake nous dit aussi qu'on peut utiliser d'autres variables CMake MPI pour ce genre de chose.

Reprenons donc notre fichier CMake et ajoutons :

add_executable(test_mpi test_mpi.cpp)
target_link_libraries(test_mpi ${Boost_MPI_LIBRARY})
# Number of procs for MPI.
set (PROCS 2)
# Command to launch by CTest. Need the MPI executable and the number of procs.
add_test (test_mpi ${MPIEXEC} ${MPIEXEC_NUMPROC_FLAG} ${PROCS}

où mon exécutable et mon test porte le même nom : test_mpi. On lance le tout avec la commande ctest dans notre dossier de build et hop, le tour est joué !

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I was at the Open Legislative Data Conference on may 28 2014 in Paris, to present a simple demo I worked on since the same event that happened two years ago.

The demo was called "Law is Code Rebooted with CubicWeb". It featured the use of the cubicweb-vcreview component to display the amendments of the hospital law ("loi hospitalière") gathered into a version control system (namely Mercurial).

The basic idea is to compare writing code and writing law, for both are collaborative and distributed writing processes. Could we reuse for the second one the tools developed for the first?

Here are the slides and a few screenshots.

Statistics with queries embedded in report page.

List of amendments.

User comment on an amendment.

While attending the conference, I enjoyed several interesting talks and chats with other participants, including:

  1. the study of co-sponsorship of proposals in the french parliament
  2. announcing their use of PostgreSQL and JSON.
  3. and last but not least, the great work done by RegardsCitoyens and SciencesPo MediaLab on visualizing the law making process.

Thanks to the organisation team and the other speakers. Hope to see you again!

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This monday (19th of may 2014), Thomas Hatch was in Paris for dotScale 2014. After presenting SaltStack there (videos will be published at some point), he spent the evening with members of the French SaltStack community during a meetup set up by Logilab at IRILL.

Here is a list of what we talked about :

  • Since Salt seems to have pushed ZMQ to its limits, SaltStack has been working on RAET (Reliable Asynchronous Event Transport Protocol ), a transport layer based on UDP and elliptic curve cryptography (Dan Berstein's CURVE-255-19) that works more like a stack than a socket and has reliability built in. RAET will be released as an optionnal beta feature in the next Salt release.
  • Folks from Dailymotion bumped into a bug that seems related to high latency networks and the auth_timeout. Updating to the very latest release should fix the issue.
  • Thomas told us about how a dedicated team at SaltStack handles pull requests and another team works on triaging github issues to input them into their internal SCRUM process. There are a lot of duplicate issues and old inactive issues that need attention and clutter the issue tracker. Help will be welcome.
  • Continuous integration is based on Jenkins and spins up VMs to test pull request. There is work in progress to test multiple clouds, various latencies and loads.
  • For the Docker integration, salt now keeps track of forwarded ports and relevant information about the containers.
  • salt-virt bumped into problems with chroots and timeouts due to ZMQ.
  • Multi-master: the problem lies with syncronisation of data which is sent to minions but also the data that is sent to the masters. Possible solutions to be explored are : the use of gitfs, there is no built-in solution for keys (salt-key has to be run on all masters), mine.send should send the data at both masters, for the jobs cache: one could use an external returner.
  • Thomas talked briefly about ioflo which should bring queuing, data hierarchy and data pub-sub to Salt.
  • About the rolling release question: versions in Salt are definitely not git snapshots, things get backported into previous versions. No clear definition yet of length of LTS versions.
  • salt-cloud and libcloud : in the next release, libcloud will not be a hard dependency. Some clouds didn't work in libcloud (for example AWS), so these providers got implemented directly in salt-cloud or by using third-party libraries (eg. python-boto).
  • Documentation: a sprint is planned next week. Reference documentation will not be completly revamped, but tutorial content will be added.

Boris Feld showed a demo of vagrant images orchestrated by salt and a web UI to monitor a salt install.

Thanks again to Thomas Hatch for coming and meeting up with (part of) the community here in France.

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Logilab était à l'édition 2014 de Solutions Linux qui se déroulait au CNIT à Paris. David Douard participait à la table ronde sur les outils libres pour la supervision lors de la session Administration Système, Devops, au cours de laquelle un certain nombre de projets libres ont été mentionnés : nagios, shinken, graphite, ElasticSearch, logstash, munin, saltstack, kibana, centreon, rsyslog.

