Note : cet article reprend en grande partie le cours donné à l’École du Logiciel Libre le 18 mai 2019. Il s’inspire également des travaux de Robert C. Martin (alias Uncle Bob) sur la question, notamment sa série de vidéos sur cleancoders.com¹

Assertions #

En guise d’introduction, penchons-nous un peu sur le mot-clé assert.

deffaire_le_café(au_régime=False, sucre=True):
     if au_régime:
         assertnot sucre

Que se passe-t-il lorsque ce code tourne avec au_régimeà True et sucreà True ?

>>> faire_le_café(au_régime=True, sucre=True)
Traceback (most recent call last):
  File "foo.py", line 7, in
    faire_le_café()
  File "foo.py", line 5, in faire_le_café
    assertnot sucre
AssertionError

On constate que assert a évalué la condition et comme celle-ci était “falsy”, il a levé une exception nommée AssertionError

On peut modifier le message de l’assertion en rajoutant une chaîne de caractères après la virgule :

deffaire_le_café(au_régime=False, sucre=True):
     if au_régime:
         assertnot sucre, "tu es au régime: pas de sucre dans le café!"

Et on peut aussi vérifier que assert ne fait rien si la condition est “truthy” :

>>> x = 42>>>assert x
# rien

À quoi servent les assertions #

Comme on l’a vu, utiliser assert ressemble fortement à lever une exception. Dans les deux cas, on veut signaler à celui qui appelle notre code que quelque chose ne va pas. Mais assert est différent par deux aspects :

• Il peut arrive que la ligne contenant assert soit tout simplement ignorée ².
• assert et souvent utilisé pour signaler qu’il y a une erreur dans le code qui a appelé la fonction, et non à cause d’une erreur “extérieure”

Voir cet article de Sam & Max pour plus de détails.

Qu’est-ce qu’un test ? #

Voici un exemple minimal :

# dans calc.pydefadd_one(x):
     return x + 2

# dans test_calc.pyimportcalc

result = calc.add_one(3)
assert result == 4, "result != 4"

On retrouve l’idée d’utiliser assert pour indiquer une erreur interne au code. En l’occurrence, si on lance le script test_calc.py, on va obtenir :

$ python3 test_calc.py
Traceback (most recent call last):
  File "test_calc.py", line 4, in 
    assert result == 4, "result != 4"
AssertionError: result != 4

Notez que le message d’erreur ne nous indique pas la valeur effective de result, juste sa valeur attendue.

Quoi qu’il en soit, le code dans test_calc.py nous a permis de trouver un bug dans la fonction add_one de calc.py

Code de test et code de production #

On dit que calc.py est le code de production, et test_calc.py le code de test. Comme son nom l’indique, le code de production sert de base à un produit - un programme, un site web, etc.

On sépare souvent le code de production et le code de test dans des fichiers différents, tout simplement parce que le code de test ne sert pas directement aux utilisateurs du produit. Le code de test ne sert en général qu’aux auteurs du code.

Les deux valeurs du code #

Une petite digression s’impose ici. Selon Robert C. Martin, le code possède une valeur primaire et une valeur secondaire.

• La valeur primaire est le comportement du code - ce que j’ai appelé le produit ci-dessus
• La valeur secondaire est le fait que le code (et donc le produit) peut être modifié.

Selon lui, la valeur secondaire (en dépit de son nom) est la plus importante : dans software, il y a “soft”, par opposition à hardware. Si vous avez un produit qui fonctionne bien mais que le code est impossible à changer, vous risquez de vous faire de ne pas réussir à rajouter de nouvelles fonctionnalités, de ne pas pouvoir corriger les bugs suffisamment rapidement, et de vous faire dépasser par la concurrence.

Ainsi, si le code de test n’a a priori pas d’effet sur la valeur primaire du code (après tout, l’utilisateur du produit n’est en général même pas conscient de son existence), il a un effet très important sur la valeur secondaire, comme on le verra par la suite.

pytest #

On a vu plus haut comment écrire du code de test “à la main” avec assert. Étoffons un peu l’exemple :

# dans calc.pydefadd_one(x):
     return x + 2defadd_two(x):
     return x + 2

# dans test_calc.py

result = calc.add_one(3)
assert result == 4

result = calc.add_two(5)
assert result == 7

On constate que tester le code ainsi est fastidieux :

• Les valeurs effectives ne sont pas affichées par défaut
• Le programme de test va s’arrêter à la première erreur, donc si calc_one est cassé, on ne saura rien sur l’état de calc_two
• On ne peut pas facilement isoler les tests à lancer

C’est là que pytest entre en jeu.

