Mentorat sur les tests unitaires et le principe de "mock"

Session du 11 septembre 2024 à 21h00

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Mentorat sur les tests unitaires et le principe de "mock"

Cette session de mentorat Python et Django avancé sur les tests couvre des concepts clés tels que l'utilisation des mocks pour simuler des objets ou des comportements dans les tests. Elle se concentre sur la création de tests plus robustes et maintenables, en améliorant l'efficacité et la modularité des tests dans les applications Python et Django.

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00:00:00 :Est-ce qu'il vous est possible de grossir un peu la police, de zoomer un peu ? Merci.On va le faire comme ça, ok ?Et donc ici, j'ai un test qui passe une fois sur dix.

00:00:23 :Alors vous êtes bien d'accord qu'un test automatisé qui ne passe qu'une fois sur dix,ça va créer beaucoup d'agitation parce que vous allez devoir comprendre pourquoi la plupart du temps il ne passe pas et puis des fois il passe.

00:00:36 :Et c'est à ça que servent les mocs, c'est-à-dire que je vais vouloir contrôler cette valeur que je ne contrôle pas.Ça c'est une des raisons d'utiliser les mocs.

00:00:45 :Et pour le coup, qu'est-ce que je vais faire ? Moi je suis intéressé finalement à tester la fonction f ici.Je ne suis pas intéressé à tester que rendint fait son job.

00:00:58 :Ça c'est le job de l'équipe de développement de Cépiton de vérifier que les fonctions de la bibliothèque standard font leur job.Si j'utilise des fonctions externes d'autres bibliothèques, c'est également le job des développeurs de ces bibliothèques de vérifier que ces fonctions font leur job.

00:01:19 :Donc mon job à moi c'est de tester que f fonctionne.Ce n'est pas mon job de tester que rendint fonctionne.Donc en fait ce qu'on va faire, c'est que plutôt que de travailler avec rendint, on va juste pour les tests enlever le caractère aléatoire.

00:01:35 :Donc on va ici dans notre fichier test faire une fausse fonction que je vais appeler ici moc rendint du nouveau.Et puis cette fonction on va lui faire avoir une valeur de départ, start, une valeur d'arrivée, stop.

00:01:53 :Donc valeur max, min. Dans notre cas c'est min et puis max.Et puis on va lui faire retourner une valeur qui sera 5.Et on va lui dire que nous on veut exécuter f.

00:02:12 :Mais avant d'exécuter f, on veut aller remplacer dans random.Si je fais import, import random.Je veux aller remplacer dans, alors je veux récupérer la valeur, alors original random.

00:02:30 :Égal random.rendint.Donc ici je récupère rendint.Je récupère la fonction originale.Je la remplace par ma fausse fonction.Donc random.rendint ici est égal à moc rendint.

00:02:53 :J'exécute cette fonction qui elle sans le savoir va du coup utiliser ma fausse fonction qui va retourner 5.Puis ensuite à la fin je fais l'opération inverse.

00:03:07 :Je vais remettre ici la valeur originale à sa place.Et maintenant si j'exécute ça, comme moc rendint retourne toujours 5, mon test va toujours passer.

00:03:25 :Je peux exécuter autant que je veux le test.Il passe toujours.Bien sûr je pourrais créer d'autres tests et puis utiliser d'autres mocs qui donnent des valeurs spéciales à rendint pour vérifier que si rendint retourne 1, par exemple ma fonction gère bien le truc et passe également etc.

00:03:50 :Donc ici j'ai pu simuler une situation et vérifier que f gère correctement cette situation.Donc j'ai pu moquer ou imiter la fonction rendint en lui faisant avoir un caractère particulier qui est en lui faisant perdre son caractère aléatoire de manière à pouvoir tester une situation en particulière.

00:04:19 :C'est qu'est-ce qui se passe lorsque rendint retourne 5.Et là j'ai validé dans mon test que lorsque rendint retourne 5, f fait son job.Vous voyez qu'en python je peux remplacer une fonction par une autre sans problème.

00:04:37 :Maintenant ceci est un peu beaucoup de code.Mais il a l'avantage pour ceux qui n'ont jamais utilisé les mocs parmi vous d'être relativement parlant.C'est-à-dire qu'on voit ce qui est fait.

00:04:54 :On voit qu'on remplace une fonction par une autre qui est une fausse fonction.Et puis on voit qu'à la fin du test on remet les choses en place.

00:05:04 :Maintenant pour éviter que lorsque vous devez écrire sur un projet des centaines voire des milliers de tests,au bout d'un moment vous en aurez ras-le-bol d'avoir à écrire 3, 4 à 5 lignes de mocs.

00:05:20 :Ici je vois que j'ai déjà 2 lignes pour écrire ma fonction de mocs,plus 2 lignes pour aller mettre en place mon moc et une ligne pour refaire le ménage à la sortie.

00:05:32 :Donc Python a créé des bibliothèques pour nous aider.Et PyTest en particulier également a de quoi nous aider.Un des outils pour nous aider de PyTest c'est une fonctionnalité qui s'appelle MonkeyPatch.

00:05:54 :Donc ce que va faire MonkeyPatch ici c'est qu'il va faire exactement ce qu'on vient de faire là.Il va aller remplacer une fonction, la fonction originale ici, par une fausse fonction et il va remettre les choses en place à la fin du test.

00:06:14 :Donc comment utiliser cette fonctionnalité là ?On va simplement effacer notre code et on va ensuite utiliser MonkeyPatch et son attribut setHacker pour faire exactement la même chose que ce qu'on vient de faire avant.

00:06:36 :Alors MonkeyPatch, voilà.Qu'est-ce qu'on va lui dire ici ?D'ailleurs je vais déplacer la définition de ma fausse fonction ici à l'intérieur du test.Je vais lui dire à PyTest Prends random.randint et remplace cette fonction par cette fonction là.

00:07:09 :C'est ce que fait MonkeyPatch setHacker.Je n'ai plus besoin d'importer random pour le coup.Et il va faire le nécessaire pour que lors de cette exécution de cette fonction F cette fonction F utilise une fausse version de random que je contrôle moi de telle manière à ce que je puisse simuler des situations.

00:07:35 :Je peux ici simuler la situation où mon test vaut 5 mais je peux simuler n'importe quelle valeur, par exemple une situation où mon test vaut 1 mais en particulier je peux écrire un autre test ici F returns the correct value If randint is minimal On sait que la valeur minimale de randint dans notre implémentation de F c'est 1

00:08:19 :et on veut vérifier que ce comportement est bien valide.Pour l'instant je triche un peu parce que cette fonction F retourne juste cette valeur là mais ce n'est pas obligatoire.

