Qu’est-ce que le débogage ?

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Auteurs

Camilo Quiroz-Vázquez

IBM Staff Writer

Qu’est-ce que le débogage ?

Le débogage est le processus de recherche, d’isolement et de résolution des erreurs de codage, appelées « bugs » (ou « bogues »), dans les logiciels. Le débogage permet de découvrir la cause des erreurs de codage, de prévenir les problèmes de fonctionnement des logiciels et d’en améliorer les performances générales.

Les erreurs de codage telles que les erreurs logiques, sémantiques, d’exécution ou de syntaxe peuvent entraîner des pannes, des résultats incorrects ou inexacts, des vulnérabilités de sécurité et des pertes de données. Contrairement aux tests logiciels, qui permettent aux développeurs d’étudier les effets de ces erreurs dans le code source des programmes, le débogage s’attache à en identifier les causes premières et à les corriger.

Tout au long du processus de débogage, les développeurs logiciels effectuent une analyse des causes premières afin que les bugs trouvés dans les programmes informatiques soient corrigés et ne se reproduisent plus. En effet, ces bugs peuvent avoir un impact négatif sur la stabilité, la fiabilité et l’expérience utilisateur des logiciels. Les outils et stratégies de débogage visent donc à optimiser le processus de débogage.

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Le processus de débogage

Le débogage se compose généralement de six étapes :

- Reproduire les conditions
- Trouver le bug
- Déterminer l’origine du problème
- Corriger le bug
- Tester pour valider le correctif
- Documenter le processus

Étape 1 : reproduire les conditions

Le processus de débogage exige de la précision ; les ingénieurs ne peuvent se fier à une description de seconde main du problème pour le diagnostiquer correctement. C’est pourquoi la première étape du processus de débogage consiste à reproduire les conditions qui ont provoqué l’apparition du bug. La reproduction du bug permet aux programmeurs et aux ingénieurs d’observer les erreurs directement et de recueillir des données contextuelles pour le reste du processus de débogage.

Étape 2 : trouver le bug

L’étape suivante consiste à localiser la source du bug aussi précisément que possible en examinant minutieusement le code et en consultant tous les journaux disponibles. Au cours de cette étape, les développeurs s’appuient généralement sur des outils de débogage qui facilitent la recherche au sein de gros morceaux de code, plutôt que de le faire manuellement.

Étape 3 : déterminer l’origine du problème

Les développeurs déterminent la cause du bug en examinant la logique et le flux du code et la façon dont les différents composants du code interagissent dans les conditions où le bug se produit.

Étape 4 : corriger le bug

Cette étape consiste généralement à résoudre les problèmes et à réviser le code en vue de rectifier le problème, et à compiler et exécuter à nouveau le logiciel pour s’assurer que le bug a été corrigé. Ces révisions peuvent impliquer plusieurs itérations car les premières tentatives peuvent échouer ou introduire involontairement de nouveaux bugs. 

La plupart des développeurs utilisent un système de contrôle de version pour suivre les modifications, afin de pouvoir facilement annuler les modifications qui ne résolvent pas le problème ou en créent de nouveaux.

Étape 5 : tester pour valider le correctif

Les tests effectués après la correction d’un bug sont les suivants :

  • Les tests unitaires, qui testent le segment de code modifié pour corriger le bug
  • Les tests d’intégration, qui testent l’ensemble du module contenant le bug corrigé
  • Les tests système, qui testent l’ensemble du système dans lequel le module modifié est exécuté
  • Les tests de regression, qui garantissent que le code corrigé n’affecte pas les performances de l’application, c’est-à-dire que l’application n’a pas régressé en raison de la correction du bug.

Étape 6 : documenter le processus

Pour finir, les développeurs consignent les détails du processus de réparation, dont l’origine du bug, la façon dont il a été corrigé et toute autre information pertinente. La documentation est un outil précieux dont les programmeurs peuvent se servir lorsque des bugs similaires se produisent par la suite.

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Exemples de débogage

Comprendre les types de bugs auxquels un système est confronté permet aux ingénieurs et aux développeurs logiciels de trouver le bon moyen de corriger le code défectueux lorsqu’une erreur se produit. Voici quelques exemples d’erreurs courantes qui nécessitent un débogage :

Erreurs sémantiques

Lorsqu’un élément de code enfreint les règles d’un langage de programmation, cela provoque une erreur sémantique. Contrairement à une erreur logique, qui produit un résultat incorrect, une erreur sémantique ne produit pas de résultat significatif.