Suite à des présentations sur OpenLDAP, LXC, btrfs et ElasticSearch David Douard a présenté notre approche agile de l'administration système articulée autour de Salt et en particulier le principe de l'administration système pilotée par les tests (diapos) (Test-Driven Infrastructure).

Merci aux organisateurs de Solutions Linux pour cette édition 2014.

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On the 15th of april, in Paris (France), we took part in yet another Salt meetup. The community is now meeting up once every two months.

We had two presentations:

  • Arthur Lutz made an introduction to returners and the scheduler using the SalMon monitoring system as an example. Salt is not only about configuration management Indeed!
  • The folks from Is Cool Entertainment did a presentation about how they are using salt-cloud to deploy and orchestrate clusters of EC2 machines (islands in their jargon) to reproduce parts of their production environment for testing and developement.

More discussions about various salty subjects followed and were pursued in an Italian restaurant (photos here).

In case it is not already in your diary : Thomas Hatch is coming to Paris next week, on Monday the 19th of May, and will be speaking at dotscale during the day and at a Salt meetup in the evening. The Salt Meetup will take place at IRILL (like the previous meetups, thanks again to them) and should start at 19h. The meetup is free and open to the public, but registering on this framadate would be appreciated.

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À l'appel du DataLab Pays de la Loire, nous avons co-animé (avec Hala Skaf-Molli) un atelier sur le web sémantique à la Cantine Numérique de Nantes.

Voici quelques diapos avec essentiellement des pointeurs pour donner des exemples de réalisations web sémantique mais aussi pour appuyer les concepts présentés. Vous trouverez les diapos de Hala Skaf sur sa page web (dans les prochains jours).

Si vous avez raté cette session et êtes intéressé par le sujet, n'hésitez pas à le faire savoir au DataLab.

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Once again, a lot of work has been achieved since the latest 1.1 release. Claudiu, who joined the maintainer team (Torsten and me) did a great work in the past few months. Also lately Torsten has backported a lot of things from their internal G[oogle]Pylint. Last but not least, various people contributed by reporting issues and proposing pull requests. So thanks to everybody!

Notice Pylint 1.2 depends on astroid 1.1 which has been released at the same time. Currently, code is available on Pypi, and Debian/Ubuntu packages should be ready shortly on Logilab's acceptance repositories.

Below is the changes summary, check the changelog for more info.

New and improved checks:

  • New message 'eval-used' checking that the builtin function eval was used.
  • New message 'bad-reversed-sequence' checking that the reversed builtin receive a sequence (i.e. something that implements __getitem__ and __len__, without being a dict or a dict subclass) or an instance which implements __reversed__.
  • New message 'bad-exception-context' checking that raise ... from ... uses a proper exception context (None or an exception).
  • New message 'abstract-class-instantiated' warning when abstract classes created with abc module and with abstract methods are instantied.
  • New messages checking for proper class __slots__: 'invalid-slots-object' and 'invalid-slots'.
  • New message 'undefined-all-variable' if a package's __all__ variable contains a missing submodule (#126).
  • New option logging-modules giving the list of module names that can be checked for 'logging-not-lazy'.
  • New option include-naming-hint to show a naming hint for invalid name (#138).
  • Mark file as a bad function when using python2 (#8).
  • Add support for enforcing multiple, but consistent name styles for different name types inside a single module.
  • Warn about empty docstrings on overridden methods.
  • Inspect arguments given to constructor calls, and emit relevant warnings.
  • Extend the number of cases in which logging calls are detected (#182).
  • Enhance the check for 'used-before-assignment' to look for nonlocal uses.
  • Improve cyclic import detection in the case of packages.

Bug fixes:

  • Do not warn about 'return-arg-in-generator' in Python 3.3+.
  • Do not warn about 'abstract-method' when the abstract method is implemented through assignment (#155).
  • Do not register most of the 'newstyle' checker warnings with python >= 3.
  • Fix 'unused-import' false positive with augment assignment (#78).
  • Fix 'access-member-before-definition' false negative with augment assign (#164).
  • Do not crash when looking for 'used-before-assignment' in context manager assignments (#128).
  • Do not attempt to analyze non python file, eg '.so' file (#122).
  • Pass the current python path to pylint process when invoked via epylint (#133).