00:08:38 :Maintenant je peux faire que F soit un peu plus complexe.Par exemple F random val et puis va retourner en boulet 1 F retourne en boulet 1 et return random val Donc elle retourne vrai si la valeur retournée est paire elle retourne faux si la valeur est impaire Donc ici on peut faire nos tests

00:09:21 :Ici le résultat doit être false puisque cette fonction F retourne vrai si la valeur aléatoire est paire sinon elle retourne faux donc ici si F retourne 5 donc F doit nous donner faux si F retourne 2 ou plutôt si randint retourne 2 F doit nous retourner faux et là je peux vérifier ces situations là

00:10:02 :ici elle retourne vrai puis boule ou alors est égale à 0 et là j'ai capté un bug avec cette situation et puis finalement maintenant je le corrige Ok, donc un MOC sert à remplacer une valeur que ce soit une fonction, une classe, par une autre pour les intérêts d'un test

00:10:41 :Donc n'hésitez pas à m'arrêter à n'importe quel moment si quelque chose n'est pas clair Quel intérêt maintenant vous à la vraie vie à faire ce genre de choses ?

00:10:52 :Et là on va regarder un exemple un peu plus réaliste Certains d'entre vous peut-être font du scrapping donc ici j'ai créé un exemple qui va faire du scrapping donc si on va voir ce que fait cet exemple si on se rend dans un MOC request donc c'est un code

00:11:18 :de plusieurs fonctions mais qu'est-ce qu'il fait ce code ?Il va se rendre sur développer.com donc ici même sur la section Python de développer.com ici et puis il va aller récupérer tous les titres d'articles ou d'actualité tous les titres d'actualité ici qui ont été publiés sur développer.com

00:11:41 :et puis il va même remonter la pagination comme ça et il va aller regarder toutes les pages de ce site et puis il va nous rapatrier tous les titres d'actualité qui ont été publiés entre la page 1 donc ici on est sur la page d'accueil la page 1 et la dernière page qui est la page 22

00:12:06 :ok ?Donc si on exécute ce code alors pour l'instant il est fonctionnel normalement si je ne me suis pas planté cet après-midi en le faisant donc j'exécute ce code avec en exécutant ce code exemple ici ce module exemple donc python-m-exemple et puis il va chercher les articles sur toutes les pages

00:12:35 :de python.developper.com puis il va construire une liste avec tous les titres et à la fin il va m'afficher les articles qu'il a trouvés sur python.developper.com

00:12:50 :bien sûr j'aurais pu faire quelque chose d'un petit peu plus ambitieux ici mais j'ai pas vraiment d'autres idées ou de sites à scraper donc ici on a scraper les titres d'articles du python publiés sur python.developper.com

00:13:07 :et si on regarde ces différentes fonctions on voit qu'il y a une fonction ici qui s'appelle get all titles je crois que c'est celle-là qui fait des appels réseau donc ici cette bibliothèque request fait des appels réseau elle va effectivement consulter le site python-developper.com

00:13:36 :et puis elle va rapatrier ces articles vous avez pu voir que ces appels, ces multiples appels ici peuvent prendre plus ou moins de temps mettons environ 1 à 2 secondes par appel mais si de nouveau j'avais des milliers de tests et des milliers de fonctions dans mon projet c'est du temps qui va s'accumuler

00:14:01 :et possiblement c'est quelque chose qui va me poser problème lorsque je lancerai les tests par exemple avant de faire un commit sur github je vais lancer mes tests et ça va prendre beaucoup trop de temps donc notre idée ici c'est de désactiver cet appel réseau une situation très pratique

00:14:25 :j'ai un code qui fait des appels réseau via la fonction request.get je veux désactiver cet appel réseau donc ici on a tout de suite l'idée d'utiliser un mock pourquoi ?

00:14:43 :parce que du coup je vais pouvoir faire une fausse fonction request.get et faire que cette fonction n'appelle pas le vrai site mais simule un résultat donc on peut imaginer request.get ne fait pas d'appel réseau

00:15:00 :mais simule le résultat et retourne directement la réponse et ensuite cette réponse elle doit avoir plusieurs caractéristiques cette réponse elle doit avoir un code de statut si vous avez déjà fait un petit peu de web par exemple vous savez que quand un navigateur contacte un site web pour rapatrier son contenu

00:15:23 :ou alors il contacte une API pour rapatrier son contenu il va recevoir une réponse HTTP qui aura un code qui va déterminer si la requête a été en succès ou pas donc si ce code est 200 typiquement c'est qu'il a réussi à récupérer le contenu de la page avec succès

00:15:46 :si ce n'est pas le cas si le code est différent de 200 en particulier si c'est par exemple un code dans le domaine des 400 et c'est qu'on a requêté une page qui n'existe pas et si c'est un code du domaine des 500 c'est qu'il y a eu une erreur sur le serveur

00:16:05 :donc ici en moquant cette fonction j'ai la possibilité de simuler dans mes tests plein de situations je peux faire que request.get retourne une réponse qui aura un code statut 200 ou quel cas je simule une situation où la requête aux sites web distants s'est bien déroulée et puis je peux tester que mon code

00:16:36 :fonctionne parfaitement avec les requêtes qui sont valides mais également je peux simuler une situation où j'ai une erreur par exemple je peux forcer un code de statut par exemple 404 page non trouvée et voir est-ce que mon code va se comporter correctement si la requête la requête web me retourne une page qui n'existe pas

00:17:08 :donc un code d'erreur 404 et donc je peux simuler cette situation grâce aux mocs de nouveau donc ici je vais essayer d'écrire des tests et puis d'écrire en particulier un test qui va simuler cette fonction request encore une fois n'hésitez pas à m'arrêter si je vais trop vite donc ici on va essayer

00:17:38 :de tester une fonction qui s'appelle getAllTitles et on voit qu'à l'intérieur de getAllTitles il y a une requête donc même plusieurs fois parce qu'on est dans une boucle wild une requête qui fait ici un appel réseau donc pour tester cette situation on va se rendre dans le répertoire mocRequest ici

00:18:05 :et on a déjà notre fichier exemple.py on va créer un fichier de test et par convention je vais utiliser le même nom que mon module exemple ici mais je vais juste avoir test underscore exemple donc test underscore juste devant le nom donc je crée un nouveau fichier je le nomme test underscore

00:19:16 :ça va déjà prendre pas mal de temps parce que ici getAllTitles va faire plusieurs appels réseau pour aller chercher les 22 pages de sites web qu'on désire scraper donc déjà là on a quelque chose qui va au delà ou qui n'est pas quelque chose de souhaité et puis on va vouloir moquer

00:19:42 :request.get donc on va essayer de voir ensemble comment le faire pour que vous puissiez voir de manière simple comment on va le faire on va lire le code ici et puis essayer en lisant le code de request.get

