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Les fonctions de test en Python

Les fonctions de test en Python

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Le langage Python est l'un des langages les plus populaires pour le traitement Big Data ou le Machine Learning. Avant d'utiliser ce langage, il est nécessaire de connaître ses différentes fonctions, notamment les boucles en Python, et les fonctions de test. À cet effet, Jedha propose à ses clients des formations de qualité pour maîtriser les différentes fonctions de test en Python.

Tout savoir sur Python

Python fait incontestablement partie des langages de programmation les plus populaires et les plus utilisés par les programmeurs informatiques.

Qu'est-ce que Python ?

Créé en 1991 par le programmeur Guido van Rossum, Python est le principal langage Big Data et Machine Learning. Ce langage de programmation informatique permettait à l'époque d'automatiser les tâches les plus ennuyeuses de l'écriture de scripts informatiques. Depuis sa création, plusieurs versions de ce langage ont été développées. La version 2.0 de Python fut publiée par l'équipe PythonLabs. La version 3.0 est quant à elle née en 2008 après un nettoyage de la bibliothèque du langage et une clarification de son code par les développeurs.

Les avantages de Python

Python est un langage de programmation puissant, polyvalent, facile à comprendre et à apprendre. L'un des principaux avantages de ce langage est qu'il permet d'utiliser des fonctions en anglais. Malgré les petites subtilités de sa syntaxe, elle est beaucoup moins lourde et moins rigide que la syntaxe des autres langages de programmation. C'est un outil très apprécié par les développeurs web ainsi que les grandes entreprises comme Instagram ou Google qui optent pour des frameworks Python.

Par exemple, un simple hashtag suffit pour insérer un commentaire. L'apprentissage de ce langage devient alors très accessible, même pour les programmeurs débutants. La syntaxe simple de Python permet aussi d'écrire des programmes fonctionnels avec rapidité. Pour en savoir davantage sur ce langage de programmation informatique, il suffit de prendre rendez-vous avec notre équipe qualifiée et expérimentée.

Syntaxe du langage Python

Les boucles, les tests et les fonctions sont les algorithmes utilisés pour écrire des programmes avec Python.

Les boucles

Le langage de programmation informatique Python propose deux types de boucles. La boucle de type « while » suit scrupuleusement la définition précédente. La boucle de type « for » est quant à elle une boucle while déguisée qui propose une écriture simplifiée pour répéter la même séquence d'instructions pour tous les éléments d'un ensemble. Pour la boucle while, la syntaxe est « while cond : instruction1… instruction n ». Pour la boucle for, la syntaxe est la suivante : « for x in ensemble : instruction 1… instruction n ».

Les tests

Les tests permettent d'exécuter des instructions différentes en fonction de la valeur d'une condition logique. La syntaxe suivante est utilisée pour les tests : « if condition1 : instruction1, instruction2,… ».

Les fonctions

Les fonctions sont quant à elles de petits programmes qui exécutent des tâches plus précises que le programme entier. Même si l'on peut écrire un programme sans fonction, celui-ci est souvent illisible. La syntaxe suivante est utilisée pour la déclaration d'une fonction « def fonction_nom (par_1,…, par_n) : instruction_1 ».

Les fonctions de Python

Python dispose de nombreuses fonctions dont certaines sont prédéfinies tandis que d'autres sont définies par l'utilisateur. Les fonctions prédéfinies sont des fonctions qui sont d'ores et déjà créées et mises à la disposition du programmeur par Python. Parmi les 70 fonctions prédéfinies, on peut notamment citer la fonction « print() ». Print permet d'afficher les données. Pour connaître les données à afficher, la fonction à utiliser est dans ce cas la fonction « type() ». D'autres fonctions prédéfinies sont également mises à disposition par Python :

  • abs(),
  • help(),
  • delattr(),
  • objet(),
  • exec(),
  • format(),
  • super(),
  • classmethod(),
  • sorted(), etc.

Python permet également aux développeurs de définir leurs propres fonctions. Celles-ci ne sont disponibles et utilisables que dans l'espace où elles ont été définies. En d'autres termes, elles ne peuvent être utilisées qu'au sein des scripts et non pas pour tous les développeurs qui utilisent Python. C'est le mot clef « def » qui permet d'introduire une définition de fonction. Il doit être suivi du nom de la fonction, mais également d'une paire de parenthèses au sein desquelles le développeur peut fournir une liste de paramètres.

Pour terminer la ligne, il faudra ajouter « : ». Par exemple, on aura comme fonction définie ceci « def ma_fonction() : ». Pour créer la fonction « bonjour », on aura ainsi « def bonjour() : ».

Comment tester une fonction ?

Le type de test le plus basique, mais également le plus essentiel pour tester une fonction est le test unitaire. Ils constituent une technique qui permet de tester un petit bloc de code indépendant. Dans la plupart des cas, le code en petit bloc sera une fonction. Le mot « indépendant » signifie ici qu'il ne dépend pas d'autres morceaux de code du projet.

