Avoir des tests automatisés permet à une application d’être plus durable et résistante aux évolutions. Entre les tests unitaires, tests fonctionnels ou tests end-to-end, comment prioriser son temps de dev?
Depuis deux ans maintenant, je suis amené à coder des tests automatisés pour chaque code métier que je produis. Cette pratique m’est indispensable et je ne peux plus m’imaginer contribuer à un code source qui ne serait pas couvert par des tests.
Les tests automatisés créent un sentiment de confort pour un développeur qui doit toucher à du code qui n’est pas le sien. Ce filet de sécurité permet d’éviter que le code ajouté crée des régressions sur du code préexistant.
Nous faisons tous des tests. Un chef cuisinier va régulièrement goûter son plat en préparation pour vérifier son assaisonnement, un pilote va vérifier que l’altimètre de son avion après avoir tiré sur le manche et un développeur va tester sa fonctionnalité après l’avoir développé.
Le fait de tester, quelle que soit la façon, fourni un premier feedback au développeur. Le but est de vérifier que son travail fonctionne comme il l’avait espéré.
Les développeurs ou les projets qui fonctionnent sans tests automatisés font des tests à la main, après avoir développé leur fonctionnalité. Ces tests manuels ont de la valeur, et dans un cycle de production, il s’agit souvent de ce qu’on appelle la Quality Analysis (ou QA).
Parce que ce sont des tests qui sont faits à la main, le testeur (que ce soit le développeur ou une personne tierce de l’équipe) va pouvoir vérifier des cas les plus à la marge.
Cependant, les tests manuels sont extrêmement lents, ils ne sont pas répétables et sont propices aux erreurs de manipulation de la part du testeur. Si leur code actuel vient causer une régression, c’est-à-dire qu’il casse une autre fonctionnalité de l’application, ils ne s’en rendront pas compte immédiatement si leurs tests manuels ne repassent pas par toutes les fonctionnalités de l’application.
Coder des tests permet d’automatiser une partie non négligeable de ces tests manuels. Les développeurs vont pouvoir exécuter leur code contre ces tests et avoir un feedback sur le bon fonctionnement de la feature beaucoup plus rapidement que s’ils devaient repasser manuellement sur toutes les fonctionnalités de l’application.
Dans le développement logiciel, la valeur ajoutée est produite par incréments. On ne crée jamais un bon logiciel d’un coup. On itère sur le code pour enrichir et solidifier le logiciel à chaque incrément.
Les entreprises qui réussissent dans le software sont celles qui itèrent le plus rapidement et le plus efficacement. Elles essayent de nouvelles fonctionnalités, implémentent de nouvelles briques techniques, résolvent des bugs ou dysfonctionnement plus rapidement que leurs concurrents. C’est ce qui leur permet d’être compétitifs.
Parce que la vélocité (et non pas la vitesse) est un facteur déterminant dans la réussite d’une entreprise tech, la pratique des tests automatisés s’est généralisée. Ces derniers permettent à une équipe de continuer à apporter de la valeur à une codebase tout en se prémunissant d’éventuelles régressions, qui causeraient une perte de confiance de la part des utilisateurs.
Les tests automatisés ne sont pas tous égaux. Il en existe différent types qui servent différents buts dans la solidification d’une codebase. Martin Fowler a défini le terme Pyramide des tests, expliquant que plus on monte dans la pyramide, plus on couvre d’éléments fonctionnels, mais plus ils sont lents et coûteux à exécuter.
Les tests statiques sont les plus simples et ceux qui fournissent un feedback immédiat au développeur. Il s’agit ici des alertes et des contrôles instantanés que peuvent faire ESLint ou TypeScript. Ils ne fournissent aucune vérification du bon fonctionnement de votre fonctionnalité mais ils vous préviennent immédiatement de certaines erreurs au lieu d’attendre de les observer après avoir codé un test unitaire, un test fonctionnel ou en testant à la main.