On commence par créer un virtualenv pour calc et par installer pytest dedans ³

$ mkdir -p venvs &&cd venvs
$ python3 -m venv calc
$ source calc/bin/activate
(calc) $ pip install pytest

Ensuite, on transforme chaque assertion en une fonction commençant par test_ :

importcalcdeftest_add_one():
    result = calc.add_one(3)
    assert result == 4, "result != 4"deftest_add_two():
    result = calc.add_two(5)
    assert result == 7

… et on corrige les bugs :

defadd_one(x):
     return x + 1defadd_two(x):
    return x + 2

Enfin, on lance pytest en précisant le chemin de fichier de test :

$ pytest test_calc.py
============================= test session starts ==============================
test_calc.py ..                                                          [100%]
========================== 2 passed in 0.01 seconds ===========================

Chaque point après test_calc.py représente un test qui passe. Voyons ce qui arrive si on ré-introduit un bug :

defadd_one(x):
     return x + 3defadd_two(x):
    return x + 2

$ pytest test_calc.py
============================= test session starts ==============================
test_calc.py F.                                                          [100%]

=================================== FAILURES ===================================
_________________________________ test_add_one _________________________________

    def test_add_one():
        result = calc.add_one(3)
>       assert result == 4
E       assert 6 == 4

test_calc.py:5: AssertionError

À noter :

• Le test pour add_two a quand même été lancé
• La valeur effective est affiché sous la ligne d’assert
• La backtrace a été affiché
• On a une vue du code qui a produit le bug
• Le test qui a échoué est affiché avec un F majuscule

On peut aussi dire à pytest de ne lancer que les tests qui ont échouésà la session précédente :

$ pytest test_calc.py --last-failed
run-last-failure: rerun previous 1 failure

test_calc.py
=================================== FAILURES ===================================
_________________________________ test_add_one _________________________________

Cool, non ?

Limites des tests #

Avant de poursuivre, penchons-nous sur deux limitations importantes des tests.

Premièrement, les tests peuvent échouer même si le code de production est correct :

deftest_add_one():
   result = add_one(2)
   assert result == 4

Ici on a un faux négatif. L’exemple peut vous faire sourire, mais c’est un problème plus fréquent que ce que l’on croit.

Ensuite, les tests peuvent passer en dépit de bugs dans le code. Par exemple, si on oublie une assertion :

defadd_two(x):
    return x + 3deftest_add_two():
    result = calc.add_two(3)
    # fin du test

Ici, on a juste vérifié qu’appeler add_two(3) ne provoque pas d’erreur. On dit qu’on a un faux positif, ou un bug silencieux.

Autre exemple :

deffonction_complexe():
   if condition_a:
       ...
   if condition_b:
      ...

Ici, même s’il n’y a que deux lignes commençant par if, pour être exhaustif, il faut tester 4 possibilités, correspondant aux 4 valeurs combinées des deux conditions. On comprend bien que plus le code devient complexe, plus le nombre de cas à tester devient gigantesque.

Dans le même ordre d’idée, les tests ne pourront jamais vérifier le comportement entier du code. On peut tester add_one() avec des exemples, mais on voit difficilement commeent tester add_one() avec tous les entiers possibles. ⁴

Cela dit, maintenant qu’on sait comment écrire et lancer des tests, revenons sur les bénéfices des tests sur la valeur secondaire du code.

Empêcher les régressions #

On a vu comment les tests peuvent mettre en évidence des bugs présents dans le code.

Ainsi, à tout moment, on peut lancer la suite de tests pour vérifier (une partie) du comportement du code, notamment après toute modification du code de production.

On a donc une chance de trouver des bugs bien avant que les utilisateurs du produit l’aient entre les mains.

Refactorer sans peur #

Le deuxième effet bénéfique est lié au premier.

