Qu’est-ce que les tests unitaires ?

Les tests unitaires consistent à isoler les unités afin que leur fonctionnalité puisse être confirmée avant de les unités intégrer à d’autres parties de l’application. 

Un framework de tests unitaires offre à la fois des avantages immédiats et à long terme. À court terme, les tests unitaires accélèrent le processus de développement grâce à leur automatisation. Sur le long terme, les tests unitaires permettent de réaliser des économies sur les coûts de personnel en réduisant le débogage nécessaire plus tard dans le cycle de développement logiciel (SDLC), au moment où ces coûts peuvent considérablement augmenter.

En effet, les tests unitaires améliorent la qualité du code et, de ce fait, limitent les opérations de débogage nécessaires. Les tests unitaires contribuent à la détection préventive et vigilante des erreurs, qui intervient beaucoup plus tôt dans le processus de développement. En ciblant des unités individuelles, les testeurs peuvent se concentrer sur les « unités d’exécution », c’est-à-dire les éléments de code individuels ou les lignes de code évalués.

Le résultat est la création d’une base de code plus solide où les modifications de code sont définies et effectuées de manière sécurisée et plus tôt lors des tests logiciels, remplaçant ainsi le code ancien obsolète qui pourrait rester.

Parmi tous les types de tests, les tests unitaires peuvent être considérés comme le parfait exemple des pratiques «shift-left ». L’objectif des méthodes de test shift-left est de déplacer certaines parties des tests logiciels plus tôt dans le SDLC, selon une chronologie de projet planifiée qui se déroule séquentiellement de gauche à droite.

De cette manière, si un testeur modifie les plus petites parties du code source, il travaille au niveau le plus élémentaire du projet, le plaçant tout à gauche de la chronologie. En fait, les tests unitaires peuvent être tellement décalés vers la gauche qu’ils interviennent avant même que la phase d’ingénierie logicielle ne commence véritablement. L’un des aspects des tests unitaires est qu’ils poussent les développeurs de logiciels à envisager les problèmes unitaires potentiels et à les résoudre mentalement dès les premières phases de conception.

Dans le domaine des tests logiciels, il existe plusieurs types de tests qui semblent partager certaines propriétés et fonctionnalités.

Par exemple, les tests unitaires et les tests simples peuvent facilement être confondus. Leur signification est proche dans leur formulation, d’autant que les tests unitaires sont axés sur de simples morceaux de code. Mais si les tests unitaires se limitent à tester des éléments de base du code, les tests simples, malgré leur nom, peuvent être considérablement plus étendus et complexes.

Des tests simples peuvent aussi être utilisés à diverses fins, telles que l’integration testing (pour voir dans quelle mesure les composants fonctionnent ensemble). Des tests simples peuvent même être utilisés pour effectuer des tests de bout en bout (pour évaluer les performances totales du système). La principale différence réside dans l’environnement de test de chacun d’entre eux. Les tests unitaires visent à tester le code de manière isolée, tandis que les tests simples peuvent ou non le faire.

Heureusement, cette ambiguïté est bien moindre avec les autres types de tests. Par exemple, les tests d’acceptation, qui analysent l’ensemble d’un système logiciel et la manière dont il semble répondre aux attentes de l’entreprise et aux besoins des utilisateurs. Les tests d’acceptation ont lieu à un stade avancé du cycle de développement logiciel, juste après les tests de régression (qui garantissent que les modifications de code n’entraînent pas d’erreurs dans les fonctionnalités) et avant le déploiement du système.

En général, la différence la plus importante entre les tests unitaires et les autres types de tests est leur position dans le SDLC. Les tests unitaires doivent avoir lieu dès le début du cycle de vie. L’autre différence majeure est la vérification du code de manière isolée.

Les tests unitaires comportent cinq étapes largement reconnues, qui doivent être traitées de manière séquentielle.

Ici, le testeur choisit le code de test unitaire à analyser, qui peut être une fonction, une classe ou une méthode.

Le choix suivant concerne le type de test à implémenter, qu’il s’agisse de tests manuels ou de tests unitaires automatisés via l’un des nombreux frameworks possibles.

En préparation de tests unitaires réel, le testeur doit s’assurer que l’environnement de test répond à toutes les exigences de leur exécution, y compris les données de test, les dépendances et les objets fictifs. Il est essentiel d’utiliser un environnement de développement intégré (IDE) à ce stade.

L’IDE est une application logicielle qui peut être considérée comme une sorte de couteau suisse polyvalent, contenant tous les outils nécessaires pour écrire, construire, tester et déboguer du code. Les IDE facilitent la création et l’exécution de tests unitaires.

Le testeur sélectionne un framework et écrit les scénarios de test à utiliser. Pendant le développement et l’exécution des tests, un compilateur convertit les tests écrits en langage de programmation en code exécutable. Après avoir effectué les scénarios de test, le testeur confirme les résultats du test.

