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15.5. Résumé

15.5. Résumé

Les tests unitaires forment un concept puissant qui, s’il est implémenté correctement, peut à la fois réduire les coûts de maintenance et augmenter la flexibilité d’un projet à long terme. Il faut aussi comprendre que les tests unitaires ne sont pas une panacée, une baguette magique ou une balle d’argent. Ecrire de bons cas de test est difficile et les tenir à jour demande de la discipline (surtout quand les clients réclament à hauts cris la correction de bogues critiques). Les tests unitaires ne sont pas destinés à remplacer d’autres formes de tests comme les tests fonctionnels, les tests d’intégration et les tests utilisateurs. Mais ils sont réalisables et ils marchent et une fois que vous les aurez vu marcher, vous vous demanderez comment vous avez pu vous en passer.

Ce chapitre a couvert un large sujet et une bonne partie n’était pas spécifique à Python. Il y a des frameworks de tests unitaires pour de nombreux langages qui tous exigent que vous compreniez les mêmes concepts de base :

En plus, vous devez vous sentir à l’aise pour des choses plus spécifiques à Python :

  • Dériver unittest.TestCase et écrire des méthodes pour des cas de test individuels
  • Utiliser assertEqual pour vérifier qu’une fonction retourne une valeur identifiée
  • Utiliser assertRaises pour vérifier qu’une fonction déclenche une exception identifiée
  • Appeler unittest.main() dans votre clause if __name__ pour exécuter tous vos cas de tests en une fois
  • Exécuter les tests unitaires en mode détaillé ou normal

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