Command line:

  • Add -i / --include-ids and -s / --symbols back as completely ignored options (#180).
  • Ensure init-hooks is evaluated before other options, notably load-plugins (#166).


  • Improve pragma handling to not detect 'pylint:*' strings in non-comments (#79).
  • Do not crash with UnknownMessage if an unknown message identifier/name appears in disable or enable in the configuration (#170).
  • Search for rc file in ~/.config/pylintrc if ~/.pylintrc doesn't exists (#121).
  • Python 2.5 support restored (#50 and #62).


  • Python 3.4 support
  • Enhanced support for metaclass
  • Enhanced namedtuple support

Nice easter egg, no?

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Le deuxième apéritif et barcamp de la communauté Open Science Toulousaine aura lieu le 24 avril à 19h00 au bar El Deseo, 11 rue des Lois, à deux pas du Capitole et de St Sernin sur le thème des biens communs.

Plus d'informations sur

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Le 27 mars 2014, Logilab a accueilli un hackathon consacré aux codes libres de simulation des phénomènes mécaniques. Etaient présents:

  • Patrick Pizette, Sébastien Rémond (Ecole des Mines de Douai / DemGCE)
  • Frédéric Dubois, Rémy Mozul (LMGC Montpellier / LMGC90)
  • Mickaël Abbas, Mathieu Courtois (EDF R&D / Code_Aster)
  • Alexandre Martin (LAMSID / Code_Aster)
  • Luca Dall'Olio, Maximilien Siavelis (Alneos)
  • Florent Cayré, Nicolas Chauvat, Denis Laxalde, Alain Leufroy (Logilab)

DemGCE et LMGC90

Patrick Pizette et Sébastien Rémond des Mines de Douai sont venus parler de leur code de modélisation DemGCE de "sphères molles" (aussi appelé smooth DEM), des potentialités d'intégration de leurs algorithmes dans LMGC90 avec Frédéric Dubois du LMGC et de l'interface Simulagora développée par Logilab. DemGCE est un code DEM en 3D développé en C par le laboratoire des Mines de Douai. Il effectuera bientôt des calculs parallèles en mémoire partagée grâce à OpenMP. Après une présentation générale de LMGC90, de son écosystème et de ses applications, ils ont pu lancer leurs premiers calculs en mode dynamique des contacts en appelant via l'interface Python leurs propres configurations d'empilements granulaires.

Ils ont grandement apprécié l'architecture logicielle de LMGC90, et en particulier son utilisation comme une bibliothèque de calcul via Python, la prise en compte de particules de forme polyhédrique et les aspects visualisations avec Paraview. Il a été discuté de la réutilisation de la partie post/traitement visualisation via un fichier standard ou une bibliothèque dédiée visu DEM.

Frédéric Dubois semblait intéressé par l'élargissement de la communauté et du spectre des cas d'utilisation, ainsi que par certains algorithmes mis au point par les Mines de Douai sur la génération géométrique d'empilements. Il serait envisageable d'ajouter à LMGC90 les lois d'interaction de la "smooth DEM" en 3D, car elles ne sont aujourd'hui implémentées dans LMGC90 que pour les cas 2D. Cela permettrait de tester en mode "utilisateur" le code LMGC90 et de faire une comparaison avec le code des Mines de Douai (efficacité parallélisation, etc.).

Florent Cayré a fait une démonstration du potentiel de Simulagora.

LMGC90 et Code_Aster dans Debian

Denis Laxalde de Logilab a travaillé d'une part avec Rémy Mozul du LMGC sur l'empaquetage Debian de LMGC90 (pour intégrer en amont les modifications nécessaires), et d'autre part avec Mathieu Courtois d'EDF R&D, pour finaliser l'empaquetage de Code_Aster et notamment discuter de la problématique du lien avec la bibliothèque Metis: la version actuellement utilisée dans Code_Aster (Metis 4), n'est pas publiée dans une licence compatible avec la section principale de Debian. Pour cette raison, Code_Aster n'est pas compilé avec le support MED dans Debian actuellement. En revanche la version 5 de Metis a une licence compatible et se trouve déjà dans Debian. Utiliser cette version permettrait d'avoir Code_Aster avec le support Metis dans Debian. Cependant, le passage de la version 4 à la version 5 de Metis ne semble pas trivial.