00:20:06 :doit prendre c'est une fonction qui doit prendre ici deux donc si je moque fonction elle doit prendre deux arguments et elle doit retourner ici quelque chose qui sera un objet ok puisque ici elle répond qu'on doit pouvoir appeler un attribut qui s'appelle status code donc c'est une chose qu'on va

00:20:36 :vouloir essayer de faire dans notre test, test exemple un petit peu le ménage ici et puis donc on va commencer à créer notre faux ici je vais l'appeler moque request get donc je dois créer une fonction une fonction qui prend deux paramètres et qui retourne un objet donc allons-y

00:21:08 :créons cette fonction qui prend deux paramètres le nom que vous donnez à ces paramètres il n'a presque pas d'importance le premier paramètre il n'a pas d'importance parce que là il est appelé comme argument positionnel et puis ici par contre le deuxième argument 5 est appelé à l'aide d'un argument mot clé

00:21:32 :donc le deuxième argument je dois absolument l'appeler timeout le premier en fait c'est l'URL donc je vais appeler URL le premier et lui c'est je peux lui donner n'importe quel nom mais par contre le deuxième comme dans mon code j'utilise timeout égal 5 je suis obligé qu'il s'appelle timeout

00:21:54 :donc ici on va l'appeler timeout timeout donc une fonction qui a deux paramètres donc le dernier s'appelle timeout cette fonction doit retourner un objet donc ici pour retourner un objet il me faut éventuellement une classe créer une classe vide pour l'instant on va l'appeler mock response ok je dois

00:22:26 :retourner ici une réponse une réponse qui doit être un objet et à la ligne suivante je vais devoir appeler son attribut status code donc une fonction qui prend deux paramètres et qui retourne un objet donc je crée une fonction avec deux paramètres dont le deuxième s'appelle timeout et qui définit une classe mais surtout

00:23:00 :qui retourne un objet qui retourne un objet un objet c'est une instance, une classe donc je crée une classe qui fait rien et je retourne un objet vous voyez que finalement je respecte l'interface proposée par request.get

00:23:24 :ici si je fais rien de plus mon code ne verra ni verra que du feu il va pouvoir utiliser ma fonction le seul problème c'est que quand il va arriver à la ligne suivante il n'aura pas d'attribut status code mais pour l'instant on va y aller comme ça donc on va procéder

00:23:50 :de la même manière que lors de mon petit exemple de la fonction f tout à l'heure c'est à dire qu'on va aller request donc ici je vais importer la bibliothèque request je vais aller remplacer request enfin je vais prendre request original je prends le request.original

00:25:06 :qui prend juste une url ici et c'est par défaut alors je vais prendre cette url par exemple je vais mettre ça ici ça va me retourner en résultat ou des résultats et puis ensuite je vais devoir tester quelque chose certes quelque chose pour l'instant allons pas jusqu'à ce que je dois

00:25:36 :mais on va déjà valider que get all titles n'utilise pas mock request request.get mais il utilise bien mon mock donc on va exécuter ces tests ici on exécute ces tests en utilisant l'outil pytest je démarre pytest et je vois qu'il y a une erreur quelque part il y a une erreur quelque part

00:26:06 :parce que normalement ici on voit qu'il y a un problème avec ma réponse la réponse que j'ai simulée ici elle me retourne bien en objet mais cet objet il n'a pas de code de statut donc c'est pas réellement une réponse de request puisque je ne l'ai pas complètement imité

00:26:32 :ici c'est une réponse mais qui n'a pas de status code et donc ça c'est un souci donc si je veux vraiment imiter ma fonction request.get

00:26:44 :cette fonction doit retourner une réponse mais cette réponse doit être un objet qui possède un status code ok comment faire ici il me suffit de créer dans cette réponse un status code status code et ici vous lui donnez n'importe quelle valeur si vous voulez simuler une requête web qui réussit

00:27:12 :vous pouvez dire ok la réponse qui va être retournée par ma fausse fonction request.get elle va retourner en code 200 ça veut dire que je vais tester une situation où ma réponse ma requête a réussi et a retourné une réponse valide donc ça veut dire que techniquement je vais

00:27:36 :dans ma fonction passer ce test avec succès et continuer le reste de finalement de ma page si par contre j'ai une situation d'erreur ben j'aurai ici je peux simuler une situation d'erreur dans mes tests par exemple avec une situation en code qui serait différente de 200 on voit que finalement je pourrais mettre

00:28:06 :en code 400 ou 500 et tout ce qui n'est pas tout ce qui n'est pas 200 sera considéré par ma fonction comme un code d'erreur et dans ce cas si on exécute la fonction get titles get all titles avec un code qui serait différent de 200 alors le test va emprunter

00:28:28 :le chemin de ce de ce code là de ce response status ici ici il va faire un print et puis il va continuer à chaque fois etc et à la fin si toutes les fois qu'il est appelé la réponse est toujours 200 et bien il va retourner une liste vide

00:28:48 :ok s'il vous plaît pourquoi c'est une classe à ce niveau au niveau de pourquoi on utilise une classe pourquoi c'est une classe à ce niveau parce que ici si on regarde là ça c'est une fonction ok une fonction avec deux arguments mais qui va retourner en résultat ici qu'on stocke dans la variable

00:29:16 :réponse et si vous regardez bien l'usage qu'on va faire de cette réponse ici l'usage de cette réponse on va appeler ici response point status code donc ici on a bien quelque part un objet qui devrait avoir un attribut qui est status code si ici j'ai par exemple un entier

00:29:44 :prenons la valeur 10 par exemple sur la valeur 10 j'aurai pas cet attribut status code donc il faut que ce soit un objet pour que je puisse lui ajouter des différents attributs ici on voit que réponse point status code doit être défini il doit avoir une valeur on voit plus loin également

00:30:10 :il doit exister une réponse point content ok si on regarde dans le terminal python prenons ici python simplement le terminal et mettons que je crée une variable réponse et puis je lui donne une valeur quelque chose qui n'est pas un objet enfin c'est pas vrai 10 est un objet mais

00:30:42 :cet objet ne possède pas un status code donc si j'appelle ce status code j'aurai une erreur qui me dit attribut erreur ici int n'a pas d'attribut qui se nomme status code donc si j'avais retourné un int ici ici à ce stade j'aurai un problème rien ne m'empêche d'essayer ou d'expérimenter

00:31:18 :si je retourne 10 ici par exemple et non pas un objet j'aurai effectivement un problème parce que si j'exécute pytest il va me dire ok l'attribut erreur int object as no attribute status code ok donc je vois que je ne peux pas retourner je ne peux pas non plus retourner

