Si vous avez déjà dû rechercher un bogue dans votre code, vous savez à quel point cela peut être frustrant. Cette frustration ne fait qu'augmenter si vous travaillez sur une grande base de code.
Les tests vous permettent de vérifier si les résultats de votre code correspondent à vos attentes. De cette façon, vous pouvez facilement identifier et résoudre un problème avant de déployer votre application. En plus de vous aider à repérer plus rapidement les erreurs de code, les tests vous obligent également à écrire du bon code.
1. Essais statiques
Les tests statiques font référence aux tests qui s'exécutent sans exécuter de code. Cela se produit en comparant le code aux règles de codage précédemment définies. Les méthodes courantes de test statique incluent le peluchage et la vérification de type.
Le peluchage consiste à vérifier le code pour les erreurs de programmation et de style. Un linter analyse le code et signale les erreurs potentielles. Des exemples d'outils de lint sont EsLint, PyLint et CSSLint.
La vérification de type est le processus d'application des règles de typage et des contraintes sur les valeurs. Certains langages de programmation sont fortement typés, ce qui signifie qu'ils génèrent des erreurs lorsque les valeurs ne sont pas bien typées.
Cependant, certains langages comme JavaScript ont un système de typage faible et sont plus indulgents. Dans ces langages, les erreurs sont difficiles à détecter et une bibliothèque de vérification de type est essentielle. Pour JavaScript, vous pouvez utiliser TypeScript pour appliquer un typage fort.
Vous pouvez également utiliser des outils d'analyse statique pour analyser automatiquement le code. Ces outils vérifient la qualité du code et signalent tout problème détecté. Des exemples d'outils d'analyse statique sur le marché sont SonarQube, DeepSource et SpotBugs. Lorsque vous choisissez un analyseur statique, assurez-vous qu'il prend en charge votre langage de programmation.
2. Tests unitaires
Les tests unitaires vérifient les plus petites parties testables d'une application pour déterminer si elles fonctionnent comme prévu. Vous pouvez écrire des tests unitaires pour des fonctions, des modules, des objets, etc.
Bien que les tests unitaires puissent prendre du temps, ils devraient vous faire gagner plus de temps que vous n'en perdriez débogage de l'application après avoir écrit tout le code.
Généralement, les tests unitaires consistent en quatre étapes :
- Création des épreuves
- Examen du test
- Ligne de base
- Exécution du test.
Vous pouvez écrire des tests unitaires manuellement ou les automatiser à l'aide d'un framework de tests unitaires. Dans un test manuel, vous écrivez du code pour tester la fonction ou l'unité dont vous avez besoin, puis supprimez ultérieurement le code de test.
Si vous utilisez un framework, spécifiez l'unité que vous testez et les résultats attendus, puis exécutez le test. Le cadre de test consignerait alors les tests ayant échoué et réussi. Il est généralement préférable d'utiliser un framework car c'est plus rapide.
Lorsque vous écrivez un test unitaire, assurez-vous que l'unité que vous testez est indépendante. S'il s'appuie sur des données extérieures comme des variables, vous pouvez utiliser des simulations. Les simulations remplacent les données manquantes utilisées dans l'unité.
Par exemple, si vous testez une fonction qui repose sur données extraites d'une API, vous pouvez créer un faux objet de données à des fins de test.
3. Essais d'intégration
Les tests d'intégration vérifient comment les différents composants fonctionnent ensemble. Ceci est différent des tests unitaires qui testent des composants indépendants. Vous écrivez des tests d'intégration après les tests unitaires.
Les tests d'intégration sont essentiels car ils garantissent la validité de la logique de votre application.
Par exemple, considérons deux modules: un qui récupère les données d'une API et un autre qui les analyse. Vous voudriez vous assurer que votre code a récupéré les données correctes et les a analysées correctement.
C'est là qu'interviennent les tests d'intégration. Il garantit l'absence de bogues dans le flux logique d'un module à l'autre.
4. Tests de bout en bout
Les tests de bout en bout vérifient le flux d'application du point de vue de l'utilisateur final. Le processus teste l'application du début à la fin, car l'utilisateur utilisera l'application. Ces tests offrent une plus grande couverture que les tests unitaires ou les tests d'intégration.
Les tests de bout en bout définissent les dépendances, les bases de données et la communication externe de l'application. Ils reproduisent un scénario du monde réel aussi précisément que possible.
Par exemple, lors du test d'un formulaire d'inscription, un test de bout en bout testera différents scénarios comme :
- Un utilisateur soumettant à la fois l'e-mail et le mot de passe
- Un utilisateur utilisant un mot de passe faible
- Un utilisateur utilisant une adresse e-mail invalide
- Un utilisateur soumettant un e-mail uniquement
- Un utilisateur soumettant un mot de passe uniquement
Les tests de bout en bout garantissent que l'application se comporte comme prévu dans ces scénarios.
Tests d'écriture vs. Code d'écriture
Il est essentiel de tester votre application dès le début du processus de développement. Bien que tous ces tests soient essentiels, il est important de trouver un équilibre qui vous convient. Sinon, vous passerez trop de temps à écrire des tests au lieu de code.
Les tests unitaires sont cruciaux pour la plupart des applications, et vous voudrez peut-être leur consacrer suffisamment de temps. Une fois que vous avez effectué des tests unitaires, vous pouvez être sûr que les blocs de construction de votre application fonctionnent correctement.