11 bonnes pratiques de test unitaire

Les bonnes pratiques favorisent l’écriture de tests unitaires qui fonctionnent indépendamment et présentent des propriétés déterministes de cohérence.

Les tests unitaires efficaces, qui s’inscrivent dans une démarche de développement piloté par les tests (TDD), associent objets simulés et stubs pour faciliter l’isolation. Les bonnes pratiques favorisent également l’intégration continue et les tests automatisés.

Les tests unitaires fournissent une vue quasi microscopique de l’unité de code, qui est le plus petit composant évalué individuellement lors des tests logiciels. L’ingrédient clé pour réussir son test unitaire est l’isolation, qui garantit que les fonctions de l’unité sont évaluées efficacement.

Parmi les avantages des tests unitaires, citons l’accélération du processus de développement logiciel grâce à l’automatisation, et la réduction des coûts de main-d’œuvre obtenue en intégrant le débogage tôt dans le cycle de développement logiciel (SDLC). Ces efforts de débogage permettent de conserver toutes les modifications apportées au code pendant le développement et d’améliorer la qualité du code tout au long du processus.

Les cadres de test unitaire permettent de tester les unités individuellement et de construire un codebase plus solide. On considère que le test est réussi lorsque le morceau de code évalué s’exécute correctement et que toutes les vérifications associées (également appelées assertions) ont été réalisées avec succès. Un test réussi indique que l’unité se comporte comme prévu.

Le test unitaire est un sujet complexe, dont il convient de clarifier certains aspects. L’un d’entre eux concerne les dépendances. Dans le contexte des tests unitaires, les dépendances désignent les services ou composants externes nécessaires à l’unité de code pour fonctionner correctement.

Gérer efficacement ces dépendances est indispensable pour écrire des tests unitaires fiables et viables (c’est-à-dire des tests valides, flexibles et utiles à long terme, au fur et à mesure de l’évolution du codebase).

En présence d’une gestion efficace des dépendances, la suite de tests créée sera plus solide et plus fiable, affichant le comportement attendu. Les développeurs font appel à l’injection de dépendances pour insérer (ou « injecter ») des lignes de code liées à ces dernières dans le codebase.

Chaque stratégie de test décrite ici comporte de bonnes pratiques et reflète une méthode de test pratique.

Les environnements de test requièrent l’utilisation de simulations et de stubs pour assurer le niveau d’isolation nécessaire.

Les objets simulés sont des duplications que l’on isole pour aider les testeurs à évaluer le comportement probable des objets réels.

Les stubs fournissent des données sur les interactions probables avec les dépendances externes comme les composants, les systèmes de fichiers et les bases de données.

La détection des erreurs est un aspect essentiel des tests unitaires. Les testeurs évaluent les schémas d’utilisation extrême qui surviennent à proximité des paramètres de fonctionnement ou des limites d’une unité. Ces cas limites peuvent ne pas être évidents. Prenons l’exemple d’un accès en dehors des limites d’un tableau. Ici, le testeur apprend que l’indice d’énumération dépasse la valeur maximale autorisée pour cet index.

Dans de tels cas, le testeur sera souvent obligé de procéder au refactoring du code, c’est-à-dire le restructurer sans modifier ses fonctionnalités.

Les pipelines d’intégration et de livraison continues (CI/CD) sont essentiels au processus de test car ils automatisent ses fonctions.

Grâce aux pipelines CI/CD, les tests unitaires automatisés peuvent intervenir dès lors que des modifications sont apportées au code. Les tests automatisés détectent les erreurs dès le début du processus de développement et permettent de préserver la qualité du code.

La viabilité des tests dépend de nombreux facteurs. Pour être considéré comme viable, le code de test doit présenter une lisibilité optimale, une clarté totale et des méthodes d’identification solides. En bref, les tests doivent comporter un code de production de qualité.

Ils convient d’écrire de petits tests ciblés, portant sur des modules particuliers. En outre, les tests doivent être pensés pour être rapides, ce qui permettra de gagner du temps et de les réaliser plus souvent.

Si les testeurs n’observent pas les conventions de nommage, des tests par ailleurs bons risquent de passer à la trappe. Le nom des tests doit être concis, mais décrire suffisamment le sujet afin qu’ils puissent être facilement trouvés et rappelés si nécessaire. Intituler un test « Test-1 » ne suffit pas pour savoir ce qui est testé, ni pour quelles raisons.

Pour garantir un codebase robuste, les tests doivent inclure des scénarios tant positifs que négatifs. Concernant les scénarios positifs, les testeurs doivent ajouter des tests pour les entrées valides. Quant aux scénarios négatifs, les testeurs doivent anticiper les entrées inattendues ou non valides.

Il est également essentiel de maintenir la couverture des tests des cas limites et des conditions limites afin de garantir que votre code est suffisamment fiable pour gérer tous les types de situations.

Les tests doivent suivre les schémas de test standard, comme le bien connu AAA (Arrange-Act-Assert).