Imaginez un code avec un comportement assez complexe. Vous avez une nouvelle fonctionnalité à rajouter, mais le code dans son état actuel ne s’y prête pas.

Une des solutions est de commencer par effectuer un refactoring, c’est-à dire de commencer par adapter le code mais sans changer son comportement (donc sans introduire de bugs). Une fois ce refactoring effectué, le code sera prêt à être modifié et il deviendra facile d’ajouter la fonctionnalité.

Ainsi, disposer d’une batterie de tests qui vérifient le comportement du programme automatiquement et de manière exhaustive est très utile. Si, à la fin du refactoring vous pouvez lancer les tests et constater qu’ils passent tous, vous serez plus confiant sur le fait que votre refactoring n’a pas introduit de nouveaux bugs.

Une discipline #

Cela peut paraître surprenant, surtout à la lumière des exemples basiques que je vous ai montrés, mais écrire des tests est un art difficileà maîtriser. Cela demande un état d’esprit différent de celui qu’on a quand on écrit du code de production. En fait, écrire des bons tests est une compétence qui s’apprend.

Ce que je vous propose ici c’est une discipline : un ensemble de règles et une façon de faire qui vous aidera à développer cette compétence. Plus vous pratiquerez cette discipline, meilleur sera votre code de test, et, par extension, votre code de production.

Commençons par les règles :

• Règle 1 : Il est interdit d’écrire du code de production, sauf si c’est pour faire passer un test qui a échoué.
• Règle 2 : Il est interdit d’écrire plus de code que celui qui est nécessaire pour provoquer une erreur dans les tests (n’importe quelle erreur)
• Règle 3 : Il est interdit d’écrire plus de code que celui qui est nécessaire pour faire passer un test qui a échoué
• Règle 4 : Une fois que tous les tests passent, il est interdit de modifier le code sans s’arrêter pour considérer la possibilité d’un refactoring. ⁵

Et voici une procédure pour appliquer ces règles: suivre le cycle de dévelopement suivant :

• Écrire un test qui échoue - étape “red”
• Faire passer le test - étape “green”
• Refactorer à la fois le code de production et le code de test - étape “refactor”
• Retour à l’étape “red”.

TDD en pratique #

Si tout cela peut vous semble abstrait, je vous propose une démonstration.

Pour cela, on va utiliser les règles du bowling.

Comme on code en anglais⁶, on va utiliser les termes anglophones. Voici les règles :

• Un jeu de bowling comporte 10 carreaux (ou frames).
• Chaque frame comporte deux lancers (ou roll) et 10 quilles (ou pins)
• Si on renverse toutes les quilles en un lancer, on marque un abat (ou strike)
• Si on renverse toutes les quilles dans un même carreau, on marque une réserve (ou spare)

On calcule le score frame par frame :

• Si on fait un strike, on marque 10 points, plus les points obtenus à la frame suivante (donc 2 rolls)
• Si on fait une spare, on marque 10 points, plus les points obtenus au lancer suivant (donc juste le roll suivant)
• Sinon on marque le total de quilles renversées dans la frame

La dernière frame est spéciale : si on fait un strike, on a droit à deux rolls supplémentaires, et si on fait une spare, on a droit à un roll en plus.

Un peu d’architecture #

La règle 0 de tout bon programmeur est : “réfléchir avant de coder”. Prenons le temps de réfléchir un peu, donc.

On peut se dire que pour calculer le score, une bonne façon sera d’avoir une classe Game avec deux méthodes:

• roll(), qui sera appelée à chaque lancer avec le nombre de quilles renversées en paramètre
• score(), qui renverra le score final

Au niveau du découpage en classes, on peut partir du diagramme suivant:

On a:

• Une classe Game qui contient des frames
• Chaque frame est une instance de la class Frame
• Chaque frame contient une ou deux instances de la class Roll
• Une classe Roll contenant un attribut pins correspondant au nombre de quilles renversées.
• Une classe TenthFrame, qui hérite de la classe Frame et implémente les règles spécifiques au dernier lancer.

