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30 juin 202413 min

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Objectifs de la formation

Comprendre l'intérêt et les principes fondamentaux du property-based testing avec Hypothesis

Savoir installer, configurer et utiliser Hypothesis dans différents contextes de projet

Créer et adapter des stratégies de génération de données complexes

Optimiser la détection automatique de bugs grâce à la génération aléatoire contrôlée de cas de test

Intégrer Hypothesis dans le workflow de tests existant et améliorer la robustesse des applications Python

Programme

Jour 1Introduction et fondamentaux du property-based testing

Présentation des différents types de tests, limites du test unitaire classique, principes du property-based testing, prise en main rapide de Hypothesis. Démonstrations sur quelques fonctions simples. Premiers tests générés automatiquement avec Hypothesis.

Jour 2Création et maîtrise des stratégies avec Hypothesis

Découverte de la bibliothèque de stratégies de Hypothesis : chaînes, nombres, listes, dictionnaires, objets personnalisés. Construction de stratégies sur mesure. Introduction aux décorateurs et à la configuration avancée : suppression ou ajout de tests, délais, contraintes de génération, profilage des performances.

Jour 3Débogage, optimisation, intégration et cas d’usages avancés

Comprendre les erreurs trouvées par Hypothesis, gestion des cas limites, shrinking & falsification. Intégration des tests Hypothesis dans pytest et d'autres frameworks CI/CD. Application pratique à des fonctions métiers, traitements de données, API et code scientifique. Revue et amélioration des jeux de tests existants, retours d’expérience.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques à la fin de chaque module
QCM d’évaluation des acquis en fin de formation
Projet fil rouge avec correction collective

Méthode d'apprentissage

Alternance de cours théoriques, démonstrations en direct et ateliers pratiques sur des cas réels
Mise à disposition d’un espace de développement partagé
Supports de cours PDF et accès au dépôt GitHub d’exemples

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