00:31:44 :un dictionnaire par exemple parce qu'un dictionnaire il n'a non plus pas d'attribut qui s'appelle status code j'aurai le même résultat donc le seul résultat qui va passer c'est de retourner un objet un objet ici qui possède un attribut status code ok merci mais maintenant s'il n'a que status code

00:32:16 :il ne va pas aller très loin de notre code il va passer ce test là s'il a une valeur 200 il va passer outre ce if s'il a une valeur différente de 200 il va rentrer dans ce if mais ensuite il doit aussi avoir une valeur contente, en contenu ici

00:32:40 :donc une réponse retournée par request.get doit à la fois avoir un attribut status code et avoir un attribut contente je vérifie rapidement que en principe c'est tout ce qu'il doit avoir donc ici je peux encore ajouter un contente mettons une chaîne vide ici si je ne mets pas de contente

00:33:14 :si on commente ça et puis qu'on réexécute pytest alors on va pour l'instant il passe parce que je n'ai pas donné de test il n'est pas prévu pour s'arrêter ici dans mes tests mais ici 200 il va aller outre et puis maintenant il va buter sur contente en effet à cette ligne de code

00:33:42 :exactement donc la ligne 84 on a respond.contente respond.contente doit exister pour que mon code puisse fonctionner ok respond.contente donc on va ici décommenter cette ligne là pour que le test puisse s'effectuer ok et maintenant on va exécuter un insert ici qui dit alors qu'est-ce qui se passe si on a une requête correcte

00:34:18 :et on a du contenu qui est vide une page vide alors c'est un test pertinent vous dites que vous faites un programme de scrapping et vous allez chercher une page web puis imaginez que vous recevez une page complètement vide est-ce que votre fonction est capable de gérer cette situation

00:34:46 :donc ici qu'est-ce qu'on simule on simule une fonction qui s'appelle getAllTitles qui est censée aller récupérer python-développé.com et puis on se dit ok ben getAllTitles va recevoir de la part de request.get

00:35:04 :une réponse qui est un succès puisqu'elle a un code 200 mais qui a un contenu vide et ici effectivement c'est ce qu'on va essayer alors on voit que result du coup que doit faire cette fonction du coup elle doit peut-être retourner une liste vide je ne sais pas ce qui est prévu

00:35:34 :je ne me rappelle plus ce que j'ai prévu dans ce cas là elle va retourner une liste à la fin les titres et puis si la page est vide on peut très bien s'imaginer que c'est raisonnable de recevoir une liste qui ne contient aucun titre elle retourne une liste de titles

00:35:52 :donc ici si ma fonction reçoit une réponse valide mais qui n'a pas de contenu ok le résultat doit être vide je vérifie ça donc pytest et là c'est bien le cas si le résultat contient un titre à ce moment là le test ne va pas passer mais c'est pas très pertinent

00:36:22 :on va dire que si le contenu de la page web que je reçois est vide à ce moment là le résultat doit être une liste vide ça veut dire qu'au moins j'ai une assurance en faisant ce test que j'ai bien géré cette situation que mon code se comporte correctement

00:36:46 :lorsque l'outil qui me sert à aller récupérer les pages web me retourne du contenu vide bien sûr il ne va pas toujours être vide ce contenu essayons de simuler du contenu valide pour simuler du contenu valide regardons ce à quoi ressemble le contenu valide sur developper.com

00:37:16 :prenons cette page là et si je fais un clic droit sur cette page et que je fais inspecter je vois ici qu'il va me retourner du code html alors à ce stade on n'est pas sur un webinaire aujourd'hui ou sur un mentorat dédié à du html mais ici j'ai une colonne actue

00:37:42 :je vais la copier on va copier cette colonne d'actualité copie puis on va venir coller ça dans le contenu finalement c'est moche au possible mais c'est fonctionnel donc j'ai du contenu mais qui est un petit peu trouvant j'essaye de remonter voilà on va mettre trois guillemets bidon voilà tout notre contenu

00:38:22 :on va descendre tout en bas de ce contenu alors dans une vraie démo on peut mettre ce code dans un fichier pour pouvoir éventuellement l'appeler ou alors le simplifier artificiellement j'aurais du le simplifier en amont ok donc là j'ai du code qui ressemble finalement à la page web que je veux scraper, simplement j'ai pas besoin d'aller le chercher

00:38:52 :moi ce que je veux c'est pas tester que request.get elle sait faire son job je veux juste tester que request.get en tout cas que ma fonction sait gérer une requête valide et donc ici testons le truc et puis on teste le truc et on voit qu'on a une erreur

00:39:14 :une erreur pourquoi ?parce que ma fonction elle marche elle est correcte mais moi je teste si j'ai une réponse une page correcte ici je vais normalement obtenir une liste avec tous les articles que contient cette page on va simplifier un petit peu ce code on va simplifier ce code html

00:39:50 :juste pour avoir un ou deux articles on va déjà éliminer tout ça là on a peut-être encore quoi qu'on a un article, deux articles on a un premier article ici et puis un deuxième je crois que c'est tout ce qu'on a allez mettons un article on va éliminer ce premier article

00:40:20 :on va tester que quand il nous retourne un article déjà ça ça fonctionne on va y aller comme ça ok pytest et puis ici j'ai effectivement un article qui va être retourné c'est l'article qui a ce titre là donc il est plus vide donc ici maintenant je devrais mettre le nom de cet article

00:40:50 :et puis c'est ce qu'on va faire là le titre titre titre titre alors premier article il est où ce titre voilà je vais simplement aller reprendre puisque j'ai préparé aujourd'hui sur gist aller reprendre mes petits modèles avec mes articles simplifiés comme ça si je les trouve je les trouve pas

00:42:13 :ok ok donc ici la seule chose qui me manque pour que le test passe c'est de mettre la liste des titres ici plutôt que de le mettre à la liste vide mais ce qu'on voit c'est qu'on a créé on a simulé une réponse avec un code du contenu le contenu en pratique je vais le mettre dans un fichier

00:42:39 :et comme ça vous pouvez simuler toutes les situations vous pouvez décider quel code vous envoyer quel code HTML va retourner votre page et vous allez tester que votre fonction marche correctement et ceci sans faire un seul appel réseau et pourquoi ça parce que finalement j'ai remplacé la fonction qui fait les appels réseau

00:43:07 :par des mocs comment j'ai fait ceci alors pour qu'on puisse bien naviguer je retire mon contenu pour qu'on puisse voir de quoi il retourne voilà j'ai simplement exactement comme dans mon premier exemple remplacer la fonction la vraie fonction par une fausse fonction et ce que j'ai fait ici je peux le faire