Voir les tickets:

Replier LibAster dans Code_Aster

Alain Leufroy et Nicolas Chauvat de Logilab ont travaillé à transformer LibAster en une liste de pull request sur la forge bitbucket de Code_Aster. Ils ont présenté leurs modifications à Mathieu Courtois d'EDF R&D ce qui facilitera leur intégration.

Voir les tickets:

Suppression du superviseur dans Code_Aster

En fin de journée, Alain Leufroy, Nicolas Chauvat et Mathieu Courtois ont échangé leurs idées sur la simplification/suppression du superviseur de commandes actuel de Code_Aster. Il est souhaitable que la vérification de la syntaxe (choix des mots-clés) soit dissociée de l'étape d'exécution.

La vérification pourrait s'appuyer sur un outil comme pylint, la description de la syntaxe des commandes de Code_Aster pour pylint pourrait également permettre de produire un catalogue compréhensible par Eficas.

L'avantage d'utiliser pylint serait de vérifier le fichier de commandes avant l'exécution même si celui-ci contient d'autres instructions Python.

Allocation mémoire dans Code_Aster

Mickaël Abbas d'EDF R&D s'est intéressé à la modernisation de l'allocation mémoire dans Code_Aster et a listé les difficultés techniques à surmonter ; l'objectif visé est un accès facilité aux données numériques du Fortran depuis l'interface Python. Une des difficultés est le partage des types dérivés Fortran en Python. Rémy Mozul du LMGC et Denis Laxalde de Logilab ont exploré une solution technique basée sur Cython et ISO-C-Bindings. De son côté Mickaël Abbas a contribué à l'avancement de cette tâche directement dans Code_Aster.

Doxygen pour documentation des sources de Code_Aster

Luca Dall'Olio d'Alneos et Mathieu Courtois ont testé la mise en place de Doxygen pour documenter Code_Aster. Le fichier de configuration pour doxygen a été modifié pour extraire les commentaires à partir de code Fortran (les commentaires doivent se trouver au dessus de la déclaration de la fonction, par exemple). La configuration doxygen a été restituée dans le depôt Bitbucket. Reste à évaluer s'il y aura besoin de plusieurs configurations (pour la partie C, Python et Fortran) ou si une seule suffira. Une configuration particulière permet d'extraire, pour chaque fonction, les points où elle est appelée et les autres fonctions utilisées. Un exemple a été produit pour montrer comment écrire des équations en syntaxe Latex, la génération de la documentation nécessite plus d'une heure (seule la partie graphique peut être parallélisée). La documentation produite devrait être publiée sur le site de Code_Aster.

La suite envisagée est de coupler Doxygen avec Breathe et Sphinx pour compléter la documentation extraite du code source de textes plus détaillés.

La génération de cette documentation devrait être une cible de waf, par exemple waf doc. Un aperçu rapide du rendu de la documentation d'un module serait possible par waf doc file1.F90 [file2.c [...]].

Voir Code Aster #18 configure doxygen to comment the source files

Catalogue d'éléments finis

Maximilien Siavelis d'Alneos et Alexandre Martin du LAMSID, rejoints en fin de journée par Frédéric Dubois du LMGC ainsi que Nicolas Chauvat et Florent Cayré de Logilab, ont travaillé à faciliter la description des catalogues d'éléments finis dans Code_Aster. La définition de ce qui caractérise un élément fini a fait l'objet de débats passionnés. Les points discutés nourriront le travail d'Alexandre Martin sur ce sujet dans Code_Aster. Alexandre Martin a déjà renvoyé aux participants un article qu'il a écrit pour résumer les débats.

Remontée d'erreurs de fortran vers Python

Mathieu Courtois d'EDF R&D a montré à Rémy Mozul du LMGC un mécanisme de remontée d'exception du Fortran vers le Python, qui permettra d'améliorer la gestion des erreurs dans LMGC90, qui a posé problème dans un projet réalisé par Denis Laxalde de Logilab pour la SNCF.

Voir aster_exceptions.c


Tous les participants semblaient contents de ce deuxième hackathon, qui faisait suite à la première édition de mars 2013 . La prochaine édition aura lieu à l'automne 2014 ou au printemps 2015, ne la manquez pas !

