Nouvel épisode de la série de PHP à Python.
Cette fois ci nous allons nous pencher sur l'incontournable outil du dev voulant s'assurer la qualité de son code et de sa non régression : le test unitaire.
](http://blog.pagesd.info/public/ContactManagement/unit-testing.png)
J'aborderai succinctement comment on s'y prend en PHP pour ensuite vous montrer l'équivalent Python et finirai par d'autres moyens dont dispose Python dans son arsenal.
de PHP ...
Alors d'avance désolé, mais je ne vais pas aborder
Atoum,
quand bien même cela ne me déplairait pas :) Le but étant de montrer
comment en PHP on fait un test unitaire et retrouver une smilitude voire
carrement des ressemblances avec Python. Atoum n'existant pas dans une
version Pythonesque, ca sera donc PHPUnit puisque de ce coté là, un
pendant Python existe ;)
Donc PHPUnit est bien connu des développeurs PHP et est donc un framework de tests unitaires dérivé de JUnit (issue du monde Java)
Voici donc un script test.php contenant ce qui suit :
cal = new Calc();
}
public function testMoyenne() {
$this->assertEquals($this->cal->moyenne(array(1,2,3)),2);
$this->assertEquals($this->cal->moyenne(array(2,4,6)),4);
}
public function testDivision() {
$cal = new Calc();
$this->assertEquals($this->cal->division(10,5),2);
}
}
?>
calculs.php quant à lui contient :
J'ai volontairement éluder la question de la division par zéro, on va le voir plus tard.
le resultat du test donne ceci :
phpunit test.php
PHPUnit 3.4.14 by Sebastian Bergmann.
..
Time: 0 seconds, Memory: 6.50Mb
OK (2 tests, 3 assertions)
Et "voilà" :)
.... à Python
partie 1 : unittest
Coté du fameux reptile, il s'agit de "unittest" et est également un framework de tests unitaires, dérivé du même JUnit - donc on peut déjà se frotter les mains, l'acquis sur PHPUnit pour passer à unittest devrait être le plus smoothy possible :)
Petite définition en passant d'unittest, toute droit sortie de la doc :
The Python unit testing framework, sometimes referred to as “PyUnit,” is a Python language version of JUnit, by Kent Beck and Erich Gamma. JUnit is, in turn, a Java version of Kent’s Smalltalk testing framework. Each is the de facto standard unit testing framework for its respective language.
voici test.py
import unittest
from calculs import moyenne
from calculs import division
class CalculsTest(unittest.TestCase):
def test_moyenne(self):
self.assertEquals(moyenne(1, 2, 3), 2)
self.assertEquals(moyenne(2, 4, 6), 4)
def test_division(self):
self.assertEquals(division(10, 5), 2)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
et calculs.py
def moyenne(*args):
length = len(args)
sum = 0
for num in args:
sum += num
return float(sum) / float(length)
def division(a, b):
return a / b
ce qui donne un fois lancé :
python test.py
..
----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.000s
OK
Quant à la division par Zéro volontairement omise voici en Python comment on la gère et la teste :
[...]
class CalculsTest(unittest.TestCase):
[...]
def test_division(self):
self.assertEquals(division(10, 5), 2)
self.assertRaises(ZeroDivisionError, division, 10, 0)
Pour PHPUnit, on n'a semble-t-il toujours rien en magasin qui permette de tester quelle méthode lève bien l'exception attendue, alors qu'Atoum oui ;)
une note finale, sur cette partie, pour rendre à césar le code Python ici est entièrement extrait du livre de Tarek Ziadé "Python, Petit guide à l'usage du développeur agile"
Partie 2 : doctest
A présent que nous avons vu les TU unittest, Python possède une
seconde méthode de tests :
doctest.
Comment fonctionne-t-elle ?
Le module doctest, au lancement de la commande python, va scruter votre code source à la recherche de texte ressemblant à un session python et une fois trouvé, exécutera justement la session python.
Exemple : mynameis.py
"""
>>> my_name_is("foxmask")
'foxmask'
"""
def my_name_is(string):
return string
if __name__ == '__main__':
import doctest
doctest.testmod()
pour tester on fera :
$ python mynameis.py
$
rien s'affiche, donc pas d'erreur - bon voyons le mode verbose quand même puisqu'on est curieux :
python mynameis.py -v
Trying:
my_name_is("foxmask")
Expecting:
'foxmask'
ok
1 items had no tests:
__main__.my_name_is
1 items passed all tests:
1 tests in __main__
1 tests in 2 items.
1 passed and 0 failed.
Test passed.
Vous pourriez vous demander pourquoi faire 2 outils pour la même chose
finalement ?
Doctest permet également de produire de la doc et les docstring comme
on les appelle permettent cela tout autant que de tester la non
régression de votre code qui aurait pu varié.
D'aucuns diront (l'un d'eux se reconnaitra ;) que l'on n'a pas écrit le code du test avant le code lui-même, mais l'inverse, et que donc doctest vérifie le résultat de son exécution. Ce n'est pas faux mais ça fait quand même son boulot ;)
Il existe enfin une dernière méthode dite DDD : le Développement Dirigé par la Documentation. Je ne l'ai pas encore abordée et ne pourrait vous en dire plus en détails, juste qu'elle existe.