Description
Nous voudrions tous avoir à notre disposition les ressources pour tester notre code en profondeur, mais l'écriture des tests n'est souvent pas une tâche aisée et obtenir une bonne couverture est un processus chronophage. Les tests basés sur les propriétés ont pour objectif de proposer une solution à ce problème. Popularisé par la bibliothèque la Quickcheck (Haskell), ce concept est aujourd'hui adapté en Python à l'aide de Hypothesis. Avec Hypothesis, au lieu de vous concentrer sur l'écriture de tests individuels, vous décrivez des propriétés garanties par votre code et Hypothesis générera à votre place les tests correspondants à ces spécifications. Par conséquent, l'utilisation de cette bibliothèque permet dans une certaine mesure d'automatiser l'écriture de tests répétitifs et élimine de nombreuses erreurs potentielles. Hypothesis générera plus de tests que ceux que vous auriez générés manuellement, ce qui doit permettre de démasquer plus d'erreurs. Cette présentation a pour objectif de vous introduire au concept des tests basés sur les propriétés ainsi qu'à l'utilisation de la bibliothèque Hypothesis et de ses plugins pour Numpy ou Django.