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Ils étaient une vingtaine à se (re)trouver à l’occasion du premier apéritif & barcamp Open Science à Toulouse organisé par Logilab et Hack your PhD. La plupart étaient avant tout curieux de voir qui et quoi se cachaient derrière cette annonce :

un rendez-vous périodique, informel et sympathique a pour but de favoriser les échanges entre tous les acteurs intéressés par un aspect de l’Open Science : Open Data, les rapports Sciences & Société, Open Source, Open Access, Big Data & Data Science, etc.

Curieux souvent parce qu’ils s’étaient reconnus dans l’une ou l’autre – et souvent plusieurs – de ces facettes de l’Open Science sans avoir déjà rencontré l’étiquette Open Science pour autant.

Les échangent se nouent dans la communauté Open Science

Mais alors l’Open Science : c’est quoi ?

Heureusement personne n’a asséné de définition définitive. J’ai tenté de montrer, à travers une brève présentation de Hack your PhD et de Logilab comment l’Open Science est avant tout une démarche d’ouverture dans la pratique de la recherche scientifique qui s’étend au delà du cadre du laboratoire.

L’objectif de la soirée était de permettre à la communauté Open Science locale de se découvrir ; aux acteurs de science ou d’ouverture de faire connaissance. De fait les discussions et prises de contacts informelles allaient bon train autour d’un verre et quelques tapas… et c’est donc à chacun des participants de partager ses échanges sur le thème que fait-on à Toulouse ?

Le fournisseur d’accès associatif tetaneutral nous met à disposition une liste de diffusion à l’adresse Merci à eux ! J’invite vivement les participants à l’apéro à s’y présenter en quelques mots : faites nous part de votre perception de cet événement et partager vos intérêts et projets.

On se retrouvera bientôt pour un prochain événement qui tiendra plus de l’atelier. Quelques suggestion qui sont dores et déjà apparues : un atelier sur les outils pratiques pour être ouvert, un séminaire dans un centre de recherche universitaire, un atelier sur les alignements de données publiques et l’évolutivité des schéma de données avec CubicWeb, …

Vos propositions sont très bienvenues : la communauté Open Science Toulousaine deviendra ce qu’ensemble nous en ferons !

Ce compte rendu a été initialement publié sur le site de hackyourphd :

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Last week, a new release of Code_Aster entered Debian unstable. Code_Aster is a finite element solver for partial differential equations in mechanics, mainly developed by EDF R&D (Électricité de France). It is arguably one of the most feature complete free software available in this domain.

Aster has been in Debian since 2012 thanks to the work of debian-science team. Yet it has always been somehow a problematic package with a couple of persistent Release Critical (RC) bugs (FTBFS, instalability issues) and actually never entered a stable release of Debian.

Logilab has committed to improving Code_Aster for a long time in various areas, notably through the LibAster friendly fork, which aims at turning the monolithic Aster into a library, usable from Python.

Recently, the EDF R&D team in charge of the development of Code_Aster took several major decisions, including:

  • the move to Bitbucket forge as a sign of community opening (following the path opened by LibAster that imported the code of Code_Aster into a Mercurial repository) and,
  • the change of build system from a custom makefile-style architecture to a fine-grained Waf system (taken from that of LibAster).

The latter obviously led to significant changes on the Debian packaging side, most of which going into a sane direction: the debian/rules file slimed down from 239 lines to 51 and a bunch of tricky install-step manipulations were dropped leading to something much simpler and closer to upstream (see #731211 for details). From upstream perspective, this re-packaging effort based on the new build-system may be the opportunity to update the installation scheme (in particular by declaring the Python library as private).

Clearly, there's still room for improvements on both side (like building with the new metis library, shipping several versions of Aster stable/testing, MPI/serial). All in all, this is good for both Debian users and upstream developers. At Logilab, we hope that this effort will consolidate our collaboration with EDF R&D.

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Dans le cadre des travaux d'interfaçage de l'application Code_TYMPAN avec du code Python, nous avons réalisé l'étude ci-dessous sur les différents moyens de générer des liaisons Python pour du code C++. Cette étude n'a pas vocation à être exhaustive et s'est concentrée sur les aspects qui nous intéressaient directement pour les travaux susmentionnés.

