Rendre ses tests automatisés plus maintenables et plus fiables

Section 1 – Théorie

1. Pourquoi tester ?
2. Caractéristiques des bons tests : Qu’est-ce qui fait un bon test ?
3. Unitaire, Intégration, … : Une définition parmi tant d’autres
4. Économie des tests : Des stratégies à géométrie variable
5. Nommer les tests : Ce que l’on conçoit bien s’énonce clairement

Section 2 – Des tests davantage lisibles et maintenables

1. Arrange Act Assert : Une structure de test reconnaissable au premier coup d’œil
2. Une assertion par test : Comprendre facilement pourquoi un test échoue
3. Assertions sur mesure : Faciliter la compréhension de ce qui est vérifié
4. Méthodes de création : Encapsuler la logique de création des objets
5. Attention aux structures de contrôle : Ne pas se perdre dans les tests
6. Pas de calcul dans les tests : Garder la logique dans le code de prod
7. Expected object : Vérifier l’intégralité de l’état d’un objet d’un seul coup
8. Convention des variables : Connaitre leur rôle à la vitesse de l’éclair
9. Object mother : Créer facilement les types courants
10. Builders : Écrire les tests comme une histoire
11. Data driven tests : Améliorer la documentation en supprimant la duplication
12. Organisation des classes de tests : Sortir du classique mapping 1-1

Section 3 – Mocks, Stub, Fake, Spy, Doubles ?

1. Différents types de doublures : S’en sortir dans les batailles de vocabulaire
2. Problème de mocks : Figer une implémentation à jamais
3. Don’t mock what you don’t own : Mettre de la distance avec les affaires des autres
4. Fake en mémoire : Remplacer une implémentation pénible
5. Test de contrat : Ne pas découvrir le pot aux roses en production
6. Stubbing du temps : Prendre le contrôle du système

Section 4 – Tester avec une base de données

1. Attention aux données partagées : Ne pas coupler les tests discrètement
2. Nettoyer les fixtures : Merci de laisser la base de données dans l’état où vous voudriez la retrouver