Le schéma AAA exige d’organiser et de préparer le code dans un test unitaire, puis de procéder à l’étape nécessaire pour réaliser le test. Enfin, il s’agit d’évaluer les cas de test pour voir s’ils ont généré les résultats attendus.

Quelle quantité de code est testable ? La réponse à cette question dépendra des circonstances de votre entreprise. Cependant, lorsque l’objectif est de tester, il convient de viser aussi haut que possible, tant que le projet reste réaliste et faisable.

Les testeurs doivent viser une couverture allant de 70 à 80 % et assurer la fréquence régulière des tests.

Les tests doivent être effectués dans un environnement propre. Cela signifie que les testeurs doivent suivre les procédures de démontage liées à la restauration du système, une fois les tests terminés.

Le démontage consiste généralement à supprimer les fichiers temporaires, à modifier les variables globales et à arrêter les connexions aux bases de données. Sinon, de petits bouts de code oubliés seront susceptibles de faire échouer tout test ultérieur.

Lorsque vous planifiez vos tests unitaires, gardez à l’esprit le type d’utilisation que l’on fera de votre code. L'interface publique doit également être testée, tout comme les propriétés ou méthodes publiques du code.

Pour éviter de s’y perdre, il est préférable de limiter la mise en œuvre des tests aux aspects de l’interface de programmation d’application publique (API).

Il existe une différence nette entre la fonctionnalité du code testé et les business rules sous-jacentes, mises en place pour ce système. Les tests en cours doivent évaluer uniquement la fonctionnalité du code.

Les développeurs disposent de différents outils pour les tests unitaires. En voici les plus utilisés :

• Jest : plébiscité tant par les développeurs chevronnés que par les novices (qui apprécient sa facilité d’utilisation), le cadre Jest analyse les composants React et JavaScript. Il vise à fournir une expérience de test sans configuration, avec un temps d’installation minimal et un délai de création des tests très court. Un autre atout est la façon dont Jest rend compte de la couverture des tests et évalue la quantité totale de code soumise à validation.

• JUnit : si les composants Java™doivent être évalués, les testeurs choisissent généralement JUnit. JUnit associe organisation optimale du code, réparation de code polyvalente et détection des erreurs améliorée. Ceux qui privilégient la polyvalence seront conquis par JUnit. En plus de rationaliser le processus de test, il peut également être utilisé lors des tests d’intégration et des tests fonctionnels réalisés sur l’ensemble du système.

• Pytest : Pytest gère l’écriture et l’exécution de tests construits autour du langage de programmation Python. Pytest peut également être utilisé pour les tests unitaires, les tests d’intégration, les tests fonctionnels et les tests de bout en bout. Il est également apprécié pour sa capacité intégrée à paramétrer les tests, ce qui permet d’exécuter le même test avec différentes variables, sans duplication du code.

• xUnit : les développeurs travaillant avec le langage de programmation C# utilisent généralement le cadre de test unitaire open source xUnit. Ils trouvent que son environnement de test est parfait pour générer le niveau d’isolation nécessaire afin d’évaluer les composants. Il fonctionne bien même avec d’autres outils de test pour assurer la fluidité des workflows opérationnels. La syntaxe de xUnit simplifie la création de test.

Il est désormais reconnu que l’informatique se trouve actuellement dans un état de transition, révolutionnée par la puissance de traitement de l’IA. Les tests unitaires en tirent eux aussi des avantages :

• Couverture complète des tests : l’aspect le plus important des tests unitaires est la détection des erreurs, et l’IA est capable de trouver les erreurs que les testeurs humains sont susceptibles de ne pas remarquer. En outre, l’IA peut créer des tests dotés d’une fonction d’auto-réparation, qui apprennent au fil du temps. Il s’agit là d’une avancée majeure.

• Écriture accélérée des tests : pour créer leur environnement de production, les testeurs s’appuient sur des situations plutôt dynamiques, dont les besoins peuvent évoluer rapidement. Heureusement, l’IA accomplit rapidement les tâches les plus complexes (par exemple, développer des suites complètes de tests unitaires pour permettre aux équipes de développement de respecter leur calendrier).

• Feed-back constant : l’un des atouts de l’IA, c’est sa capacité à faciliter et à optimiser l’utilisation des environnements de développement, sans oublier les pipelines DevOps et CI/CD. L’avantage est immédiat pour les testeurs. En effet, ils reçoivent un feed-back continu, qui leur permet d’accélérer le cycle de développement.

• Analyse des tests spécialisés : avec l’IA, les testeurs disposent d’une plus grande marge de manœuvre quant aux types de tests qu’ils peuvent réaliser. Par exemple, l’IA peut effectuer une analyse des causes racines pour déterminer ce qui a entraîné l’échec des tests. De même, l’IA peut effectuer des tests plus complexes, comme l’analyse prédictive des défaillances de test, en s’appuyant sur les schémas de code et les données historiques pour prévoir toute défaillance ultérieure.