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Facilitez et accélérez les tests unitaires grâce à l'assistance de l'IA.
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Prêt à améliorer votre processus de développement Java et à réduire considérablement les bugs avant qu'ils n'atteignent la production ? Transformez votre IDE en un puissant allié dans la lutte contre les bugs logiciels grâce à des tests unitaires et des analyses statiques en direct.
Saviez-vous que 70 à 80 % des problèmes surviennent suite à des modifications de code ? Il est essentiel de disposer des bons outils pour valider votre code localement avant de le valider. Découvrez comment les tests unitaires en direct vous permettent de valider vos modifications de code de manière automatique et autonome en temps réel pour identifier les nouveaux bugs et garantir que les fonctionnalités existantes restent intactes.
Mais ce n'est pas tout ! Découvrez comment l'analyse statique en direct complète cette approche en analysant en continu votre code en arrière-plan, en fournissant un retour d'information instantané pendant que vous travaillez. Cette intégration transparente vous permet de prendre des décisions éclairées à la volée, améliorant ainsi la productivité et la qualité du code comme jamais auparavant.
C'est un fait bien connu en développement logiciel : plus un bug est découvert tardivement, plus sa correction est coûteuse. En effet, identifier et corriger les défauts plus tard dans le cycle de développement nécessite un travail de détection important, ce qui consomme de précieuses heures d'ingénierie et perturbe les flux de travail des développeurs. Lorsque les développeurs sont contraints de se consacrer à de nouveaux développements pour corriger d'anciens problèmes, leur productivité chute. Le changement de contexte et le débogage prennent plus de temps, surtout lorsque le code en question n'est pas encore frais dans leur mémoire. Cela entraîne souvent des périodes de crise juste avant les versions, où les fonctionnalités et les correctifs se mélangent, augmentant ainsi le risque d'introduction de nouveaux défauts.
La validation précoce du code, grâce à des méthodes comme l'analyse statique et les tests unitaires, permet aux développeurs d'identifier ces problèmes avant qu'ils ne deviennent coûteux. Si de nombreuses équipes utilisent déjà ces méthodes, les modifications de code représentent souvent un risque important. Les données du secteur suggèrent que 70 à 80 % des défauts proviennent de modifications de code. Même des modifications mineures peuvent avoir des répercussions, provoquant des comportements inattendus ou des conflits.
Les applications modernes sont de plus en plus complexes. Même des modifications mineures du code peuvent avoir un impact inattendu sur de nombreuses parties de l'application, ce qui complique la réalisation de tests dans tous les scénarios possibles, surtout si les suites de tests présentent des lacunes de couverture. À mesure que les applications mûrissent, ces défis deviennent encore plus importants. De plus, les développeurs sont des êtres humains ; leurs niveaux d'expérience varient et des erreurs peuvent survenir. Les contraintes de temps peuvent aggraver ce phénomène, conduisant parfois à des raccourcis dans les politiques de test.
Bien qu'il soit recommandé d'effectuer des tests et des analyses de code après chaque modification, cette pratique est souvent difficile à mettre en œuvre compte tenu des calendriers de développement et de publication rapides actuels. Les développeurs sont souvent concentrés sur la livraison rapide de fonctionnalités. Exécuter une analyse complète du code ou une suite complète de tests unitaires peut être chronophage, surtout avec des bases de code volumineuses. Le temps manque pour corréler les modifications de code individuelles aux tests impactés spécifiques ou pour exécuter la suite complète de tests pour une petite modification. Cela conduit souvent les développeurs à n'exécuter que quelques tests connus au lieu d'un ensemble complet.
Le passage d'un contexte à l'autre entre l'édition du code et l'exécution des tests fait également perdre un temps précieux, ce qui entraîne le report de ces contrôles qualité à une étape ultérieure du workflow, souvent vers des tâches d'intégration continue ou de nuit. Il arrive que les développeurs ignorent certaines vérifications si une modification semble simple, s'appuyant sur des tâches automatisées pour détecter les problèmes. Cependant, cela peut conduire à des défauts non résolus nécessitant des corrections ultérieures.
