Mockups sont un instrument central dans le développement logiciel, afin de simplifier les tests et de contrôler les dépendances. En particulier lorsqu'il s'agit de travailler avec des API externes, tester peut devenir quelque peu difficile, car il faut compter sur la disponibilité et le comportement de ces services. L'utilisation de Mockups te permet de simuler et de contrôler ces dépendances. Tu as ainsi le plein contrôle sur les valeurs de retour et tu peux réaliser des tests même en l'absence de connexion internet.
Principales conclusions
- Les Mockups aident à simuler des dépendances externes.
- Ils permettent de réaliser des tests indépendamment de la disponibilité des services externes.
- Remplacer les appels API réels par des Mockups accélère le processus de test.
Guide étape par étape
1. Créer le projet d'exemple
Commence par créer un nouveau projet Python dans lequel tu peux mettre en œuvre un exemple simple de météo. Dans cet exemple, tu vas simuler un appel API qui devrait obtenir la température d'un service météorologique. Pour commencer, tu auras besoin d'une fonction qui récupère la température.
2. Créer la fonction de récupération de la température
Implémente une fonction qui récupère une valeur d'une API externe. Dans ce cas, tu vas supposer que la température est simulée à 18,1 degrés Celsius, afin de tester plus tard les conditions.
3. Implémenter la logique des conditions
Maintenant, écris une logique simple qui évalue la température. Il faut vérifier s'il fait chaud, tiède ou froid. Définis des limites simples pour cette évaluation: plus de 28 degrés est chaud, plus de 18 degrés est tiède et tout en dessous est froid.
4. Configurer les Mockups
Pour remplacer la dépendance API, tu auras besoin du module unittest.mock. Cela te permettra de rediriger la fonction de récupération de la température afin qu'elle renvoie toujours une valeur prédéfinie. Importe mock et crée une version Mockup de ta fonction de température.
5. Appliquer les Mockups
À ce stade, fixe les valeurs de retour pour la fonction Mockup. Supposons que tu souhaites d'abord t'assurer que la fonction renvoie 18 degrés. Cela te permettra ensuite de vérifier le test sur la condition froide.
6. Écrire des tests pour différents scénarios de température
Crée plusieurs tests pour couvrir les différents effets de température. Par exemple: un test pour le retour de 18 degrés (froid), un pour 22 degrés (tiède) et un pour 32 degrés (chaud). Cela te permettra de t'assurer que ta logique fonctionne correctement dans tous les cas.
7. Exécuter les tests et vérifier les résultats
Exécute tes tests et vérifie si l'approche Mockup a été réussie. Tous les tests devraient confirmer que les distinctions que tu as définies dans le contrôle de la température fonctionnent. Ainsi, tu as montré que ta configuration est correcte et que les dépendances ont pu être évitées avec succès.
8. Réfléchir aux avantages des Mockups
Profite de cette occasion pour réfléchir à la façon dont les Mockups t'ont permis de réaliser des tests indépendamment des facteurs externes. Pense à comment cette méthode peut aider dans d'autres projets et scénarios.
Résumé – Utiliser des Mockups en Python
En utilisant des Mockups, tu as repris le contrôle de tes tests. En simulant les dépendances API, il t'a été possible d'écrire des tests plus stables et plus rapides. Cela te facilitera à l'avenir les tests conditionnels et augmentera l'efficacité de ton développement logiciel.
Questions fréquentes
Comment les Mockups aident-ils lors des tests?Les Mockups permettent de simuler des dépendances externes, rendant les tests indépendants des services externes.
Puis-je utiliser des Mockups pour d'autres types de données?Oui, les Mockups peuvent être utilisés pour simuler toutes sortes de valeurs de retour, indépendamment du type de données.
Les Mockups ne sont-ils utiles que pour les requêtes API?Non, les Mockups sont polyvalents et utiles pour tous les types de fonctions qui ont des dépendances externes.