Les tests unitaires sont à la base de la pyramide des tests. Ils sont les plus nombreux et couvrent chaque module de manière indépendante. Attention, le but des tests unitaires n’est pas de tester chaque fonction de la codebase. Ils doivent tester un comportement mais tout en restant isolés des autres modules qui pourraient être concernés par cette fonctionnalité. Les tests unitaires permettent également de tester plusieurs scénarios de fonctionnement d’une fonctionnalité suivant les paramètres qu’elle prend en entrée. Leur but est de détecter quels modules dysfonctionnent plutôt que d’identifier un dysfonctionnement.
Les tests fonctionnels, appelés aussi tests d’intégration, viennent tester une fonctionnalité dans son ensemble. Le test vient reproduire un comportement et appelle tous les modules nécessaires à son bon fonctionnement. Le but est de vérifier que le comportement est bien celui attendu lorsqu’un client utilisera votre application. Toutefois, les tests fonctionnels peuvent abstraire les briques extérieures à votre application. Si vous faites appel à une API extérieure dans votre code, votre test fonctionnel ne fera pas véritablement cet appel. Vous pourrez simuler l’appel et son résultat car le bon fonctionnement de cette API n’est pas de votre ressort. Le rôle des tests fonctionnels est d’assurer qu’une fonctionnalité est toujours en état de marche, sans forcément couvrir tous les scénarios de la fonctionnalité.
Les tests End-to-End, sont le plus souvent retrouvés dans les projets frontend. Il s’agit là de reproduire un comportement utilisateur en manipulant un navigateur Headless et en vérifiant que les actions menées fonctionnent correctement. Dans le cas du développement d’une API Rest, les tests End-to-End peuvent être mis en place grâce à Newman et intégrés dans votre pipeline d’intégration continue.
Vous l’avez compris, coder des tests automatisés n’est pas une option dans la plupart des cas.
L’étape suivante dans l’implémentation de tests automatisés dans une codebase est de vérifier le taux de couverture. C’est-à-dire, de savoir que lest le pourcentage de votre code qui est couvert part des tests automatisés.
Cette couverture de code est mesurée par des librairies telles qu’Istanbul et qui vérifie vos tests automatisés et le code fonctionnel qu’ils traversent. Si vous ne testez qu’un cas sur deux, vos suites de tests seront valides mais votre code coverage dévoilera qu’il y a un trou dans la raquette.
Or, si les tests sont si importants, pourquoi ne pas couvrir chaque fonction d’un test unitaire, chaque Endpoint d’une API par un test fonctionnel et tout le site de tests End-to-end ? On sera blindé comme ça …
Oui, on pourrait… mais tout est une question de retour sur temps investi.
L’intérêt initial d’avoir des tests automatisés est de pouvoir compter sur un système automatisé pour développer sereinement et de se prémunir de régressions. Le temps passé à écrire ces tests est investi dans le but de ne pas avoir à passer encore plus de temps à débugger une partie du code qui est affecté par une régression.
Les tests fonctionnels sont ceux plus en amont qui couvrent une fonctionnalité dans ses grandes lignes et reproduisent les comportements utilisateurs. Les tests unitaires vont se trouver à une granularité plus fine et permettre de couvrir plus de cas en finesse, améliorant ainsi la solidité du code au niveau d’un module précis sans avoir l’impact des modules voisins. Ils viennent donc enrichir la couverture fournie par les tests fonctionnels.
Pour assurer une couverture de code à 100%, il est parfois nécessaire de passer par plusieurs branches conditionnelles.
const idToDefinition = id => { switch (id) { case 1: return 'Education' case 2: return 'Santé' case 3: return 'Justice' case 4: return 'Affaires Etrangères' case 5: return 'Interieur' case 6: return 'Economie' case 7: return 'Armées' case 8: return 'Budget' case 9: return 'Travail' default: return undefined }}Dans le cas d’un code qui sert à traduire une donnée en une autre, avoir un code coverage à 100% implique de faire un test unitaire pour chaque cas.