Solutions existantes

Une recherche des solutions existantes a été effectuée, qui a permis d'obtenir la liste suivante pour une écriture manuelle du code d'interfaçage :

  • Cython, un langage de programmation inspiré de Python, basé sur Pyrex
  • Boost.Python, une librairie C++ de la collection Boost permettant d'écrire des liaisons Python
  • PyBindGen, un outil implémenté en Python et permettant de décrire des liaisons C++ directement dans ce langage
  • Swig, un outil permettant de générer des liaisons C++ pour plusieurs langages de programmation
  • Shiboken, un générateur de code d'enrobage pour des bibliothèques C/C++ basé sur du CPython

Des solutions existent pour automatiser cette écriture. Ce sont des outils qui se basent sur des compilateurs (gcc, clang) pour faire l'analyse grammaticale du code C++ et générer le code d'interfaçage correspondant. Par exemple :

  • XDress, qui permet de générer des fichiers Cython (.pyx, .pxd) à partir de gcc-xml ou de libclang
  • PyBindGen dispose de fonctionnalités permettant de générer des liaisons python à partir de gcc
  • Ce billet explique comment utiliser libclang pour parcourir l'AST d'un code C++ et générer des liaisons Boost.Python

Aspects pris en compte

Cet article est intéressant car il aborde de façon très complète les problématiques découlant de l'écriture de liaisons C++ pour des langages de haut niveau. Il a été écrit lors des travaux de développement de Shiboken.

Dans notre cas, les critères pour le choix d'une solution finale portaient sur différents aspects :

  • Le coût de développement : prise en main de l'outil, quantité de code à écrire pour enrober une classe C++ donnée, coût de l'intégration dans le système de build, degré d'automatisation de la solution, lisibilité du code généré, etc.
  • La gestion de la mémoire : comptage de référence, gestion de la propriété des objets
  • La qualité et l'exhaustivité du support C++ : compatibilité STL, gestion des références et pointeurs, des templates, surcharges d'opérateurs, etc.
  • La pérennité de la solution : technologies mises en œuvre par l'outil, qualité de la documentation, support, taille et degré d'activité de la communauté de développeurs

Solutions envisagées

Swig n'a pas été retenu partant de l'a priori que c'était une solution plutôt lourde et davantage orientée C que C++, constat tiré lors de travaux réalisés par Logilab il y a quelques mois de cela. La solution Boost.Python n'a pas été explorée car notre souhait était de nous rapprocher davantage du Python que du C++. Shiboken semble prometteur, bien que peu documenté et mal référencé (les premières recherches tombent sur d'anciennes pages du projet, donnant l'impression que la dernière release date d'il y a plusieurs années, alors qu'en fait, non). Il a été écarté par manque de temps.

PyBindGen et Cython ont fait l'objet de tests.

La cible des tests a été l'interfaçage de smart pointers, puisque cela correspond à un de nos besoins sur le projet Code_TYMPAN.

Les essais ont été réalisés sur des classes simplifiées:

  • MyElement, classe qui représente un élément à encapsuler dans un smart pointer et hérite de IRefCount qui implémente un comptage de référence
  • SmartPtr, classe smart pointer "maison" de l'application
  • Quelques fonctions de test manipulant des smart pointers SmartPtr

Voici un extrait des en-têtes du code C++:

#ifndef MY_ELEMENT_H
#define MY_ELEMENT_H
#include <iostream>
using namespace std;
#include "SmartPtr.h"

class MyElement : public IRefCount
        MyElement ();
        MyElement (string);
            string Name(){ return _name; }
            virtual ~MyElement ();

        string _name;
typedef SmartPtr<MyElement> SPMyElement;

#ifndef SMART_PTR_H
#define SMART_PTR_H
template <class T> class SmartPtr
        const T* getRealPointer() const;

        T* _pObj;

SPMyElement BuildElement();
void UseElement(SPMyElement elt);


Cet outil offre maintenant un bon support du C++ (globalement depuis la version 0.17). Son avantage est qu'il permet la manipulation d'objets à la fois C++ et Python dans des fichiers Cython.

