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Les bases pour comprendre les tests unitaires en Python
Les tests unitaires sont un aspect crucial du développement de logiciels. Voilà l’essentiel des informations à connaître avant de tester son code Python.
Les tests unitaires permettent aux équipes responsables de l'assurance qualité et aux développeurs d'éliminer les problèmes dans le code source et d'améliorer la qualité de leurs applications. Dans ce contexte, le choix du bon langage et du bon framework est crucial.
Les tests unitaires vérifient qu'un seul composant du code renvoie les bons résultats. Ils sont généralement automatisés et exécutés lors de chaque vérification du code ou à la compilation d’un build. Les tests unitaires constituent une part importante des tests de régression. Ils permettent de s'assurer que les corrections de bugs ou les défauts résultant de modifications mineures ou majeures n'altéreront pas les fonctionnalités existantes. L'exécution de tests unitaires permet à l'équipe de développement de logiciels d’éprouver tout le code de la base, d'isoler les erreurs, de trouver les défauts cachés et de réduire le temps de recherche des défauts.
Pour Python, l’offre open source pour les tests unitaires est concise et accessible par une grande variété de développeurs, DevOps et testeurs Q&A. En outre, les frameworks intégrés à Python peuvent grandement améliorer les pratiques de tests unitaires. Examinons les avantages des tests unitaires en Python, quelques options de frameworks et les moyens d’éviter les problèmes courants qui peuvent survenir lors de cette phase du cycle de développement.
Les frameworks Python et leurs avantages en matière de tests unitaires
Python est gratuit, facile à installer et à utiliser, mais le langage a d’autres avantages. Voici une liste de certains d’entre eux :
- Une compatibilité avec la plupart des outils et autres langages de programmation.
- Une programmation orientée objet.
- Des bibliothèques standard plus importantes que celles d'autres langages.
- Des structures de données intégrées.
- Une gestion automatique de la mémoire.
- Un langage polyvalent permet une utilisation commune par des développeurs ayant une expérience variée, tout en permettant une programmation de haut niveau.
La nature compréhensible et concise de Python permet aux utilisateurs de construire des tests unitaires plus avancés en moins de temps et avec moins de problèmes de maintenance ou de débogage.
Comme évoqué plus haut, Python dispose de trois frameworks intégrés que les équipes peuvent utiliser pour les tests unitaires : PyUnit, pytest et doctest.
PyUnit est le framework de test unitaire originel de Python. Au départ, PyUnit était l'équivalent de JUnit pour Java. Pour lancer PyUnit, il faut d'abord importer la bibliothèque unittest dans Python. Les tests unitaires créés dans PyUnit sont des sous-classes de la classe unittest.TestCase. Les testeurs peuvent ensuite utiliser la méthode runTest() pour exécuter les tests unitaires à l'aide de diverses fonctions assert.
Pytest est un framework alternatif au module PyUnit. Dans pytest, les développeurs écrivent des tests en écrivant des fonctions dont le préfixe est "test ", puis ils laissent le module pytest découvrir les tests automatiquement. Le framework utilise le mot-clé assert de Python. Une fois que vous avez écrit le test, enregistrez le fichier, puis ajoutez un setup et un teardown. Le framework pytest détermine où les fixtures (les aménagements des tests et de leurs données N.D.L.R) sont des fonctions qui ont une valeur de retour. Avec pytest, le framework permet aux utilisateurs de partager des fixtures à travers des classes, des modules, des packages et des sessions où les fixtures peuvent appeler d'autres fixtures en tant qu'arguments.
Doctest est un autre framework de test intégré à Python. L'objectif principal de doctest est de créer une documentation de test unitaire. Celui-ci recherche des fragments de code qui ressemblent à des sessions interactives et exécute ces sessions pour vérifier qu'elles s'exécutent comme prévu.
D'autres outils peuvent également à mener des tests unitaires avec Python :
- Nose2. Il s'agit d'une extension du module unittest. L'outil nose2 fournit un plugin API amélioré et des interfaces et processus internes plus simplifiés. Il aide à la paramétrisation des tests et à l'organisation des fixtures en couches, et permet de capturer des messages de logs et de fournir des données sur la couverture des tests.
- Testify. Cet outil simplifie l'écriture d'assertions de test, met en scène des objets dans les frameworks de test et permet de faire des assertions sur des objets égaux, non égaux ou nuls.
Les pratiques de tests unitaires à éviter
Après avoir choisi et mis en œuvre un framework, les tests unitaires peuvent souvent s'accompagner d'une série de problèmes évitables. Les équipes peuvent se réunir pour discuter d'une stratégie permettant d'éviter les retards et les remaniements inutiles.
Voici quelques-uns des problèmes les plus courants liés aux tests unitaires.
Développer les mauvais types de tests. Par exemple, les développeurs peuvent écrire des tests de système au lieu de tester un seul composant. Les tests de système impliquent une complexité importante liée aux fonctions de l'application et aux points d'intégration. Bien qu'ils soient utiles, ils ne sont pas aussi bénéfiques que les tests unitaires. Les développeurs devraient plutôt s'en tenir à des tests simples, portant sur un seul composant, pour obtenir des suites de tests unitaires efficaces. Les tests simples sont plus faciles à déboguer et nécessitent moins de temps de maintenance.
Débogage manuel fréquent. Cela signifie que les tests unitaires n'ont pas réussi à se connecter automatiquement au système de débogage lorsqu'un problème survient.
Noms de tests peu clairs. Les conventions de dénomination des tests unitaires doivent inclure la fonction, l'intention ou l'objectif du test. Cela facilite l'identification des problèmes et permet de créer une documentation claire pour les développeurs.
Omettre la maintenance des tests. La maintenance des tests est efficace lorsque les problèmes liés aux tests unitaires sont remarqués et immédiatement corrigés. Lorsque ces problèmes sont ignorés ou que le test n'est pas exécuté parce qu'un script de test a échoué, la régression des tests unitaires est incomplète et moins utile. Corrigez les tests défaillants ou imprécis et faites en sorte que l'ensemble de la suite de tests unitaires fonctionne comme il se doit.