00:43:35 :de la même manière que pour notre premier exemple je peux utiliser une fonctionnalité de pytest qui s'appelle monty patch donc monty patch ce qui va m'éviter quelques lignes de code ici et puis surtout de faire le ménage après ici monty patch ici request .get et je vais simplement

00:44:01 :dire remplace request .get par une fausse fonction qui est moc request get et une nouvelle fois donc on fait avec ça on va remplacer une fonction par une fausse fonction qui nous évite de faire un appel réseau et cette stratégie vous pouvez l'appliquer à chaque fois que vous avez besoin

00:44:29 :par exemple d'accélérer des opérations dans les tests ou alors notre premier exemple c'était de maîtriser le côté random de la fonction ici dans ce deuxième exemple la justification pour utiliser en moc c'est pour éviter qu'on ait un appel réseau sur un site web distant pour plusieurs raisons parce que c'est lent

00:44:55 :mais aussi pour éviter à chaque fois que je lance les tests de frapper sur développer.com ils méritent pas ça les pauvres, ils méritent pas que à chaque fois que je fais des tests j'ai des dizaines de requêtes vers leur site qui viennent donc je vais effectivement éviter les appels

00:45:13 :réseau dans les tests mais c'est pas la seule raison de faire des mocs Quelles sont les autres raisons pour faire un moc ? Par exemple

00:45:25 :ici, si vous allez étudier un peu plus en avant mon code le code qu'il y a dans exemple.py vous allez voir, alors là je vais pour le coup le rapetissir un tout petit peu, vous allez voir que ce code est composé de plusieurs fonctions et que finalement ma fonction principale

00:45:49 :que j'ai appelé getAllTitles qui va récupérer tous les titres sur développer.com elle fait appel à cette fonction à plusieurs autres fonctions getAllTitles ici fait appel à la fonction extract titles from html et puis elle fait appel à la fonction getNextPageURL et puis c'est tout donc elle fait appel à deux autres fonctions

00:46:17 :donc ma fonction getAllTitles fait appel à deux autres fonctions qui sont des fonctions que j'ai programmées moi mais peut-être à ce stade peut-être qu'on vous a déjà parlé de test unitaire est-ce que quelqu'un peut me dire ce qu'est un test unitaire ?

00:46:37 :ou quelle est votre interprétation à vous d'un test unitaire si on vous parle de unit test ou du test unitaire qu'est-ce que ça vous parle et qu'est-ce que ça vous évoque ?

00:46:53 :moi ce que je comprends c'est que c'est un test qui teste une unité enfin quelque chose qui dépend pas d'autre chose exactement et cette unité dans du code Python en général c'est une fonction ou une méthode donc quand on parle de test unitaire on voudrait en principe tester une fonction

00:47:21 :en isolation des autres ou alternativement une méthode d'une classe donc si on a une classe, une méthode en isolation d'autres méthodes donc ça veut dire que pour tester ce code, je vais tester ma fonction getAllTitles mais je vais probablement aussi tester que la fonction extractTitlesFromHTML fonctionne et si elle reçoit du HTML

00:47:49 :du code HTML que cette fonction va bien me retourner une liste de titres ok ?donc si je teste cette fonction extractTitlesFromHTML lorsque je teste ma fonction principale getAllTitles en principe j'ai pas besoin de tester que ça ça fonctionne et donc je peux moquer ou je peux créer un mock

00:48:27 :pour ma propre ici ma propre fonction qu'est-ce que ça va avoir pour effet ça va avoir pour effet que si je teste getAllTitles ce test ne va pas échouer si j'ai un bug dans extractTitlesFromHTML en fait je veux découpler les deux parce que le problème si vous avez trop de couplage

00:49:03 :si il y a un bug dans extractTitlesFromHTML que ça finalement ça fasse casser tous les tests également de getAllTitles et donc pour finir vous savez plus où est le bug vous savez plus si le bug il est dans getAllTitles ou si le bug est dans extractTitles par contre si vous

00:49:31 :isolez les deux si vous créez maintenant un mock de extractTitlesFromHTML et que vous testez getAllTitles finalement le code de getAllTitles ne dépend plus réellement de extractTitlesFromHTML et vous pouvez tester séparément extractTitlesFromHTML dans d'autres tests quand je teste getAllTitles je suis intéressé à tester tout ça tout ce fonctionnement mais je ne suis pas intéressé

00:50:09 :à tester que ça retourne bien une liste donc je veux faire un mock pour cette fonction là et puis je veux faire un mock pour cette fonction là qui doit retourner l'URL de la page suivante vous voyez sur developper.com

00:50:29 :si on va regarder ici on a tout en bas de notre site on a un système de pagination avec la première page la deuxième, la troisième, etc.

00:50:41 :jusqu'à la dernière page qui est la numéro 22 ok donc ici j'ai une fonction qui chaque fois qu'on a extrait le contenu d'une page on va chercher la page suivante et puis on va recommencer sur la page suivante et ça j'utilise une fonction même chose s'il y a un bug

00:50:59 :dans cette fonction je ne veux pas que les tests getAllTitles échouent ok donc ce que je vous ai montré là c'est pas finalement quelque chose qui se limite les mocks c'est pas quelque chose qui se limite aux appels réseau techniquement si une fonction appelle une autre fonction je devrais

00:51:23 :je devrais créer des mocks pour isoler ces fonctions pour pouvoir les tester unitairement donc c'est pas quelque chose que je fais une fois de temps en temps en fait des mocks j'en crée tous les jours et donc quand on fait par exemple beaucoup de tests dans son activité professionnelle

00:51:43 :quand on est dans une boîte qui utilise des tests au quotidien et qui fait par exemple du test de développement qui utilise ce genre de stratégie des mocks ils en écrivent tous les jours et donc les mocks c'est pas nécessairement compliqué mais c'est quelque chose qui mérite surtout quand on débute

00:52:07 :qu'on s'y frotte un petit peu pour comprendre le principe ici jusqu'à maintenant vous avez pu voir que c'est relativement rébarbatif de dire ok j'ai voulu imiter cette fonction donc j'ai créé moi même une fonction j'ai créé une classe et puis cette classe elle avait un statut etc et un contenu

00:52:35 :et j'ai dû ici tout créer à la main pour simuler ma situation où j'ai une requête qui réussit et un contenu vide et ceci j'aimerais pouvoir ou on aimerait pouvoir éventuellement le simplifier c'est à dire créer un mock pour cette fonction request.get

00:53:01 :c'est quelque chose qu'on peut éventuellement vouloir simplifier. Alors on est déjà à 22h et on n'aura pas forcément le temps d'aller dans le détail de request.mock et de toute manière

00:53:11 :probablement qu'on refera un mentorat sur le sujet mais ici il existe dans la bibliothèque standard de Python tout en une partie qui est dédiée à ça cette partie dédiée au mock c'est unitest.mock