C’est parti #

Retours aux règles:

• Règle 1: Il est interdit d’écrire du code de production, sauf si c’est pour faire passer un test qui a échoué.
• Règle 2: Il est interdit d’écrire plus de code que celui qui est nécessaire pour provoquer une erreur dans les tests (n’importe quelle erreur)
• Règle 3: Il est interdit d’écrire plus de code que celui qui est nécessaire pour faire passer un test qui a échoué
• Règle 4: Une fois que tous les tests passent, il est interdit de modifier le code sans s’arrêter pour considérer la possibilité d’un refactoring. ⁵

Comme pour l’instant on a aucun code, la seule chose qu’on puisse faire c’est écrire un test qui échoue.

On crée un virtualenv pour notre code:

$ python3 -m venvs/bowling
$ source venvs/bowling/bin/activate
$ pip install pytest

On créé un fichier test_bowling.py qui contient juste une ligne:

importbowling

On lance les tests:

$ pytest test_bowling.py
test_bowling.py:1: in 
    import bowling
E   ModuleNotFoundError: No module named 'bowling'

On a une erreur, donc on arrête d’écrire du code de test (règle 2), et on passe à l’état suivant.

Pour faire passer le test, il suffit de créer un fichier bowling.py vide.

$ pytest test_bowling.py
collected 0 items

========================= no tests ran in 0.34 seconds ========================

Bon, clairement ici il n’y a rien à refactorer (règle 4), donc on repart au début du cycle.

Ici on cherche à faire échouer le test le plus simplement possible.

Commençons simplement par vérifier qu’on peut instancier la class Game :

importbowlingdeftest_can_create_game():
    game = bowling.Game()

$ pytest test_bowling.py
>       game = bowling.Game()
E       AttributeError: module 'bowling' has no attribute 'Game'

Le test échoue, faisons-le passer :

classGame:
    pass

Toujours rien à refactorer …

Écrivons un test pour roll() :

deftest_can_roll():
    game = bowling.Game()
    game.roll(0)

$ pytest test_bowling.py
>       game.roll(0)
E       AttributeError: 'Game' object has no attribute 'roll'

Faisons passer les tests en rajoutant une méthode :

classGame:
    defroll(self, pins):
        pass

Toujours pas de refactoring en vue. En même temps, on n’a que 6 lignes de test et 3 lignes de code de production …

On continue à tester les méthodes de la classe Game, de la façon la plus simple possible :

deftest_can_score():
    game = bowling.Game()
    game.roll(0)
    score = game.score()

$ pytest test_bowling.py
>       game.roll(0)
E       AttributeError: 'Game' object has no attribute 'roll'

On fait passer le test, toujours de la façon la plus simple possible :

classGame:
    defroll(self, pins):
        passdefscore(self):
    	pass

Le code production a l’air impossible à refactorer, mais jetons un œil aux tests :

importbowlingdeftest_can_create_game():
    game = bowling.Game()


deftest_can_roll():
    game = bowling.Game()
    game.roll(0)


deftest_can_score():
    game = bowling.Game()
    game.roll(0)
    game.score()

Hum. Le premier et le deuxième test sont inclus exactement dans le dernier test. Ils ne servent donc à rien, et peuvent être supprimés.

En y réfléchissant, can_score() ne vérifie même pas la valeur de retour de score(). Écrivons un test légèrement différent :

deftest_score_is_zero_after_gutter():
    game = bowling.Game()
    game.roll(0)
    score = game.score()
    assert score == 0

gutter signifie “gouttière” en anglais et désigne un lancer qui finit dans la rigole (et donc ne renverse aucune quille)

$ pytest test_bowling.py
>       assert score == 0
E       assert None == 0

Faisons le passer :

classGame:
    defroll(self, pins):
        passdefscore(self):
        return0

Notez qu’on a fait passer le test en écrivant du code que l’on saitêtre incorrect. Mais la règle 3 nous interdit d’aller plus loin.

Vous pouvez voir cela comme une contrainte arbitraire (et c’en est est une), mais j’aimerais vous faire remarquer qu’on en a fait spécifié l’API de la classe Game. Le test, bien qu’il ne fasse que quelques lignes, nous indique l’existence des métode roll() et score(), les paramètres qu’elles attendent et, à un certain point, la façon dont elles intéragissent

C’est une autre facette des tests: ils vous permettent de transformer une spécification en code éxecutable. Ou, dit autrement, ils vous permettent d’écrire des exemples d’utilisation de votre API pendant que vous l’implémentez. Et, en vous forçant à ne pas écrire trop de code de production, vous avez la possibilité de vous concentrer uniquement sur l’API de votre code, sans vous soucier de l’implémentation.