  • Écriture (facultative) d'un fichier .pxd qui contient une recopie des headers à enrober (avec un lien vers les fichiers): déclarations des types, classes, fonctions...
  • Écriture d'un fichier .pyx qui contient des appels de fonctions, constructions d'objets C ou python. Les fonctions et classes de ce module sont utilisables depuis un script Python
  • Compilation du code Cython décrivant les interfaçages C++, génération et compilation du code C++ correspondant et production d'une librairie Python.

Cython offre un support pour les conteneurs de la STL, les templates, la surcharge de la plupart des opérateurs ("->" non supporté), le passage d'arguments par référence et par pointeur, etc.

Actuellement en version 0.20.1, la dernière release date du 11 février 2014. Les outils Cython sont relativement bien documentés et sa communauté de développeurs est active.


Voici le code d'interfaçage Cython correspondant à l'exemple exposé ci-dessus:

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize



from libcpp.string cimport string

cdef extern from "src/SmartPtr.h":
    cdef cppclass SmartPtr[T]:
        SmartPtr(T *)
        T *getRealPointer() # Pas de surcharge de ->. L'accès à l'objet ne peut être qu'explicite

cdef extern from "src/MyElement.h":
    cdef cppclass MyElement:
        string Name()

cdef extern from "src/Test.h":
    SmartPtr[MyElement] BuildSPElement()
    void UseSPElement(SmartPtr[MyElement])


# distutils: language = c++
# distutils: libraries = element

cimport smartptr
cimport cython

cdef class PySPMyElement:
    cdef SmartPtr[MyElement] thisptr

    def __cinit__(self, name=""):
        """ PySPMyElement constructor """
        if name == "":
            self.thisptr = SmartPtr[MyElement](new MyElement())
            self.thisptr = SmartPtr[MyElement](new MyElement(name))

    def get_name(self):
        """ Returns the name of the element """
        return self.thisptr.getRealPointer().Name()

def build_sp_elt():
    """ Calls the C++ API to build an element """
    elt = PySPMyElement.__new__(PySPMyElement)
    elt.thisptr = BuildSPElement()
    return elt

def use_sp_elt(elt):
    """ Lends elt to the C++ API """


XDress est un générateur automatique de code d'interfaçage C/C++ écrit en Python, basé sur Cython.

  • On liste dans un fichier les classes et fonctions à envelopper (il n'est pas nécessaire de mettre la signature, le nom suffit. On peut choisir d'envelopper seulement certaines classes d'un .h).
  • On exécute xdress qui génère les .pyx et .pxd correspondants

XDress permet d'envelopper des conteneurs STL via son générateur stlwrap (les conteneurs à enrober doivent être listés dans le A titre d'exemple, les vecteurs sont convertis en numpy array du type contenu.

Ce projet est récent et pas très documenté, mais il semble prometteur.


  • Écriture d'un script Python qui décrit les classes/fonctions C++ à enrober en s'appuyant sur le module PyBindGen (1) → permet de générer un fichier .cpp
  • Compilation du code C++ généré, avec la librairie du programme à envelopper et génération d'une librairie Python.

Ce processus peut être automatisé:

  • Écriture d'un script Python qui utilise les outils PyBindGen pour lister les modules (headers) à envelopper, les lire et lancer la génération automatique des liaisons c++


  • Écriture d'un script Python qui utilise les outils PyBindGen pour lister les modules (headers) à envelopper et générer le script Python décrit en (1) (ce qui permettrait une étape intermédiaire pour personnaliser les liaisons)

PyBindGen offre un support pour la STL, l'héritage (multiple), la gestion des exceptions C++ côté Python, la surcharge d'opérateurs, le comptage de référence, la gestion de la propriété des objets. Mais il supporte mal les templates.

Actuellement en version 0.17, la dernière release date du 15 février 2014 (entre autres ajout de la compatibilité Python 3.3).


PyBindGen, en l'état, n'offre pas la possibilité d'envelopper simplement des templates, ni des smart pointers "maison" par extension.

Une classe de ce package permet d'envelopper des shared pointers de Boost (boost::shared_ptr). Il serait à priori possible de la modifier légèrement pour enrober les smart pointers de l'application Code_TYMPAN (non testé).

