Tests & Qualité — Python

Écrire des tests rapides, fiables et lisibles avec pytest

Changelog — V0.0.1

• 10/03/2026 04:58 — Création du deck qualité Python avec pytest, couverture et règles de CI locale.

Objectif qualité

• Tester le comportement, pas l'implémentation interne
• Garder un cycle test -> code -> validation
• Produire des erreurs lisibles et localisables rapidement

Exemple pytest

def normalize_login(value: str) -> str:
    return value.strip().lower()


def test_normalize_login_removes_spaces() -> None:
    assert normalize_login("  Alice ") == "alice"

• Un test = un comportement observé
• Le nom du test doit décrire l'intention

Paramétrer proprement

import pytest

@pytest.mark.parametrize(
    ("raw", "expected"),
    [(" Alice ", "alice"), ("BOB", "bob"), (" carol", "carol")],
)
def test_normalize_login_cases(raw: str, expected: str) -> None:
    assert normalize_login(raw) == expected

• Réduire la duplication
• Couvrir plusieurs cas sans multiplier les fonctions inutiles

Fixtures & isolation

• Une fixture prépare un contexte réutilisable
• Éviter les états globaux et les fichiers persistants non nettoyés
• Préférer tmp_path pour les tests filesystem

def test_write_report(tmp_path):
    output = tmp_path / "report.txt"
    output.write_text("ok", encoding="utf-8")
    assert output.read_text(encoding="utf-8") == "ok"

Couverture & lint

• La couverture n'est pas un objectif en soi, c'est un signal
• Coupler pytest, coverage, ruff et mypy
• Faire échouer tôt quand un garde-fou tombe

pytest -q
coverage run -m pytest
coverage report --fail-under=85
ruff check .
mypy src

Pipeline local recommandé

1. Écrire ou adapter le test.
2. Implémenter le code minimum.
3. Relancer pytest.
4. Vérifier lint + typage.
5. Corriger avant commit.

Anti-patterns à éviter

• Tests qui dépendent de l'ordre d'exécution
• Assertions trop larges ou trop floues
• Mocks partout alors qu'un appel simple suffit
• Suites longues qui empêchent la boucle courte de feedback