Bon, on a enlevé plein de tests, du coup il n’y a encore plus grand-chose à refactorer, passons au prochain.

Rappelez-vous, on vient de dire que le code de score() est incorrect. La question devient donc : quel test pouvons-nous écrire pour nous forcer à écrire un code un peu plus correct ?

Une possible idée est d’écrire un test pour un jeu où tous les lancers renversent exactement une quille :

deftest_all_ones():
    game = bowling.Game()
    for roll inrange(20):
        game.roll(1)
    score = game.score()
    assert score == 20

>       assert score == 20
E       assert 0 == 20

Ici la boucle dans le test nous force à changer l’état de la class Game à chaque appel à roll(), ce que nous pouvons faire en rajoutant un attribut qui compte le nombre de quilles renversées.

classGame:
    def __init__(self):
        self.knocked_pins = 0defroll(self, pins):
        self.knocked_pins += pins

    defscore(self):
        return self.knocked_pins

Les deux tests passent, mission accomplie.

Encore une fois, concentrons-nous sur les tests.

deftest_score_is_zero_after_gutter():
    game = bowling.Game()
    game.roll(0)
    score = game.score()
    assert score == 0deftest_all_ones():
    game = bowling.Game()
    for roll inrange(20):
        game.roll(1)
    score = game.score()
    assert score == 20

Les deux tests sont subtilement différents. Dans un cas, on appelle roll() une fois, suivi immédiatement d’un appel à score().

Dans l’autre, on appelle roll() 20 fois, et on appelle score()à la fin.

Ceci nous montre une ambiguïté dans les spécifications. Veut-on pouvoir obtenir le score en temps réel, ou voulons-nous simplement appeler scoreà la fin de la partie ?

On retrouve ce lien intéressant entre tests et API : aurions-nous découvert cette ambiguïté sans avoir écrit aucun test ?

Ici, on va décider que score() n’est appelé qu’à la fin de la partie, et donc réécrire les tests ainsi , en appelant 20 fois roll(0):

deftest_gutter_game():
    game = bowling.Game()
    for roll inrange(20):
        game.roll(0)
    score = game.score()
    assert score == 0deftest_all_ones():
    game = bowling.Game()
    for roll inrange(20):
        game.roll(1)
    score = game.score()
    assert score == 20

Les tests continuent à passer. On peut maintenant réduire la duplication en introduisant une fonction roll_many :

defroll_many(game, count, value):
    for roll inrange(count):
        game.roll(value)

deftest_gutter_game():
    game = bowling.Game()
    roll_many(game, 20, 0)
    score = game.score()
    assert score == 0deftest_all_ones():
    game = bowling.Game()
    roll_many(game, 20, 1)
    score = game.score()
    assert score == 20

L’algorithme utilisé (rajouter les quilles renversées au score à chaque lancer) semble fonctionner tant qu’il n’y a ni spare ni strike.

Du coup, rajoutons un test sur les spares :

deftest_one_spare():
    game = bowling.Game()
    game.roll(5)
    game.roll(5)  # spare, next roll should be counted twice
    game.roll(3)
    roll_many(game, 17, 0)
    score = game.score()
    assert score == 16

        score = game.score()
>       assert score == 16
E       assert 13 == 16

Et là, on se retrouve coincé. Il semble impossible d’implémenter la gestion des spares sans revoir le code de production en profondeur :

defroll(self, pins):
        # TODO: get the knocked pin in the next# roll if we are in a spare ???
        self.knocked_pins += pins

C’est un état dans lequel on peut parfois se retrouver. La solution ? Faire un pas en arrière pour prendre du recul.

On peut commencer par désactiver le test qui nous ennuie :

importpytest@pytest.mark.skip
deftest_one_spare():
   ...

Ensuite, on peut regarder le code de production dans le blanc des yeux :

defroll(self, pins):
        self.knocked_pins += pins

    defscore(self):
        return self.knocked_pins

Ce code a un problème : en fait, c’est la méthode roll() qui calcule le score, et non la fonction score() !

