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Python Discussion :

Présentation de la couverture de code en Python avec coverage [Tutoriel]


Sujet :

Python

  1. #1
    Expert éminent

    Avatar de deusyss
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    Par défaut Présentation de la couverture de code en Python avec coverage
    Bonjour à tous,

    Je vous propose une introduction à la couverture de code Python avec l'outil coverage. Par ici !!!

    Voir aussi les Cours et tutoriels pour apprendre la programmation Python

    N'hésitez pas à me laisser vos commentaires
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  2. #2
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    Bonjour deusyss,

    Bravo pour ce tuto!

    Effectivement, une des caractéristiques de Python, en tant que langage interprété, est que certaines erreurs pourront n'apparaître que lorsque le programme s'exécutera à cet endroit du code, ce qui pourrait arriver plusieurs mois après la distribution du logiciel: c'est très embêtant...

    Pour ma part, j'utilise de plus en plus des outils et méthodes d'analyse de codes (pylint et prog. perso), en plus des tests, pour assurer un minimum de qualité du programme, et coverage complètera ça très bien.

    A mon avis, il y a encore la place pour d'autres outils pour améliorer la qualité des programmes écrits en Python.

    Merci!
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  3. #3
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    Merci beaucoup pour ce retour Tyrtamos.

    Effectivement coverage ne suffit pas à lui tout seul. Je l'associe à Robotframework (voir mon tuto tout neuf ICI), à pep8.py et pylint.

    Développant sous Geany, je suis en train de créer un plugin dédié. J'ai un tuto en cours la dessus, cela devrait te plaire quand il sera prêt
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  4. #4
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    Merci.

    Je prends un exemple de ce qui me manquait et que j'ai partiellement comblé. Avec inspect, je fais ceci pour un module donné:

    - identifie tout ce qui est importé: module, classes, fonctions, variables
    - identifie tout ce qui est créé dans le module, avec les docstring: classes et méthodes, fonctions, variables
    - identifie toutes les importations inutiles
    - fait une proposition d'importations correctes

    Ce n'est pas tout à fait au point, mais ça m'aide déjà beaucoup pour clarifier tout ce qui est importations réduites au strict minimum, en particulier pour éviter l'affreux "from XXX import *". Et j'ai en même temps la documentation complète du module dans un fichier texte. Pour un projet composé de 50 fichiers Python, j'obtiens toutes ces analyses en quelques secondes.

    En fait, on trouve ou on fabrique des outils, mais il sera intéressant un de ces jours de parler de méthode, afin de définir dans quel ordre efficace il convient de les utiliser...

    Il y a du boulot!
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