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Architecture TDD pour Services

Architecture TDD pour Services

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Web

L’architecture TDD pour les services web est une méthode de développement qui permet de construire des applications robustes et fiables. Elle offre une grande flexibilité et des tests automatisés.

Au-delà des tests unitaires

It doesn’t have to be this way. By leveraging the same TDD techniques used for unit tests, developers can create tests that span services and data stores, while still providing the same level of confidence and quality. Such tests can be written in the same language as the codebase, using the same tools, and can be managed as part of the same process. This approach also provides a more complete view of the system under test, allowing for more comprehensive testing, earlier detection of errors, and a better overall development process.

Au-delà du test unitaire

Le développement piloté par les tests (TDD) est une technique bien reconnue pour améliorer le processus de développement, que ce soit pour le développement de nouveau code ou pour la correction de bogues. Tout d’abord, écrivez un test qui échoue, puis faites-le fonctionner de manière minimale, puis faites-le fonctionner correctement ; rincez et répétez. Ce processus maintient l’accent sur le travail à valeur ajoutée et tire parti du processus de test comme un défi pour améliorer la conception testée plutôt que de vérifier uniquement son comportement. Cela améliore également la qualité de vos tests, qui deviennent une partie plus précieuse du processus global plutôt qu’une pensée après coup.

Le discours commun sur le TDD tourne autour des unités relativement petites et en cours de traitement, souvent d’une seule classe. Cela fonctionne très bien, mais qu’en est-il des unités «livrables» plus importantes ? Lors de l’écriture d’un microservice, ce sont les services qui sont primordiaux, tandis que les différentes constructions d’implémentation sont simplement des outils pour atteindre cet objectif. Le test des services est souvent considéré comme étant hors du champ d’un développeur travaillant dans une seule base de code. Ces tests sont souvent gérés séparément, peut-être par une équipe distincte, à l’aide d’outils et de langages différents. Cela rend souvent ces tests opaques et de moins bonne qualité et ajoute des inefficacités en nécessitant un commit/deploy ainsi qu’une coordination avec une équipe distincte.

Cela n’a pas à être ainsi. En utilisant les mêmes techniques TDD utilisées pour les tests unitaires, les développeurs peuvent créer des tests qui couvrent les services et les magasins de données, tout en fournissant le même niveau de confiance et de qualité. Ces tests peuvent être écrits dans le même langage que la base de code, à l’aide des mêmes outils, et peuvent être gérés dans le cadre du même processus. Cette approche fournit également une vue plus complète du système sous test, permettant un test plus complet, une détection plus précoce des erreurs et un meilleur processus de développement global.

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Migrer de JUnit 4 à JUnit 5 : Guide pas à pas

Migrer de JUnit 4 à JUnit 5 : Guide pas à pas

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Migrer de JUnit 4 à JUnit 5 peut être intimidant. Dans ce guide, nous vous expliquerons pas à pas comment le faire facilement.

## JUnit, un des frameworks de test les plus populaires depuis longtemps

The good news is that migrating from JUnit 4 to JUnit 5 is not as difficult as it seems. With the right tools and data, teams can make the switch quickly and easily. To help teams make the transition, we’ve put together a guide that covers the basics of JUnit 5 migration.

JUnit est l’un des frameworks de test les plus populaires depuis longtemps, avec 85% des développeurs Java affirmant l’utiliser dans le sondage de 2021 de JetBrains. De plus, JUnit joue également un rôle crucial dans la pratique du TDD (développement piloté par les tests), une stratégie à la mode pour les équipes de développement du monde entier.

Les développeurs utilisent JUnit pour mettre en œuvre des tests unitaires, ce qui leur permet d’améliorer la qualité du code et d’accélérer la programmation. La popularité de JUnit n’est pas surprenante, car elle contribue beaucoup à une productivité accrue pour livrer un code de qualité. Cela étant dit, certaines équipes continuent d’utiliser JUnit 4 et sont inquiètes des perturbations que pourrait causer la migration vers JUnit 5.

La bonne nouvelle est que migrer de JUnit 4 à JUnit 5 n’est pas aussi difficile qu’il n’y paraît. Avec les bons outils et les bonnes données, les équipes peuvent effectuer le basculement rapidement et facilement. Pour aider les équipes à effectuer la transition, nous avons rédigé un guide qui couvre les bases de la migration vers JUnit 5.

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Tutoriel de test unitaire : guide complet avec exemples et bonnes pratiques

Tutoriel de test unitaire : guide complet avec exemples et bonnes pratiques

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Vous cherchez à apprendre les bonnes pratiques de test unitaire ? Découvrez ce tutoriel complet qui vous guidera à travers des exemples et des conseils pratiques !

## Test unitaire : une étape importante du cycle de développement logiciel

L’unité de test est considérée comme la première étape du cycle de vie de développement de logiciel qui implique la validation de chaque partie testable (également connue sous le nom d’unités / modules / composants) d’une application logicielle pour déterminer si chaque unité du code de l’application fonctionne comme prévu. Le test unitaire est généralement effectué dans les premières étapes du développement d’une application par des développeurs et des ingénieurs QA.