00:53:27 :donc unitest .mock unitest.mock donc c'est une partie de la doc Python qui est dédiée à cette partie de la bibliothèque qui est un sous paquet de la bibliothèque unitest et qui permet de simplifier la fabrication des mocks donc ici dans cette bibliothèque j'ai par exemple une classe qui s'appelle magic

00:53:57 :mock et que je vais pouvoir utiliser pour créer mon imitation donc ici je peux à la place de créer cette fonction à la main je pourrais utiliser unitest.mock donc

00:54:11 :unitest import mock et puis là je vais pouvoir mock mock request get 2 on va l'appeler comme ça mock request.get 2 c'est mock .magic mock

00:54:33 :je ne vous montre pas tout de suite magic mock et puis parce que le nom dit un petit peu tout ici magic mock peut vous faire sentir que les mocks c'est magique et que finalement il y a vraiment quelque part de la magie noire à pouvoir remplacer un objet

00:55:01 :par un autre et de pouvoir se dire ok finalement bien comprendre ce mécanisme or je vous ai montré créer des mocks c'est absolument pas magique on va dédier magic mock et mock à un autre webinaire ici on a créé un mock complètement à la main donc on n'a pas besoin de magie

00:55:25 :pour ça et puis en plus on n'a même pas utilisé mon keypad en premier temps on a réalisé un mock complètement à la main donc comprendre les mocks c'est des principes et ce principe il est pratiquement tout résumé dans mon test exemple ici ce principe c'est de remplacer un objet

00:55:45 :ou une fonction par un autre dont on maîtrise le comportement vous avez maintenant compris qu'on va utiliser les mocks pour isoler les fonctions dans des tests unitaires on va utiliser des mocks pour stopper les appels réseau on va utiliser des mocks pour stopper les appels en base de données

00:56:09 :et c'est exactement dans ce contexte qu'on pourrait l'utiliser lorsqu'on fait du Django lorsque vous faites du Django alors je sais pas si tout le monde ici a déjà fait du Django c'est pas nécessairement le cas chez Docstring parce qu'une partie des étudiants chez Docstring comme je le comprend va passer le TOSA

00:56:33 :et donc peut-être certains d'entre vous se concentrent essentiellement sur du Python et une partie d'autres personnes se concentrent sur une carrière professionnelle éventuellement dans le web. Donc ça c'est mon

00:56:45 :parcours à moi et donc comme je fais du web quelque part c'était intéressant de se dire et dans un contexte comme Django qu'est-ce qui pourrait nous amener à utiliser des mocks ici j'ai créé un mini projet Django vous voyez qu'il tient en deux répertoires, un répertoire config qui contient essentiellement de la

00:57:09 :configuration et une app Django que j'ai appelé exemple et pour ceux qui ont déjà fait du Django ici une app Django est composée d'un module Python qui s'appelle views.py. Ce views.py

00:57:25 :contient des fonctions essentiellement ou éventuellement des classes, on va appeler des classes baseView mais pour l'instant on va dire que c'est des fonctions une vue c'est une fonction, c'est toujours une fonction jamais autre chose une vue c'est une fonction qui va finalement tester une requête web sur votre web. Le problème de tester

00:57:47 :une vue, donc le problème de tester une requête web sur un serveur web c'est que j'ai précisément besoin d'avoir un serveur web et pourquoi pas pouvoir tester les fonctionnalités d'un framework web comme Django mais sans utiliser de serveur web c'est beaucoup plus rapide c'est beaucoup moins complexe et c'est effectivement

00:58:15 :comme ça qu'on voudrait pouvoir le faire alors sur ce code quelles sont les opportunités d'utiliser un mock je vois plusieurs une des opportunités ici c'est la requête qui est reçue depuis le navigateur qui visite notre site cette requête c'est une requête HTTP qui se traduit en Django par un objet

00:58:43 :du type HTTP request, c'est ce que va recevoir cette variable request donc si je veux éviter de recevoir un serveur d'utiliser un serveur dans mes tests je veux créer un mock qui va simuler une requête HTTP première opportunité simuler cette requête deuxième opportunité de créer un mock c'est par exemple dans ce formulaire

00:59:13 :ici, donc ceux parmi vous qui ne font pas de web vous avez déjà visité plein de sites web dont docstring par exemple et sur docstring il y a plein d'endroits ou plein d'opportunités d'utiliser des formulaires et ces formulaires finalement vous allez pouvoir entrer des données à l'intérieur et ces données vont pouvoir être valides

00:59:37 :ou invalides une donnée invalide serait par exemple lorsque j'ai un formulaire et j'entre à la place de l'email j'entre en numéro de téléphone typiquement là j'ai fait une erreur de saisie, j'ai ajouté un numéro de téléphone à la place de l'email la donnée est invalide tandis qu'elle est valide si lorsqu'on me

00:59:59 :demande en email, j'entre mon adresse email, donc ici par exemple une opportunité d'utiliser un mock c'est déjà de créer un mock pour ce formulaire ici, déjà parce que moi je veux tester cette vue cette fonction là, je ne veux pas forcément tester cette classe là, cette classe est une classe que j'utilise

01:00:19 :au sein de ma vue, au sein de ma fonction c'est donc une dépendance externe et donc quelque part je peux isoler les tests de cette classe là et les tests de cette fonction là en créant un mock pour ce formulaire là, donc je peux créer des mock pour des classes

01:00:41 :et je peux créer des mock pour des objets, je peux créer des mock pour des fonctions, en fait tout ça c'est exactement la même chose tout est objet finalement que ce soit une fonction une classe ou n'importe quoi d'autre c'est pareil, donc ici deuxième opportunité d'utiliser un mock, c'est pour les formulaires

01:01:01 :comme ça je peux simuler ok, mon formulaire il est valide, ça veut dire que il possède une méthode isValid qui retournera true mais je peux également simuler la situation où je crée un mock de formulaire où la méthode isValid va retourner false et dans ce cas là cette condition, est-ce que mon formulaire

01:01:25 :est valide, va retourner false donc cette condition va être fausse je ne vais pas employer ce chemin mais je vais employer le chemin où je vais sauter ici et me retrouver ici à la fin de la fonction et donc les mock ici, me permettent de simuler des situations de validité et de non-validité

01:01:47 :avec un formulaire troisième opportunité ça parle beaucoup moins aux gens qui ne connaissent pas Django cette ligne là, ça va être un appel à la base de données donc ici, on va aller créer un élément à l'intérieur de notre base de données mais c'est très lent on va interagir avec une base de données

01:02:09 :dans des tests, si vous en avez des milliers vous êtes bon pour aller prendre le café et en plus aller manger donc ici, même chose, dans les tests de lue on va généralement vouloir éviter de frapper la base de données avec des recherches, des créations de données à l'intérieur

