Alexis Éthève, https://github.com/AEtheve
Louis Lemay, https://github.com/ar0x18
Adrien Chapurlat, https://github.com/LaChappp
https://aetheve.github.io/DevOpsProjet/
Ce projet vise à développer une bibliothèque Java pour la manipulation et l'analyse de données. Inspirée par des outils tels que Pandas en Python, cette bibliothèque permettra de créer et de manipuler des structures de données complexes et d'effectuer des analyses statistiques.
- Création de Dataframes à partir de collections Java ou de fichiers CSV.
- Affichage complet ou partiel des Dataframes.
- Sélection et filtrage de données basés sur des critères spécifiques.
- Calculs statistiques de base sur les colonnes des Dataframes.
- Mécanisme de groupement de données et opération sur ces dernières.
build : mvn -B package --file pom.xml
test : mvn test
- Git pour le contrôle de version.
- Maven pour la gestion des dépendances et la construction du projet.
- JUnit pour les tests unitaires.
- JaCoCo pour l'évaluation de la couverture de code.
Nous utilisons le workflow Feature Branch. Chaque nouvelle fonctionnalité (ou bugfix) est développée dans une branche séparée. Les Pull Requests sont ensuite soumis pour examen et validation avant d'être fusionnés dans la branche principale (main).
Un pipeline CI/CD est mis en place avec GitHub Actions pour automatiser les tests et la couverture de code à chaque push et Pull/Merge Request. En complément, pour améliorer le processus de livraison continue, nous avons intégré l'utilisation de Docker. Pour héberger cette image, nous avons choisi d'utiliser le dépôt Docker intégré à GitHub, GitHub Packages.
Chaque Pull Request doit être revu par au moins un autre membre de l'équipe avant d'être fusionné dans la branche principale. Nous utilisons des workflows GitHub Actions pour exécuter des tests automatiques et vérifier la couverture de code à chaque Pull Request.