Le test unitaire doit donc se concentrer sur un tout petit morceau de fonctionnalité et prouver qu'il est exact. En plus d'être complètement indépendant, chaque test doit être capable de s'exécuter seul, quel que soit l'ordre dans lequel ces tests sont appelés. Ceci est notamment généré par les méthodes tearDown() et setUp().

Tester son code Python

En tant que programmeur informatique, il est important d'effectuer des tests approfondis avant de déployer son code. Ces tests permettent de s'assurer que le programme ne contient pas de bugs et que la fonction n'est pas trivialement fausse, mais semblent plutôt fonctionner dans les cas usuels. Il existe des tests automatiques et des tests manuels qui s'effectuent après l'achèvement du développement.

Les tests manuels étant longs et difficiles à réaliser, les développeurs écrivent du code afin d'effectuer les tests automatiques. Il existe ainsi différents tests automatisés parmi lesquels on peut citer les tests unitaires, les tests de bout en bout, les tests d'intégration, ou encore les tests de résistance. Les tests de régression permettent de s'assurer qu'une portion atomique du code fonctionne correctement (une fonction par exemple). Il s'agit souvent de tests faciles et rapides à mettre en place.

Quant aux tests d'intégration, le développeur cherche avant tout à savoir si la fonctionnalité développée va être correctement intégrée dans l'application sans toutefois générer des erreurs causées par son interaction avec d'autres composants. Ces erreurs sont en pratique très difficiles à prévenir, d'où la complexité de construire des tests d'intégration efficaces. Parmi les tests souvent utilisés, on peut citer testcase, unittest, doctest, etc.

Les erreurs en Python

Il existe généralement deux erreurs à distinguer en Python. Il s'agit des erreurs et des exceptions. Les erreurs de syntaxe sont en général des erreurs d'analyse du code. Elles font partie des erreurs souvent rencontrées par les développeurs qui sont encore en phase d'apprentissage du langage de programmation Python. En cas d'erreurs, l'analyseur indique la ligne incriminée et affiche une petite « flèche » orientée vers le premier endroit de la ligne où une erreur a été identifiée.

Même si une expression ou une instruction est syntaxiquement correcte, elle peut quand même générer des erreurs au cours de son exécution. Les erreurs détectées lors de l'exécution du programme sont ainsi appelées des « exceptions ». La plupart d'entre elles ne sont pas prises en charge par les programmes, générant ainsi des messages d'erreurs. Pour les corriger, le développeur peut effectuer une liste de tests comme testcase, unittest, ou bien doctest.

Qu'est-ce qu'un développement piloté par les tests ?

Également appelé TDD ou « Test Driven Development », le développement piloté par les tests est une approche qui permet de tester plus facilement les performances d'un code spécifique. Le TDD consiste à concevoir et développer des tests (testcase, unittest, doctest, etc.) pour chaque fonctionnalité de l'application. Le Test Driven Development comporte trois étapes principales.

Il s'agit d'une part de l'étape rouge qui est une phase qui consiste à faire échouer le test, puis de la phase verte au cours de laquelle le développeur écrit et réussit le code. Enfin, dans la phase du réfracteur, d'autres facteurs seront pris en compte comme la maintenabilité du code, sa qualité, ou encore sa lisibilité.

Dans quels cas utiliser les fonctions de test en Python ?

En programmation, les fonctions jouent un rôle important pour réaliser plusieurs fois la même opération au sein d'un programme. Les fonctions de test rendent le code plus lisible et plus clair en le fractionnant en blocs logiques. Les fonctions de test en Python comme testcase, unittest, doctest, sont utilisées dans plusieurs cas.

Elles sont en effet utilisées lorsque le développeur recherche des bugs dans son programme. Elles sont également utilisées pour donner toutes les spécificités que l'on souhaite à une application. Les fonctions de test permettent également de s'assurer que la méthode réagit correctement (bons résultats, erreur lorsque l'on sort du cadre de sa fonction, etc.). Les fonctions de test peuvent également servir de démonstration aux autres utilisateurs et développeurs.

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Python pour les débutants : quelle formation choisir ?

Pour apprendre le langage de programmation Python en tant que débutant, il est nécessaire de suivre une formation appropriée. Il existe en effet de nombreux établissements et centres de formation qui permettent de découvrir les bases de ce langage et de le maîtriser correctement. C'est notamment le cas de Jedha qui propose des formations de qualité dans les domaines du Big Data.

Parmi les formations proposées, on peut citer la formation Data Essentials spécialement conçue pour les débutants, et la formation Data Fullstack pour les apprenants qui souhaitent devenir experts en langage de programmation Python.

Jedha propose par ailleurs des formations dans les domaines de Data Science, Data Analyst, Data Engineer ou encore dans celui de la Cybersécurité.

Alizé Turpin
Écrit par
Alizé Turpin
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Directrice des admissions
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Jedha