On comprend que roll() doit simplement enregistrer l’ensemble des résultats des lancers, et qu’ensuite seulement, score() pourra parcourir les frames et calculer le score.

On remplace donc l’attribut knocked_pins() par une liste de rolls et un index:

classGame:
    def __init__(self):
        self.rolls = [0] * 21
        self.roll_index = 0defroll(self, pins):
        self.rolls[self.roll_index] = pins
        self.roll_index += 1defscore(self):
        result = 0for roll in self.rolls:
            result += roll
        return result

Petit aparté sur le nombre 21. Ici ce qu’on veut c’est le nombre maximum de frames. On peut s’assurer que 21 est bien le nombre maximum en énumérant les cas possibles de la dernière frame, et en supposant qu’il n’y a eu ni spare ni strike au cours du début de partie (donc 20 lancers, 2 pour chacune des 10 premières frame)

• spare: on va avoir droit à un un lancer en plus: 20 + 1 = 21
• strike: par définition, on n’a fait qu’un lancer à la dernière frame, donc au plus 19 lancers, et 19 plus 2 font bien 21.
• sinon: pas de lancer supplémentaire, on reste à 20 lancers.

Relançons les tests :

test_bowling.py ..s                                                      [100%]

===================== 2 passed, 1 skipped in 0.01 seconds ======================

(notez le ’s' pour ‘skipped’)

L’algorithme est toujours éronné, mais on sent qu’on une meilleure chance de réussir à gérer les spares.

On ré-active le test en enlevant la ligne @pytest.mark.skip et on retombe évidemment sur la même erreur :

>       assert score == 16
E       assert 13 == 16

Pour faire passer le test, on peut simplement itérer sur les frames une par une, en utilisant une variable i qui vaut l’index du premier lancer de la prochaine frame :

defscore(self):
        result = 0
        i = 0for frame inrange(10):
            if self.rolls[i] + self.rolls[i + 1] == 10:  # spare
                result += 10
                result += self.rolls[i + 2]
                i += 2else:
                result += self.rolls[i]
                result += self.rolls[i + 1]
                i += 2return result

Mon Dieu que c’est moche ! Mais cela me permet d’aborder un autre aspect du TDD. Ici, on est dans la phase “green”. On fait tout ce qu’on peut pour faire passer le tests et rien d’autre. C’est un état d’esprit particulier, on était concentré sur l’algorithme en lui-même.

Par contraste, ici on sait que l’algorithme est correct. Notre unique objectif est de rendre le code plus lisible. Un des avantages de TDD est qu’on passe d’un objectif précis à l’autre, au lieu d’essayer de tout faire en même temps.

Bref, une façon de refactorer est d’introduire une nouvelle méthode :

# note: i represents the index of the# first roll of the current framedefis_spare(self, i):
        return self.rolls[i] + self.rolls[i + 1] == 10defscore(self):
        result = 0
        i = 0for frame inrange(10):
            if self.is_spare(i):
                result += 10
                result += self.rolls[i + 2]
                i += 2else:
                result += self.rolls[i]
                result += self.rolls[i + 1]
                i += 2

En passant, on s’est débarrassé du commentaire “# spare” à la fin du if, vu qu’il n’était plus utile. En revanche, on a gardé un commentaire au-dessus de la méthode is_spare(). En effet, il n’est pas évident de comprendre la valeur représentée par l’index i juste en lisant le code. ⁷

On voit aussi qu’on a gardé un peu de duplication. Ce n’est pas forcément très grave, surtout que l’algorithme est loin d’être terminé. Il faut encore gérer les strikes et la dernière frame.

Mais avant cela, revenons sur les tests (règle 4) :

deftest_one_spare():
    game = bowling.Game()
    game.roll(5)
    game.roll(5)  # spare, next roll should be counted twice
    game.roll(3)
    roll_many(game, 17, 0)
    score = game.score()
    assert score == 16

On a le même genre de commentaire qui nous suggère qu’il manque une abstraction quelque part : une fonction roll_spare.

importbowlingimportpytestdefroll_many(game, count, value):
    for roll inrange(count):
        game.roll(value)


defroll_spare(game):
    game.roll(5)
    game.roll(5)


deftest_one_spare():
    game = bowling.Game()
    roll_spare(game)
    game.roll(3)
    roll_many(game, 17, 0)
    score = game.score()
    assert score == 16

Les tests continuent à passer, tout va bien.

