Test Driven Development TDD en Python avec IA et Clean Code

Technique d’eXcellence : Test – Code – Refactoring

Description

Apprenez à écrire vos tests avant le code, à automatiser vos pipelines de validation et à mettre en place une architecture claire. Découvrez comment l’IA peut assister dans la génération de tests, la détection d’anomalies et l’optimisation du code Python.

Vous développerez des compétences clés pour :

• Écrire du code testé, lisible et maintenable.

• Intégrer l’IA dans vos workflows de développement.

• Améliorer la productivité grâce au TDD et aux outils Python modernes.

• Mettre en pratique le Clean Code dans des projets concrets.

Idéal pour développeurs, architectes logiciels et équipes agiles souhaitant allier rigueur, innovation et performance en Python.

Objectifs Pédagogiques

A l’issue de cette formation de 3 jours (21 heures), les participants seront capables de :

• Développer des logiciels robustes en utilisant les principes du TDD, avec un aperçu des assistances d’IA pour augmenter l’efficacité des tests.
• Comprendre l’importance critique des tests dans le cycle de développement logiciel.
• Refactoriser et améliorer la structure des applications existantes en intégrant des tests unitaires.
• Positionner le TDD au cœur de la gestion de projet agile, avec une compréhension des avantages des outils d’IA pour le développement logiciel.

Programme Indicatif

TOUR DE TABLE

Ma boîte à outils

Mes Bonnes Pratiques, Patterns et AntiPatterns.

I. Introduction au TDD (Python)

• Boucle rouge-vert-refactor. Pyramid of Tests. Valeur métier et dette technique.

• Propriétés d’un test : rapide, isolé, déterministe.

II. Fondamentaux PyTest

• Comprendre et utiliser pytest pour Python.
• Assertions natives, discovery, markers, xfail/skip
• Fixtures (scope, autouse), paramétrisation, tmp_path, capsys.
• Travaux Pratiques : première suite pytest, parametrized tests, pytest-cov.

III. TDD assisté par IA (pragmatique)

• Présentation des outils d’IA qui peuvent supporter le processus du TDD.
• Cas d’usage : Hypothèses de scénarios, Génération d’exemples et edge cases, Review de nommage.
• Garde-fous : Oracle métier, Vérification humaine, Non-régression.
• Accélération avec l’IA pour identifier les scénarios de test optimaux.
• Travaux Pratiques : Cycle TDD complet avec suggestions IA, Critères d’Acceptation.

IV. Doublures et isolation

• Unittest.mock (Mock, MagicMock, patch), pytest-mock, MonkeyPatch
• Expliquer et mettre en œuvre des doublures : Stubs/Fakes, Horloge (freezegun), HTTP (responses/vcrpy).
• Travaux Pratiques : Découpler I/O et externalités, tests rapides.

V. Legacy et Refactoring guidé par les Tests

• Refactoring et conception émergeante : améliorer le code avec des insights de TDD.
• Characterization tests, strangler fig, seams, extraire l’injection de dépendances.
• TP Kata : Sécuriser, puis refactorer (noms, fonctions pures, découplage).

VI. Clean Code & Conception émergeante – Modélisation et TDD Avancé

• Techniques de modélisation rapide pour aligner TDD et conception.
• Best Practices en Programmation Orientée Objet : SOLID, O.C.P., D.R.Y.
• Typage progressif mypy/pyright, pydantic pour invariants
• Atelier Quick Design Session sur la conception : Sketch d’APIs testables.

VII. Testabilité & Architecture

• Loi de Déméter pragmatique, Injection via fonctions/constructeurs/factories.
• Ports-Adapters (hexagonal) en Python : séparations module-niveau.
• Travaux Pratiques : Refactoring de code existant pour améliorer la testabilité, réduire mocks et effets de bord.

VIII. Tests d’intégration, async et I/O

• Base de données : SQLAlchemy + fixture sqlite mémoire, migrations fake.
• Asynchrone : asyncio, pytest-asyncio, timeouts.
• Web : FastAPI + client de test, httpx.
• GUI/Web E2E : Playwright headless.
• Travaux Pratiques : Automatisation des tests pour les applications Web et GUI ; Pipeline d’intégration minimal.

IX. Spécification par l’Exemple / BDD / TDR

• Application du Behavior Driven Development (BDD) et Test Driven Requirement (TDR) : pytest-bdd, behave, Gherkin sobre.
• Orchestration avec fixtures, mapping Given/When/Then.
• Travaux Pratiques : Mise en œuvre des spécifications par l’exemple avec un support discret d’IA pour la génération de scénarios.

X. Qualité, Couverture et CI/CD

• Intégration des tests dans les pipelines CI/CD avec Jenkins, GitLab CI et GitHub Actions.
• Pratiques et outils pour l’intégration continue et le monitoring de la qualité.
• Coverage.py (branches), seuils, rapports HTML.
• Ruff, Black, Isort, Mypy dans pre-commit.
• Tox/nox pour matrices locales; GitHub Actions/GitLab CI.
• Travaux Pratiques : Configuration d’un pipeline CI/CD simple avec Jenkins, GitLab CI ou GitHub Actions pour automatiser l’exécution des tests à chaque commit. Les participants apprendront à intégrer leurs tests dans le pipeline et à visualiser les résultats (Pipeline qui lance lint+types+tests+coverage sur PR).
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Conclusion

• Test-First vs Test-After, adoption par petites boucles, métriques utiles (dette, couverture significative, vitesse de feedback), intégration en équipe agile.
• Questions-Réponses et retour sur l’expérience de formation.