Ne pas effectuer de vérifications de code adéquates peut entraîner :
Le moment idéal pour effectuer des vérifications telles que l'analyse statique et les tests unitaires est au sein de l'IDE, juste au moment où le code est modifié et avant de valider les changements. Cela nécessite des tests et des processus d'analyse très rapides. Certaines équipes créent des suites de validation, mais elles ignorent souvent quels tests sont liés à des modifications de code spécifiques et peuvent passer à côté de régressions sans rapport.
Les tâches CI/CD peuvent exécuter tous les tests unitaires et analyses statiques, garantissant ainsi l'exécution des vérifications même en cas d'oubli du développeur. Cependant, pour un retour rapide, ces tâches doivent être exécutées assez rapidement. Cela peut s'avérer complexe avec des fonctionnalités étendues. Le sous-ensemble de tests et le périmètre de l'analyse statique doivent être soigneusement sélectionnés pour respecter le délai imparti. Certains projets séparent même les tests lents en différentes tâches, mais cela peut réduire la fiabilité des vérifications effectuées.
Si une modification de code entraîne une régression ou une violation, la défaillance peut ne pas être apparente avant un test nocturne. C'est là que tests unitaires en directg et l'analyse statique en direct entrent en jeu. Ces outils poussent ces processus jusqu'au moment même où des modifications de code sont apportées à l'intérieur de l'IDE.
objectif des tests continus dans l'IDE L'objectif est de permettre aux équipes de valider automatiquement le code modifié au fur et à mesure des modifications, sans intervention manuelle. Cela minimise les perturbations pour les développeurs en détectant les problèmes avant l'enregistrement du code, réduisant ainsi le risque de les découvrir ultérieurement. Ces fonctionnalités fournissent un retour d'information en temps réel sur les modifications de code directement dans l'IDE, éliminant ainsi le besoin d'attendre les exécutions nocturnes ou CI/CD.
Le flux de travail implique généralement :
Ce cycle se poursuit à mesure que de nouvelles modifications sont apportées. Les données de couverture sont également mises à jour, soulignant la nécessité de nouveaux tests ou montrant la couverture existante du code modifié. Une fois tous les tests réussis et les résultats de l'analyse statique traités, les développeurs sont plus sûrs que leurs modifications n'entraîneront pas de problèmes en aval. Il est important de noter que ces exécutions en arrière-plan se déroulent parallèlement au développement, sans augmenter le temps de développement global.
Lors d'une démonstration en direct, un développeur utilisant Jtest Parasoft Dans Eclipse (ou IntelliJ), le processus a été présenté. Après avoir modifié le code, notamment en empêchant l'ajout d'un rôle « normal », le plugin a immédiatement identifié deux tests impactés. L'un a réussi, tandis que l'autre a échoué en raison de l'exception d'exécution générée. L'analyse statique a également signalé une violation.
Le développeur pourrait alors :
En exploitant ces outils, les développeurs peuvent rapidement résoudre les problèmes, mettre à jour les tests et soumettre du code avec plus de confiance, sachant que leurs modifications ont été validées.
La mise en œuvre de tests unitaires en direct et d’analyses statiques en direct offre plusieurs avantages :
Les tests unitaires en direct fonctionnent-ils uniquement sur les cas de test générés par Parasoft ?
Non, cela fonctionne avec tous les tests JUnit, y compris les tests préexistants et les projets hérités. Les tests sont écrits comme des tests JUnit classiques, ce qui garantit la compatibilité.
Comment Jtest sait-il quels tests sont impactés ?
Jtest utilise les données de couverture de code pour associer les tests individuels aux lignes de code modifiées. Il utilise également des heuristiques et des conventions de nommage pour localiser intelligemment les tests impactés, même sans couverture de code.
Avec quels LLM vous intégrez-vous ?
Jtest prend en charge les fournisseurs LLM compatibles avec les normes d'API ouvertes, notamment Azure OpenAI, Gemini, etc. Il peut également se connecter à des modèles internes personnalisés s'ils respectent la norme d'API ouverte.
Puis-je l'utiliser en fonction de l'historique Git ?
Oui, Jtest dispose d'une fonctionnalité avancée qui peut identifier le code en fonction de votre historique Git.