Mais le code de test peut encoreêtre amélioré. On voit qu’on a deux fonctions qui prennent chacune le même paramètre en premier argument.

Souvent, c’est le signe qu’une classe se cache quelque part.

On peut créer une classe GameTest qui hérite de Game et contient les méthodes roll_many() et roll_spare() :

importbowlingimportpytestclassGameTest(bowling.Game):
    defroll_many(self, count, value):
        for roll inrange(count):
            self.roll(value)

    defroll_spare(self):
        self.roll(5)
        self.roll(5)


deftest_gutter_game():
    game = GameTest()
    game.roll_many(20, 0)
    score = game.score()
    assert score == 0deftest_all_ones():
    game = bowling.GameTest()
    game.roll_many(20, 1)
    score = game.score()
    assert score == 20deftest_one_spare():
    game = GameTest()
    game.roll_spare()
    game.roll(3)
    game.roll_many(17, 0)
    score = game.score()
    assert score == 16

Ouf! Suffisamment de refactoring pour l’instant, retour au rouge.

Avec notre nouvelle classe définie au sein de test_bowling.py (on dit souvent “test helper”), on peut facilement rajouter le test sur les strikes :

classGameTest:
    ...
    defroll_spare(self):
        ...

    defroll_strike(self):
        self.roll(10)


deftest_one_strike():
    game = GameTest()
    game.roll_strike()
    game.roll(3)
    game.roll(4)
    game.roll_many(16, 0)
    score = game.score()
    assert score == 24

A priori, tous les tests devraient passer sauf le dernier, et on devrait avoir une erreur de genre x != 24, avec x légèrement en-dessous de 24 :

________________________________ test_all_ones _________________________________

    def test_all_ones():
>       game = bowling.GameTest()
E       AttributeError: module 'bowling' has no attribute 'GameTest'

_______________________________ test_one_strike ________________________________

    def test_one_strike():
        game = GameTest()
        game.roll_strike()
        game.roll(3)
        game.roll(4)
        game.roll_many(16, 0)
        score = game.score()
>       assert score == 24
E       assert 17 == 24

test_bowling.py:48: AssertionError

Oups, deux erreurs ! Il se trouve qu’on a oublié de lancer les tests à la fin du dernier refactoring. En fait, il y a une ligne qui a été changée de façon incorrecte : game = bowling.GameTest() au lieu de game = GameTest(). L’aviez-vous remarqué ?

Cela illustre deux points :

1. Il faut toujours avoir une vague idée des tests qui vont échouer et de quelle manière
2. Il est important de garder le cycle de TDD court. En effet, ici on sait que seuls les tests ont changé depuis la dernière session de test, donc on sait que le problème vient des tests et non du code de production.

On peut maintenant corriger notre faux positif, relancer les tests, vérifier qu’ils échouent pour la bonne raison et passer à l’étape suivante.

______________________________ test_one_strike ________________________________

    def test_one_strike():
        game = GameTest()
        game.roll_strike()
        game.roll(3)
        game.roll(4)
        game.roll_many(16, 0)
        score = game.score()
>       assert score == 24
E       assert 17 == 24

test_bowling.py:48: AssertionError

Là encore, on a tous les éléments pour implémenter la gestion de strikes correctement, grâce aux refactorings précédents et au fait qu’on a implémenté l’algorithme de façon incrémentale, un petit bout à la fois.

classGame:
    ...

    defis_spare(self, i):
        return self.rolls[i] + self.rolls[i + 1] == 10defis_strike(self, i):
        return self.rolls[i] == 10defscore(self):
        result = 0
        i = 0for frame inrange(10):
            if self.is_strike(i):
                result += 10
                result += self.rolls[i + 1]
                result += self.rolls[i + 2]
                i += 1elif self.is_spare(i):
                result += 10
                result += self.rolls[i + 2]
                i += 2else:
                result += self.rolls[i]
                result += self.rolls[i + 1]
                i += 2return result

J’espère que vous ressentez ce sentiment que le code “s’écrit tout seul”. Par contraste, rappelez-vous la difficulté pour implémenter les spares et imaginez à quel point cela aurait été difficile de gérer les spares et les strikes en un seul morceau !

