Apprendre Introduction aux Tests en Python

Dans notre section Gestion des erreurs, nous avons exploré comment gérer les erreurs de syntaxe et les erreurs d'exécution, mais nous n'avons pas abordé la gestion des erreurs logiques. Dans cette section, nous allons examiner deux types de tests essentiels pour valider la logique de nos applications : les tests manuels et automatisés.

Les tests sont généralement divisés en ces deux catégories. Les tests manuels impliquent que des testeurs humains exécutent les tests en interagissant avec l'application et en vérifiant la conformité de ses fonctionnalités aux exigences. Ce type de test est utile mais peut être long et sujet à des erreurs humaines.

Les tests automatisés, en revanche, utilisent des scripts et des outils pour effectuer les tests automatiquement, sans intervention humaine directe, garantissant ainsi que l'application se comporte comme prévu. Cela accélère non seulement le processus de test, mais en augmente également la précision et la cohérence.

Introduction au développement piloté par les tests (TDD)

Une méthodologie clé dans les tests automatisés est le développement piloté par les tests (TDD). Le TDD est un processus de développement innovant où les tests sont écrits avant le code réel. Le processus suit un cycle simple : écrire un test, exécuter le test (qui doit échouer initialement), écrire le minimum de code nécessaire pour réussir le test, puis refactoriser le code afin de respecter les standards de propreté et d'efficacité.

Présentation des frameworks Unittest et Pytest

Python propose plusieurs frameworks pour écrire et exécuter des tests, parmi lesquels Unittest et Pytest sont deux des plus populaires.

Unittest

Unittest est le framework de test intégré à Python. Unittest est basé sur les classes et exige que vous organisiez vos tests dans des classes dérivées de unittest.TestCase.

Pytest

Pytest est un framework de test tiers puissant qui prend en charge des cas de test plus simples pour des scénarios de test simples ou complexes. Contrairement à Unittest, Pytest permet d'écrire des fonctions de test sans avoir à les encapsuler dans des classes.

Test d'une fonction de calcul de moyenne

Considérons une fonction simple qui calcule la moyenne de deux nombres et voyons comment elle peut être testée à l'aide de Unittest et Pytest.

Function to be Tested:


              1234
            
def calculate_average(num1, num2):
    return (num1 + num2) / 2

print(calculate_average(3, 5))

Test avec Unittest

import unittest

class TestAverageCalculation(unittest.TestCase):
    def test_average(self):
        result = calculate_average(10, 20)
        self.assertEqual(result, 15)

Test avec pytest

import pytest

def test_average():
    assert calculate_average(10, 20) == 15

Bien que Unittest soit excellent pour les développeurs familiers avec le format xUnit et qui privilégient une approche structurée et orientée objet des tests, Pytest convient à ceux qui recherchent davantage de flexibilité et de simplicité, ainsi que des fonctionnalités puissantes pour des tests complexes moins aisément gérés par Unittest.

À bientôt dans le prochain chapitre !

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 4. Chapitre 1

Demandez à l'IA

Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion

Suggested prompts:

Can you explain more about logical errors and how to detect them?

What are the main differences between manual and automated testing?

Could you provide more examples of using Unittest and Pytest?

Glissez pour afficher le menu