Reste une dernière étape : si l’un des scénarios de test échoue, le testeur doit déboguer le code et confirmer sa cause racine, puis corriger le problème. Enfin, le testeur doit exécuter à nouveau des tests unitaires pour s’assurer que tous les bugs dans le code ont été corrigés.

Lorsque les développeurs écrivent et exécutent des tests, ils disposent de différents outils de test en fonction de leurs besoins spécifiques :

• Jest : framework JavaScript pour tester les composants JavaScript et React. L’un des avantages de Jest est la manière dont il rend compte de la couverture du code, notamment le pourcentage de code total évalué. Son autre atout est de fournir une expérience de test « zéro configuration » qui minimise le temps de configuration et permet aux développeurs de commencer à écrire des tests aussi rapidement qu’ils le souhaitent. Jest est considéré comme simple à utiliser et convivial pour les développeurs.

• JUnit : JUnit est le framework permettant de tester les composants Java. L’avantage de JUnit est d’offrir une meilleure organisation du code, une détection plus approfondie et une réparation du code plus efficace. En outre, JUnit est connu pour améliorer la qualité des logiciels et rationaliser le processus de test. Bien qu’il soit principalement utilisé pour les tests unitaires, il peut également s’employer pour les tests d’intégration et les tests fonctionnels (de l’ensemble du système).

• Mocha : Mocha est un framework open source pour tester le code JavaScript. Il permet d’automatiser et d’exécuter des tests selon une structure de « tests » et de « séries de tests », ses outils organisationnels de création et de regroupement de tests. Le framework de Mocha est considéré comme polyvalent et peut être adapté à différents besoins de tests. Un autre avantage de Mocha est de produire des rapports détaillés sur les résultats des tests, permettant aux développeurs de détecter les échecs de tests et de lancer les opérations de débogage.

• NUnit : NUnit est un autre framework open source, conçu pour fonctionner avec la plateforme .NET et ses langages associés (comme C#, VB.NET et F#). Il propose des tests unitaires basés sur des attributs de test qui établissent des méthodes de test et fonctionnent avec le code de configuration avant les tests et le code de nettoyage après les tests. NUnit fournit diverses méthodes d’assertion pour vérifier les comportements de code anticipés et utilise le programme d’exécution de la console NUnit pour l’exécution de tests par lots.

• Pytest : Pytest est un framework destiné à l’écriture et à l’exécution de tests Python. Sa polyvalence se manifeste dans son utilisation dans les tests unitaires, l’intégration testing, les tests de bout en bout et le functional testing. Son principal avantage est le support intégré qu’il offre pour le paramétrage des tests qui permet d’exécuter le même test, mais avec différentes configurations ou entrées, sans avoir à dupliquer le code du test. Il prend également en charge la simulation et l’application de correctifs (en remplaçant temporairement un objet fictif par un objet, une fonction ou une méthode réels), y compris la création d’objets fictifs à des fins de test.

• xUnit : un autre framework de tests unitaires open source populaire, xUnit, est généralement utilisé pour le développement lié au langage de programmation C#. xUnit a été conçu spécifiquement à des fins de tests unitaires ; il excelle donc dans la fourniture d’un environnement isolé d’exécution de code pour tester les composants. xUnit est également apprécié pour sa syntaxe intuitive et facile à comprendre, qui simplifie la création de tests. En outre, il s’intègre parfaitement à d’autres outils de test pour un workflow d’exploitation fluide.

Les tests unitaires représentent une approche pratique et approfondie des tests, comme l’illustrent ces stratégies de test.

Comme pour tous les calculs, l’intelligence artificielle (IA) apporte une nouvelle vélocité et d’autres avantages aux tests unitaires. Voici quelques exemples de la façon dont l’IA est en train de révolutionner les tests unitaires : 

• Création de tests accélérée : l’IA peut créer des suites complètes de tests unitaires plus rapidement que ses homologues humains, permettant ainsi aux équipes de développement de réaliser régulièrement les tests nécessaires sans affecter le cycle de production de leurs produits.

• Meilleure couverture des tests : l’IA excelle à détecter les cas limites que les testeurs humains pourraient négliger. L’IA surprend encore plus par sa capacité à générer des tests d’autocorrection qui apprennent des schémas de modification du code, de sorte que les tests restent pertinents au fil du temps.

• Analyse de tests avancée : l’IA permet d’exécuter des tests complexes, comme l’analyse prédictive des échecs de test, qui utilise des données historiques et des modèles de code pour identifier les échecs de test imminents. De même, l’IA permet d’analyser les causes racines pour identifier l’origine des échecs de test.

• Feedback continu : la puissance de l’IA appliquée aux tests unitaires permet d’obtenir une intégration forte aux environnements de développement et aux pipelines DevOps et CI/CD. Grâce à cette intégration poussée, les testeurs peuvent recevoir un feedback en continu et accélérer les cycles de développement.