01:02:27 :si je veux créer des tests tester ma base de données je vais créer des tests à part qui vont tester la base de données mais si je teste une lue de manière unitaire, je ne suis pas intéressé à tester la base de données donc, troisième opportunité de créer un mock

01:02:45 :donc ici, ce qu'on a vu c'est que finalement on a vu une petite fonction de lue cette fonction reçoit une requête HTTP, utilise un formulaire valide les données de ce formulaire et crée quelque chose en base de données on a vu que sur cette petite fonction j'avais en tout cas

01:03:09 :trois opportunités d'utiliser les mocks de manière à découpler mon code et accélérer mes tests et de nouveau l'idée ici c'est simplement d'aller remplacer cette classe par une fausse classe d'aller remplacer cette classe exemple par une fausse classe et remplacer également cet objet request par un faux objet et c'est là dessus que je vais

01:03:37 :terminer ici je vais dans le GitHub vous mettre pour chacun des exemples que j'ai préparé ici je vais vous mettre un fichier test et en particulier pour cet exemple Django je vais remplir ce test.py

01:03:55 :qui actuellement est vide et de cette manière, je vais vous montrer pour cet exemple Django en particulier comment est-ce qu'on peut créer ces différents mocks je vais créer trois mocks, un pour la requête HTTP, un pour le formulaire et un pour le modèle et pour ce faire, je vais utiliser

01:04:17 :exactement le même principe qu'on a utilisé ici je vais me poser la question comment imiter cet objet ?comment imiter request.get et dans ce projet Django je vais me poser la question comment imiter cette classe ?

01:04:35 :cette classe doit retourner en objet en tout cas et cet objet doit avoir une méthode isValid et cette méthode isValid peut retourner true ou false et c'est les seules questions que je dois me poser quand je travaille avec les mocks c'est à dire, il y a un objet que je veux

01:05:01 :remplacer par un autre comment l'imiter ?vous savez maintenant que si vous voulez imiter votre femme au téléphone ou votre mari vous allez pouvoir essayer d'imiter sa voix et son intonation et si vous voulez imiter une fonction vous allez imiter le nombre de paramètres et la valeur qu'il retourne

01:05:21 :et finalement une classe ça va peut-être en choquer plus d'angles une classe, c'est rien de très particulier, en particulier c'est quelque chose qui ressemble beaucoup à une fonction instancier une classe pour fabriquer un objet implique d'exécuter cette classe et de lui passer un argument et en sortie, en résultat

01:05:45 :vous obtenez un objet donc une classe c'est ce qu'on appelle en Python en callable en appelable et du point de vue des mocks, finalement rien ne m'empêche de moquer ça avec une fonction on pourrait très bien créer un mock example form avec une fonction ici par exemple data et puis de retourner

01:06:17 :ici un return d'une classe mon form qui aurait une méthode isValid et puis si je veux simuler une requête valide je fais un return ou et puis je retourne mon formulaire de cette manière donc dans un test je pourrais utiliser ça pour aller remplacer ce formulaire ok ça vous saute peut-être, c'est une fonction

01:06:57 :rien ne m'empêche de le faire bien sûr avec une classe si je le fais avec une classe pour que ça fonctionne, il faut que je crée un init que ça fonctionne il faut que je crée un call c'est le init et puis simplement le formulaire ce sera simplement ça

01:07:31 :et donc j'aurai simplement à appliquer la méthode isValid de cette manière de cette manière hop donc le init ne fait rien et puis finalement une méthode isValid voilà donc ma classe les trois petits points c'est l'équivalent de faire passe, c'est ça ?

01:07:57 :oui c'est l'équivalent ok, merci si on supporte les deux moi j'aime mieux les trois petits points que passe généralement c'est plus explicite de se dire il y a peut-être quelque chose qui vient mais c'est pas nécessaire ici donc effectivement je l'utilise plus fréquemment, techniquement on pourrait même avoir juste une docstring ici qui explique quelque chose

01:08:21 :et puis ça suffirait il n'y a même pas besoin de passe ici j'étais pas très inspiré pour créer quelque chose donc trois petits points ou passe et puis ici il faut juste qu'il ait les data pour pouvoir recevoir les données ici éventuellement et puis ces données ici il ne reçoit pas de données

01:08:43 :donc ces données doivent être optionnelles et donc il doit recevoir un et là on a une sorte de mode qui vient on pourra le remplacer dedans on pourra remplacer ça avec mon petit patch voilà donc de nouveau l'exemple ici on a quelque chose qui lorsqu'on l'exécute avec un argument

01:09:03 :doit retourner un objet ce qui est le cas avec init quand on exécute une classe on va avoir un objet et puis cet objet doit avoir une méthode isValid qui retourne soit true soit false en fonction de ce qu'on veut simuler si je veux simuler des données valides je fais retourner à mon mock

01:09:23 :isValid.return true si je veux faire un test où je simule les données non valides je vais faire ça comme ça donc ici si je vais dans mes tests je vais ici hop je vais utiliser pytest par exemple donc ici test example view vraiment pour vos tests mettez des actions très explicite

01:09:59 :et puis ici je vais pouvoir définir cette classe à l'intérieur du test et puis on va devoir remplacer le vrai example form alors ici c'est dans views il y a example form donc je peux aller remplacer ce exemple form par mon faux form et ici je vais faire ce remplacement

01:10:29 :dans mes tests alors de nouveau si je le faisais à la main sans magie sans rien on pourrait avoir original on va l'appeler original example ou comme ça original original example form je dois importer mon formulaire ici je vais importer ma vue chrome.

01:10:59 :import views et ici views.example form voilà je récupère l'original je remplace ce formulaire par mon faux form par mon mode et puis ensuite j'appelle la vue alors de nouveau là j'ai plusieurs façons de le faire en Django pour ceux qui font du Django soit j'utilise en serveur soit je vais effectivement

01:11:35 :ici appeler directement la vue pour appeler directement la vue il faut que je moque également la requête HTTP et il faut que je moque également l'appel en base de données ici je vais mettre trois petits points ce qui est essentiel c'est qu'ici on a remplacé le formulaire par notre faux formulaire

01:11:57 :et quant à faire une fois qu'on a fini à la fin du de notre exemple on va simplement remettre les choses en place ça veut dire on va remettre notre notre formulaire original pour que dans les autres tests ces tests soient pas influencés par notre et puis dans un deuxième test

01:12:23 :ou dans le même test je suis là j'ai fait les choses à la main mais on peut très bien les faire avec l'outil que vous fournit PyTest l'outil que vous fournit PyTest c'est une fonctionnalité qui s'appelle monkey patch une nouvelle fois plutôt que d'avoir tout ça vous pouvez utiliser