Voici néanmoins à titre d'exemple le code permettant d'envelopper la classe MyElement et des fonctions manipulant non plus des smart pointers mais des 'MyElement *'

Test.h :

MyElement *BuildElement();
void UseElement(MyElement *elt); :

import pybindgen
import sys
from pybindgen import retval
from pybindgen import param

mod = pybindgen.Module('smartptr')

# File includes

# Class MyElement
MyElement = mod.add_class('MyElement')
MyElement.add_method('Name', retval('std::string'), [])

# Test functions
# transfer_ownership=False : here Python program keeps the ownership of the element it passes to the C++ API
mod.add_function('UseElement', None, [param('MyElement *', 'elt', transfer_ownership=False)])
# caller_owns_return=True : here Python program will be responsible for destructing the element returned by BuildElement
mod.add_function('BuildElement', retval('MyElement *',  caller_owns_return=True), [])

if __name__ == '__main__':


Les liaisons Python s'écrivent directement en C++.

C'est un outil très fiable et pérenne, avec de par sa nature un très bon support C++ : gestion de la mémoire, templates, surcharges d'opérateurs, comptage de référence, smart pointers, héritage, etc.

Inconvénient : la syntaxe (en mode templates C++) n'est pas très intuitive.


Les solutions Cython et PyBindGen ont été explorées autour de la problématique d'enrobage de smart pointers. Il en est ressorti que:

  • Il est possible d'enrober facilement des smart pointers Code_TYMPAN en Cython. L'approche qui a été choisie est de manipuler depuis Python les objets C++ directement au travers de smart pointers (les objets Python contenus dans le .pyx encapsulent des objets SmartPtr[T *], agissant donc comme des proxys vers les objets). De cette façon, l'utilisation depuis Python d'un objet C++ incrémente le compteur de référence côté C++ et cela garantit qu'on ne perdra pas la référence à un objet au cours de son utilisation côté Python. Un appel à getRealPointer() pour enrober des fonctions manipulant directement des T * sera toujours possible dans le code Cython au besoin.
  • PyBindGen présente l'intérêt d'offrir des moyens de gérer l'attribution de la propriété des éléments entre C++ et Python (transfer_ownership, caller_owns_return). Malheureusement, il n'offre pas la possibilité d'enrober des smart pointers sans modification de classes PyBindGen, ni d'envelopper des templates.

Par ailleurs, après utilisation de PyBindGen, il nous a semblé que bien qu'il présente des idées intéressantes, sa documentation, ses tutoriels et son support sont trop succints. Le projet est développé par une seule personne et sa viabilité est difficile à déterminer. Cython en revanche offre un meilleur support et plus de fiabilité.

Le choix final s'est donc porté sur Cython. Il a été motivé par un souci d'utiliser un outil fiable limitant les coûts de développement (élimination de PyBindGen), aussi proche de Python que possible (élimination de Boost.Python). Cet outil semble fournir un support C++ suffisant par rapport à nos besoins tels que perçus à ce stade du projet.

De plus si on cherche un moyen de générer automatiquement les liaisons Python, XDress présente l'avantage de permettre l'utilisation de libclang comme alternative à gcc-xml (PyBindGen est basé sur gcc-xml uniquement). Une possibilité serait par ailleurs d'utiliser XDress pour générer uniquement le .pxd et d'écrire le .pyx manuellement.

Une question qui n'a pas été abordée au cours de cette étude car elle ne correspondait pas à un besoin interne, mais qui est néanmoins intéressante est la suivante: est-il possible de dériver depuis Python des classes de base définies en C++ et enveloppées en Cython, et d'utiliser les objets résultants dans l'application C++ ?

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Hier soir, je suis allé au premier meetup Debian à Nantes. C'était bien sympatique, une vingtaine de personnes ont répondu présent à l'appel de Damien Raude-Morvan et Thomas Vincent. Merci à eux d'avoir lancé l'initiative (le pad d'organisation).


Après un tour de table des participants, et de quelques discussions sur debian en général (et une explication par Damien de l'état de Java dans Debian), Damien a présenté l'association Debian France ainsi que le concours du nouveau contributeur Debian. La liste d'idées est longue et sympatique n'hésitez pas à aller jeter un oeil et faire une contribution.

Ensuite Thomas nous a présenté l'équipe de traduction francaise de debian et ses principles de fonctionnement (qualité avant quantité, listes de discussion, IRC, processus de traduction, etc.).


Finalement, j'ai rapidement présenté Salt et sa place dans Debian. Pour l'archive publique : les diapos de la présentation.

À la prochaine !

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