Erreurs de syntaxe

Cette erreur se produit lorsqu’un développeur manque un élément de code tel qu’une parenthèse, une virgule ou une autre erreur typographique. Contrairement aux langues humaines écrites où une phrase contenant une erreur typographique peut néanmoins être comprise, les bouts de code manquants provoquent immédiatement des erreurs.

Erreurs logiques

Avec ce type de bug, la syntaxe est techniquement correcte, mais les instructions incorrectes provoquent un résultat indésirable. Étant donné que la syntaxe est correcte, ces erreurs peuvent être difficiles à détecter. Lorsqu’un système ne tombe pas immédiatement en panne, il peut être difficile de trouver l’élément de code incorrect.

Erreurs d’exécution

Ces erreurs se produisent lors du démarrage ou de l’exécution d’une application. Les erreurs d’exécution peuvent occasionnellement être corrigées en actualisant, en redémarrant ou en réinstallant l’application. Dans d’autres cas, cela peut signaler qu’un programme nécessite plus de mémoire ou un autre type d’erreur, par exemple une erreur logique.

Types de débogage

Le processus de débogage peut être difficile et laborieux. Comprendre les différentes approches du processus de débogage permet d’en améliorer l’efficacité.

Backtracking

Dans cette approche, les développeurs travaillent de manière récursive à partir du constat de l’erreur afin de trouver l’origine du bug. Plus précisément, ils retracent les étapes que le programme a suivies avec le code source problématique pour voir où les choses ont mal tourné. Le backtracking peut être efficace lorsqu’il est utilisé avec un débogueur.

Élimination des causes

Une technique de débogage basée sur des hypothèses exige que l’équipe réfléchisse aux causes de l’erreur et teste chaque possibilité indépendamment. Cette approche fonctionne mieux lorsque l’équipe connaît le code et les circonstances entourant le bug.

Diviser pour mieux régner

Lors du débogage de grandes bases de code, les équipes peuvent découper les lignes de code en segments (fonctions, modules, méthodes de classe ou autres divisions logiques) et tester chacun d’entre eux séparément pour localiser l’erreur. Lorsque le segment problématique est identifié, il peut être découpé davantage et testé jusqu’à ce que la source du bug soit identifiée.

Débogage des impressions et des journaux

Cette stratégie consiste à ajouter des instructions d’impression ou des « journaux » au code pour afficher les valeurs des variables, les piles d’appels, le flux d’exécution et d’autres informations pertinentes. Cette approche est particulièrement utile pour déboguer des systèmes concurrents ou distribués dans lesquels l’ordre d’exécution peut avoir un impact sur le comportement du programme.

Méthode du canard en plastique

Dans cette approche, les développeurs « expliquent » le code, ligne par ligne, à un objet inanimé. L’idée est qu’en expliquant le code à haute voix, les développeurs sont plus à même d’en comprendre la logique (ou l’absence de logique) et de détecter les bugs facilement.

Débogage automatique

Le débogage automatique s’appuie sur l’analytique, l’intelligence artificielle (IA) ainsi que des algorithmes de machine learning pour automatiser une ou plusieurs étapes du processus de débogage. Les outils de débogage alimentés par l’IA peuvent parcourir de grands ensembles de code plus rapidement afin d’identifier les erreurs ou de réduire les sections à examiner plus en profondeur par un développeur.

Les systèmes automatisés peuvent répliquer des lignes de code et automatiser les tests pour vérifier que le système fonctionne comme prévu. L’automatisation joue un rôle important dans l’ intégration continue (CI) et le déploiement continu (CD), deux approches qui accélèrent les phases de test et de déploiement du nouveau code.

Débogage par force brute

Généralement utilisé lorsque les autres méthodes se montrent inefficaces, le débogage par force brute consiste à parcourir l’ensemble de la base de code, ligne par ligne, afin d’identifier la source du problème. Cette approche laborieuse peut également s’avérer utile pour déboguer de petits programmes lorsque l’ingénieur ou le programmeur chargé du débogage ne connaît pas la base de code.

Outils de débogage

Les débogueurs sont des outils ou des API avancés qui optimisent le développement logiciel en localisant les erreurs de codage dans les systèmes d’exploitation ou les processus de développement d’applications. Les débogueurs constituent un secteur d’activité important et en pleine croissance. Compte tenu de l’évolution constante des applications et des programmes informatiques et mobiles, il n’est pas surprenant que le marché mondial des débogueurs est appelé à croître de manière significative d’ici la fin de la décennie1.

Les entreprises investissent des millions dans le développement d’outils de débogage sophistiqués (tels que les chatbots IA spécialisés)2 , et les chercheurs universitaires créent des outils capables de déboguer des jeux vidéo de manière autonome3, mais aussi des langages de programmation spécifiques à un domaine4.