01:13:35 :faire le test en Django en tout cas sur la question du formulaire créer le mock du formulaire c'est pas très différent que de faire le mock de request et c'est pas très différent que de faire le test de notre mini fonction f au tout départ voilà donc ça fait pas mal de choses à digérer

01:13:55 :je referai une fois en webinaire sur les mocks en particulier pour présenter unitest.mock mais pour ceux qui découvrent ce concept n'hésitez pas à expérimenter et à partir de maintenant je vais être relativement présent sur le discord et si vous avez des questions spécifiques relative à cette question n'hésitez pas à m'interpeller

01:14:19 :et je vous aiderai à mettre ça en place pour que vous puissiez expérimenter avec ça. Vous verrez que l'effet de ça c'est que vous pouvez tester facilement de très nombreuses situations et vous assurer que votre code est correct dans des situations d'erreur dans des situations limites ou dans des situations

01:14:39 :difficiles à tester comme des situations en fait des appels à réseau.Voilà, j'espère que ce commentaire aura été utile à certains et n'hésitez pas si vous avez encore des questions.

01:14:51 :Une petite question, je vois que dans le dossier de l'application il y a un fichier qui s'appelle test.py est-ce que c'est là-dedans qu'on peut placer ces mocks ?

01:15:05 :Alors, comme vous l'avez vu dans chacun de mes exemples ici j'ai créé des fichiers test quelque chose.Ici, ils s'appellent juste tests ça c'est Django qui les crée comme ça.

01:15:19 :Donc vous pouvez effectivement dans vos tests, c'est dans les tests qu'on va faire les mocks.Dans chacun des tests.En fonction du contexte dans lequel vous faites des tests si vous testez un petit script dans ce cas vous aurez probablement des tests qui tiennent dans un fichier.

01:15:39 :Si vous testez un projet Django, vous aurez soit un fichier test.py comme ça dans une app Django mais plus probablement vous aurez un répertoire qui s'appelle éventuellement tests. A l'intérieur de ce répertoire

01:15:53 :répertoire en python on a un init ici et puis là-dedans vous aurez des fichiers de tests qui testent différentes choses.Par exemple ici comment on fait des tests, tests.views

01:16:07 :par exemple, parce qu'on va tester nos vues Django mais on va tester nos modèles également nos formulaires etc.Donc on aura possiblement également dans un projet Django typiquement d'autres tests.forms

01:16:23 :par exemple si je veux tester mes formulaires et si je veux tester par exemple également mes mon interface de base de données éventuellement mes modèles, mes managers mes factories etc.

01:16:39 :Donc ici techniquement dans un projet Django vous aurez de nombreux fichiers de tests qui seront typiquement dans un répertoire tests.Il est possible que si vous avez dans un projet Django ce qu'on appelle une app donc un répertoire qui contient relativement peu de codes vous ayez juste un fichier tests.py

01:17:05 :et si vous testez en script il est probable que vous aurez juste des tests qui sont dans un fichier séparé qui s'appelle tests quelque chose éventuellement pour sculpturer par exemple ça ici, je pourrais mettre ça dans un répertoire qui s'appelle tests et puis mettre mon fichier tests.exe etc.

01:17:27 :en prévision du moment où vous aurez plus de tests éventuellement ce qu'il ne faut pas oublier quand vous créez des répertoires en Python c'est de toujours ajouter le unit.py

01:17:39 :dans chaque répertoire qui contient du code Python ça c'est vraiment important sinon vous pouvez vraiment organiser vos tests de manière relativement importante. Moi j'aime bien

01:17:51 :avoir mon code et puis avoir tous mes tests dans un répertoire tests mais en tout petit script c'est pas nécessaire pour un projet Django de taille raisonnable ça va être forcé que vous aurez plusieurs apps typiquement je dirais un petit projet 4-5 apps 4-5 répertoires comme ça chacun avec le répertoire tests

01:18:17 :pour un petit projet et pour un gros projet une cinquantaine d'apps avec chacun son répertoire tests par exemple mais c'est dans les typiquement les mocs vont nous servir pour les tests et donc pour le coup les mocs vont être définis dans des fonctions tests et pour tester une situation. Éventuellement

01:18:43 :si on veut partager en mocs entre plusieurs fonctions ils pourront être définis dans notre module de tests au niveau global et puis partagé entre différents tests mais souvent en mocs est souvent créé pour une fonction et ici par exemple créé utilisé à l'intérieur de cette fonction et en tout cas à l'intérieur du module de tests

01:19:09 :Merci beaucoup Vous en prie Voilà donc ce qu'on a fait aujourd'hui et déjà sur Github malgré tout je vais mettre ça à jour avec également le code qu'on a créé aujourd'hui avec un petit peu des exemples complets des tests qui s'exécutent je vais également compléter ça avec un README

01:19:47 :complet qui vous montre exactement comment exécuter les différents tests dans les différents répertoires de cette manière ça permettra de vous guider dans ce processus je vous mettrai également dans le README quelques lectures par exemple une lecture au sujet de request.mocs, alors là on a la documentation

01:20:07 :officielle mais vous avez il existe aussi des tutos qui vous permettent de voir comment prendre ça en main ici on a un quick guide qui vous permet d'expérimenter un petit peu et puis au final la dernière ressource c'est le canal Montora par exemple dans le Discord doctrine.fr

01:20:27 :vous pouvez sans problème me taguer si vous avez une question spécifique pour cette question des mocs voilà il me reste à vous souhaiter une belle soirée et puis moi je suis encore là 5 minutes si jamais vous avez des questions individuelles mais sinon je vous souhaite une très belle soirée et à tout bientôt

01:20:45 :Merci, bonne soirée à vous Bonne soirée Merci, au revoir Merci beaucoup, à bientôt A bientôt, au revoir Bonsoir Bonne soirée Au revoir Sous-titres réalisés para la communauté d'Amara.org

Sources

Documentation Python sur unittest.mock - à 00:53:27 dans la vidéo

00:00:16

Principe de base du mock

00:05:50

Le "monkeypatch"

00:10:51

Exemple plus concret avec requests

00:17:35

Création du code de test

00:28:49

Question de Boris : pourquoi est-il nécessaire de retourner un objet ?

00:43:37

Utilisation du monkeypatch pour requests

00:45:30

Explication de l'intérêt de mocker ses propres fonctions

00:55:10

Résumé de situations dans lesquelles le mock est intéressant

00:56:15

L'intérêt des mock dans le contexte de Django

01:05:42

Création du mock de ExampleForm

01:09:45

Création du test pour tester ExampleForm

01:14:52

Question de Simon concernant les dossiers et fichiers de test

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