Dans les briques critiques d’une application, il est nécessaire d’avoir les tests unitaires couvrant chaque cas de figures, même si ça revient à dupliquer le test plusieurs fois. En revanche, s’il s’agit d’une partie moins essentielle de l’application, ce n’est pas essentiel de couvrir toutes les branches du code, et donc accepter un coverage inférieur à 100% peut être compréhensible.
Suivant la nature de votre projet, le bon taux de couverture de code va varier. Dans le cas de librairies open source, atteindre les 100% de code coverage est une bonne pratique. La librairie va être utilisée dans de nombreux projets et elle est probablement suffisamment limitée en termes de fonctionnalités pour qu’un code coverage à 100% soit faisable sans coûter trop cher en temps de développement.
En revanche, dans le cadre d’une application complète, exiger le taux de couverture à 100% sur l’intégralité du code source est probablement une contrainte chronophage qui n’apportera pas plus de valeur ajoutée par rapport au temps investi.
Certaines fonctionnalités sont critiques dans votre application, ceux-ci ont besoin d’une attention toute particulière et peuvent exiger une couverture de tests à 100%. En revanche, d’autres pans de votre application sont plus accessoires et ne nécessitent pas que les développeurs y consacrent autant d’énergie que les modules critiques. Ces derniers peuvent être couverts de tests sans qu’ils atteignent forcément les 100% de taux de couverture.
Tweet de Guillermo Rauch, CEO de Vercel et créateur de NextJS
Guillermo Rauch, CEO chez Vercel, l’entreprise à derrière le framework NextJS, a publié ce tweet qui a provoqué de nombreuses réactions. Dans son article, Guillermo revient sur cette notion de retour sur investissement par rapport aux tests automatisés, d’où son tweet nous invitant à ne pas écrire trop de tests.
Il cite également le livre sur le Site Reliability Engineering de Google qui stipule:
“You might expect Google to try to build 100% reliable services—ones that never fail. It turns out that past a certain point, however, increasing reliability is worse for a service (and its users) rather than better! Extreme reliability comes at a cost: maximizing stability limits how fast new features can be developed and how quickly products can be delivered to users, and dramatically increases their cost, which in turn reduces the numbers of features a team can afford to offer”
Selon Google, l’excès de tests dans le but d’apporter une surcouche de fiabilité pénalise la vélocité des développeurs, ce qui pénalise le produit.
Dans son article, Guillermo priorise les tests End-to-End,
De plus, les tests End-to-End offrent une vue trop macro. Le résultat est qu’un test fonctionne ou ne fonctionne pas, mais il n’informe pas assez précisément le développeur de l’endroit défaillant dans la codebase. Ils ont tendance à impliquer beaucoup de modules et de briques fonctionnelles, rendant nécessaire d’autres tests plus fins pour identifier la cause du problème.
J’ai tendance à préférer les tests fonctionnels,surtout dans le cas du développement d’une API. Ceux-ci sont moins coûteux et plus rapides à exécuter tout en apportant une couverture globale aussi intéressante que des tests end-to-end. Les tests fonctionnels sont également plus restreints dans leurs scopes et permettent d’identifier le dysfonctionnement plus rapidement. Enfin, le fait que les tests fonctionnels soient capables de fonctionner sur leur propre infrastructure isolée des aléas d’internet les rend plus fiables et plus rapides.
Les tests fonctionnels sont ceux qui apportent le plus rapidement un retour sur le temps investi pour les coder. Alors pourquoi devrions-nous les renforcer de tests unitaires ?
Les tests unitaires ont pour but d’être un cran plus fin que les tests fonctionnels pour pouvoir identifier plus précisément dans quel cas de figure une fonctionnalité cause un bug.
Ils servent à renforcer la confiance qu’on a en notre fonctionnalité en couvrant des cas de figure possibles (attention, on ne teste pas des choses aberrantes comme la réaction de votre fonction si vous lui passez un tableau alors qu’elle ne peut recevoir qu’une String, cette mission est censée être couverte par vos outils de tests statiques).
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