Bonjour, et parlons des tests, les tests, voyez-vous, sont un concept important en programmation, pas seulement
Python.
Bien que nous commencions à écrire des fichiers de script simples avec peu de lignes de code, lorsque
nous commençons à entrer dans le monde réel, vous commencez à obtenir des milliers et des millions de lignes de code, des
centaines de fichiers python travaillés par de nombreuses personnes de différentes divisions d'une entreprise et très probablement tous commençant à
un moment différent.
L'entreprise.
Tous les changements se produisent au fil du temps à des moments différents, au fur et à mesure que les gens travaillent sur le projet, à
mesure que la complexité du code et la taille du code augmentent.
Il devient de plus en plus difficile pour quelqu'un de corriger un bogue qui peut survenir, disons que vous entrez dans un
projet qui existe depuis des années, vous pouvez modifier quelque chose qui peut modifier une autre partie de l'application que vous jugez et à
laquelle vous pensez.
Et vous commencez à créer tous ces bugs avec de nouvelles fonctionnalités que vous introduisez dans l'application.
Plus le code reste longtemps dans un projet, plus il est susceptible d'être touché par différents développeurs.
Donc, vous voyez le problème ici, n'est-ce pas ?
Pour les entreprises, c'est un énorme problème.
Parce que vous développez probablement toujours votre produit et ajoutez de plus en plus de lignes de code, cela signifie
que vous allez continuer à créer ce monstre géant qui devient de plus en plus difficile à apprivoiser et
à déboguer.
Et cela coûte beaucoup d'argent aux entreprises.
Heureusement pour nous, nous avons quelque chose qui s'appelle deviner.
Et les tests peuvent nous aider à résoudre ce problème.
Comme son nom l'indique, le test est une méthode de développement logiciel où des unités individuelles de code
source telles que des fonctions sont testées pour voir si elles fonctionnent correctement.
Bien qu'il ne s'agisse peut-être pas d'une grande partie d'un entretien de codage, de nombreuses entreprises ne pensent généralement pas aux
tests lorsqu'elles interrogent des personnes.
Cela devient de plus en plus important au fur et à mesure que vous avancez dans votre carrière.
Par exemple, dans mon cas, lorsque j'ai commencé en tant que programmeur, je ne connaissais pas grand-chose aux
tests avant d'être embauché.
Mais l'importance des tests a augmenté de plus en plus au fur et à mesure que je progressais dans ma carrière, et c'est l'une de ces
choses qui a fait de moi un meilleur développeur.
Donc, si vous voulez devenir programmeur senior et si vous voulez avoir une longue carrière, vous devez vraiment
maîtriser la compétence.
Parce que rappelez-vous, chaque entreprise sérieuse va avoir des tests et ils voudront que vous écriviez des tests pour
votre code.
Explorons donc cette idée de tester un peu plus.
Vous voyez, un test est simplement un autre fichier python.
Maintenant, dans mon cas, ici, j'ai un DCPI principal et un fichier de test sur mon bureau.
Ici.
Habituellement, vous avez un fichier de test comme celui-ci accompagnant l'un de vos fichiers, donc, par exemple, si vous
aviez une centaine de fichiers de Python ou de modules, chacun de ces modules aura son propre fichier de test avec lequel vous pouvez exécuter
des tests.
Maintenant, ce fichier que nous allons écrire ne fonctionne jamais réellement en production.
C'est un fichier que nous exécutons pour nous assurer qu'avant de publier ce fichier principal en production, tout
fonctionne correctement.
C'est donc uniquement pour le développement.
Mais nous ne verrions jamais en fait, alors que les clients ne verront jamais ce fichier.
Maintenant, avant de commencer à écrire des tests, je tiens à vous rappeler que nous avons appris quelques façons de déboguer
notre code, n'est-ce pas ?
Nous avons appris des choses comme Pi Lintang.
Que nous avons installé dans notre code Visual Studio pour faire un lien vers notre code et vérifier la syntaxe et les petites erreurs au fur et à mesure que
nous tapons notre code.
Nous avons également vu comment l'ondulation en ligne que nous avons utilisée utilise une autre chose appelée PI Flakes, qui n'est qu'un autre
linta.
Et puis nous avons également vu cette image, notre idy avait également des prêts intégrés, nous avons également appris que nous
avons quelque chose appelé Auto Pep Eight.
Ou Pep Eight, qui est le guide de style standard pour Python.
Et cela nous permet de nous assurer que notre code respecte un style sur lequel la communauté Python s'est mis d'accord.
Ce sont des outils simples qui permettent à notre code d'être vérifié pour de simples problèmes de style ou de simples erreurs,
telles que la non-déclaration d'une variable.
Mais ceux-ci ne vous amènent que jusqu'à présent et les tests sont un niveau supérieur, un moyen d'après avoir fait du lintang, après avoir fait quelque chose
comme Pepé, après avoir satisfait à toutes ces exigences et que votre fichier s'exécute, les tests sont un moyen
de vérifier réellement encore plus de votre code.
Alors, comment écrivons-nous ces tests dont je ne cesse de parler et de ne pas coder ?
Eh bien, découvrons.
Heureusement pour nous, il existe un module intégré de la bibliothèque standard que nous pouvons utiliser, et il s'appelle.
Test de l'unité.
Donc, dans la prochaine vidéo, nous allons commencer à écrire quelques tests, écrire des exemples de code
et vous montrer exactement comment ils nous profitent en tant que programmeurs.
Je verrai dans le prochain.