Bien que leurs capacités varient considérablement, ces outils et technologies sont tous dotés d’une interface de ligne de commande qui permet aux entreprises de trouver et de résoudre les problèmes posés par les bugs. La plupart proposent également des fonctionnalités de débogage à distance ainsi que des tutoriels pour être plus accessibles aux débutants.

Voici quelques exemples d’outils de débogage :

Environnements de développement intégrés (IDE)

Les IDE proposent aux programmeurs informatiques des fonctionnalités complètes pour le développement logiciel. De nombreux IDE tels que Visual Studio, Eclipse et PyCharm sont équipés d’un « mode débogage ». Ces outils de débogage intégrés permettent aux développeurs d’exécuter du code ligne par ligne, d’arrêter l’exécution du programme à des points précis (points d’arrêt) et d’examiner l’état des variables et de la mémoire à tout moment, parmi d’autres fonctionnalités.

Les IDE sont également disponibles sous forme de plug-ins open source compatibles avec de nombreux langages de programmation tels que Java, Python, JavaScript et TypeScript et des langages de script tels que PHP.

Débogueurs autonomes

Les débogueurs autonomes tels que GNU Debugger (GDB) offrent des fonctionnalités de débogage avancées, notamment des points d’arrêt conditionnels et des points de surveillance. Ils facilitent également le débogage inversé, qui consiste à exécuter un programme de manière récursive. Ils ont tendance à être plus puissants et polyvalents que les débogueurs intégrés aux IDE ou à d’autres outils de développement, mais ils sont plus difficiles à prendre en main et nécessitent une plus grande expertise technique.

Utilitaires de journalisation

Ces outils permettent de consigner l’état d’un programme à différents stades de la programmation. Les journaux peuvent ensuite être analysés pour trouver des anomalies ou des schémas problématiques. La journalisation est utile pour résoudre les problèmes liés aux bugs qui se produisent dans les environnements de production, où le débogage interactif n’est pas toujours possible.

Analyseurs statiques de code

Ces outils analysent le code sans l’exécuter. Ils recherchent les erreurs potentielles et corrigent les bugs et les écarts par rapport aux normes de codage. Au lieu de se concentrer sur la syntaxe (comme le font les interprètes et les compilateurs), ces outils analysent la sémantique du code source, ce qui permet aux développeurs de détecter les erreurs de programmation courantes et d’appliquer des styles de codage cohérents.

Outils d’analyse dynamique

Contrairement à l’analyse statique, les outils d’analyse dynamique suivent l’exécution des logiciels en vue de détecter divers problèmes, par exemple les fuites de ressources et les problèmes concurrents. Les équipes de développement peuvent ainsi détecter les bugs que l’analyse statique pourrait manquer, tels que les fuites de mémoire ou les dépassements de tampon.

Profileurs de performances

Les profileurs de performances permettent aux développeurs d’identifier les problèmes de performance dans le code. Ces systèmes mesurent l’utilisation du processeur, l’utilisation de la mémoire et les opérations d’entrée-sortie afin de localiser les opérations lentes et inefficaces.

Débogage et tests

Les tests et le débogage sont des processus complémentaires dans le développement de code. Bien que leurs résultats diffèrent, leur rôle est de produire un code dépourvu d’erreur.

Les tests permettent aux développeurs logiciels de comprendre ce qu’il se passe dans un système lorsque des bugs se produisent. Les développeurs peuvent ainsi savoir quand un système a échoué et les effets que cette défaillance peut avoir sur le logiciel. Les tests automatisés permettent aux développeurs d’exécuter des tests continus sur un nouveau code afin d’obtenir des informations sur divers scénarios. Ils jouent un rôle clé dans le développement logiciel, sans toutefois expliquer les raisons des erreurs.

Les stratégies et les outils de débogage sont utilisés par les développeurs pour trouver les causes premières des erreurs, les corriger et les documenter afin d’éviter qu’elles ne se reproduisent. Utilisés ensemble, le débogage et les tests permettent aux équipes de mettre en place une approche de développement de code rationalisée et à créer de meilleurs logiciels.

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Notes de bas de page

Global software debugging market analysis [2023-2030," Benzinga, 5 septembre 2022
Google’s Bard AI chatbot can now generate and debug code," TechCrunch+, 12 avril 2023
Autonomously debugging video games." University of Southern California-Viterbi School of Engineering, 5 avril 2023
An easier way to get bugs out of programming languages," MIT News, 7 avril 2023