On a maintenant une boucle avec trois branches. Il est plus facile de finir le refactoring commencé précédement, et d’isoler les lignes qui se ressemblent des lignes qui diffèrent :

classGame:
    ...
    defis_strike(self, i):
        return self.rolls[i] == 10defis_spare(self, i):
        return self.rolls[i] + self.rolls[i + 1] == 10defnext_two_rolls_for_strike(self, i):
        return self.rolls[i + 1] + self.rolls[i + 2]

    defnext_roll_for_spare(self, i):
        return self.rolls[i + 2]

    defrolls_in_frame(self, i):
        return self.rolls[i] + self.rolls[i + 1]

    defscore(self):
        result = 0
        i = 0for frame inrange(10):
            if self.is_strike(i):
                result += 10
                result += self.next_two_rolls_for_strike(i)
                i += 1elif self.is_spare(i):
                result += 10
                result += self.next_roll_for_spare(i)
                i += 2else:
                result += self.rolls_in_frame(i)
                i += 2return result

On approche du but, il ne reste plus qu’à gérer la dernière frame.

Écrivons maintenant le test du jeu parfait, où le joueur fait un strike à chaque essai. Il y a donc 10 frames de strike, puis deux strikes (pour les deux derniers lancers de la dernière frame) soit 12 strikes en tout.

Et comme tout joueur de bowling le sait, le score maximum au bowling est 300 :

deftest_perfect_game():
    game = GameTest()
    for i inrange(0, 12):
        game.roll_strike()
    assert game.score() == 300

On lance les tests, et…

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test_bowling.py .....                                                          [100%]
============================= 5 passed in 0.02 seconds ==============================

Ils passent ?

Ici, je vais vous laisser 5 minutes de réflexion pour vous convaincre qu’en realité, la dernière frame n’a absolument rien de spécial, et que c’est la raison pour laquelle notre algorithme fonctionne.

Conclusions #

D’abord, je trouve qu’on peut être fier du code auquel on a abouti :

        result = 0
        i = 0for frame inrange(10):
            if self.is_strike(i):
                result += 10
                result += self.next_two_rolls_for_strike(i)
                i += 1elif self.is_spare(i):
                result += 10
                result += self.next_roll_for_spare(i)
                i += 2else:
                result += self.rolls_in_frame(i)
                i += 2

Le code se “lit” quasiment comme les règles du bowling. Il a l’air correct, et il est correct.

Ensuite, même si notre refléxion initiale nous a guidé (notamment avec la classe Game et ses deux méthodes), notez qu’on a pas eu besoin des classes Frame ou Roll, ni de la classe fille TenthFrame. En ce sens, on peut dire que TDD est également une façon de concevoir le code, et pas juste une façon de faire évoluer le code de production et le code de test en parallèle.

Enfin, on avait un moyen de savoir quand le code était fini. Quand on pratique TDD, on sait qu’on peut s’arrêter dès que tous les tests passent. Et, d’après l’ensemble des règles, on sait qu’on a écrit uniquement le code nécessaire.

Pour aller plus loin #

Plusieurs remarques :

1/ La méthode roll() peut être appelée un nombre trop grand de fois, comme le prouve le test suivant :

deftest_two_many_rolls():
   game = GameTest()
   game.roll_many(21, 1)
   assert game.score() == 20

Savoir si c’est un bug ou non dépend des spécifications.

2/ Il y a probablement une classe ou une méthode cachée dans la classe Game. En effet, on a plusieurs méthodes qui prennent toutes un index en premier paramètre, et le paramètre en question nécessite un commentaire pour être compris.

Résoudre ces deux problèmes sera laissé en exercice au lecteur :P

Conclusion #

Voilà pour cette présentation sur le TDD. Je vous recommande d’essayer cette méthode par vous-mêmes. En ce qui me concerne elle a changé ma façon d’écrire du code en profondeur, et après plus de 5 ans de pratique, j’ai du mal à envisager de coder autrement.

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