L’objectif principal du test unitaire est d’isoler une section de code et de tester sa correction. Il aide à découvrir les bogues et les défauts précoces dans le code de l’application qui peuvent être plus difficiles à identifier dans les dernières étapes du cycle de vie de test logiciel (STLC).

Le test unitaire est une forme de test automatisé qui permet aux développeurs de vérifier le comportement et le fonctionnement des composants individuels d’une application. Les tests unitaires peuvent être exécutés à tout moment pendant le cycle de vie du développement, mais ils sont généralement exécutés avant que le code ne soit intégré à l’application. Les tests unitaires sont écrits par des développeurs et sont conçus pour tester des fonctionnalités spécifiques et des sections de code spécifiques. Les tests unitaires peuvent être réutilisés et réexécutés à volonté, ce qui permet aux développeurs de vérifier rapidement le comportement des composants individuels.

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Tests unitaires et composants d'IBM App Connect Enterprise

Tests unitaires et composants d’IBM App Connect Enterprise

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Les tests unitaires et les composants d’IBM App Connect Enterprise offrent une solution complète pour la mise en œuvre et le déploiement de solutions intégrées.

Intégration des flux souvent interagir avec plusieurs services externes tels que des bases de données, gestionnaires de files d’attente MQ, régions CICS, etc., et le test des flux a historiquement exigé que tous les services soient disponibles lors de l’exécution des tests. Cela fournit un haut degré de confiance que les flux se comportent correctement pour les scénarios testés, mais le nombre de scénarios qui peuvent être testés de cette façon est souvent trop petit pour fournir une confiance suffisante que la solution globale se comportera correctement dans toutes (ou même la plupart) des circonstances. Le test unitaire avec des services simulés est une solution courante à ce problème dans le monde du développement d’applications, mais les solutions d’intégration peuvent nécessiter un style de test intermédiaire en raison du grand nombre d’interactions de service et des modèles de réutilisation courants dans le monde de l’intégration. Le développement App Connect Enterprise a commencé à appeler ces «tests de composants» il y a quelque temps: des tests unitaires qui testent des sections légèrement plus grandes de code et (à la différence des tests unitaires purs) sont autorisés à communiquer avec des services externes. Cet article tentera d’illustrer cette approche en utilisant une base de données comme exemple de service.

L’intégration des flux nécessite souvent l’interaction avec de multiples services externes tels que des bases de données, des gestionnaires de files d’attente MQ, des régions CICS, etc. La mise à l’essai des flux a historiquement nécessité que tous ces services soient disponibles lors des tests. Cela offre une grande confiance quant au fonctionnement correct des flux pour les scénarios testés, mais le nombre de scénarios qui peuvent être testés de cette manière est souvent trop faible pour donner une confiance suffisante quant au bon fonctionnement de la solution globale dans toutes les circonstances (ou même la plupart).

Le test unitaire avec des services simulés est une solution courante à ce problème dans le monde du développement d’applications, mais les solutions d’intégration peuvent nécessiter un style de test intermédiaire en raison du grand nombre d’interactions entre les services et des modèles de réutilisation courants dans le monde de l’intégration. Le développement d’App Connect Enterprise a commencé à appeler ces «tests composants» il y a un certain temps : des tests unitaires qui testent des sections légèrement plus grandes de code et (à la différence des tests unitaires purs) sont autorisés à communiquer avec des services externes. Cet article tentera d’illustrer cette approche à l’aide d’une base de données en tant que service d’exemple.

L’architecture des tests composants est relativement simple. Au lieu de tester le code en interagissant avec un service externe réel, un service simulé est utilisé à sa place. Les services simulés peuvent être écrits pour répondre à des requêtes spécifiques et retourner des données prédéfinies ou générées dynamiquement. Les tests composants peuvent alors être écrits pour tester le code en interagissant avec le service simulé, ce qui permet aux tests d’être exécutés sans avoir à dépendre d’un service externe réel. Les tests composants offrent une couverture plus large et plus complète que les tests unitaires, car ils peuvent être conçus pour tester plusieurs scénarios différents et pour tester le code en interagissant avec un service externe.

Les tests composants peuvent être utilisés pour tester les intégrations qui utilisent une base de données comme service externe. Les tests peuvent être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données, en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects.

Les tests composants peuvent offrir une couverture plus large et plus complè

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Mock gRPC Services for Unit Testing

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In our day-to-day work, we develop applications that include interactions with software components through I/O. They can be a database, a broker, or some form of blob storage. Take, for example, the cloud components you interact with: Azure Storage Queue, SQS, Pub/Sub. The communication with those components usually happens with an SDK.

From the start, testing will kick in. Therefore, the interaction with those components should be tackled in a testing context. An approach is to use installations (or simulators) of those components and have the code interacting with an actual instance, just like the way it can be achieved by using test containers or by creating infrastructure for testing purposes only.
Another approach is to spin up a mock service of the components and have the tests interacting with it. A good example of this can be Hoverfly. A simulated HTTP service is run during testing and test cases interact with it. 

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Strengthening Testing through Mutation: A DevOps Engineer’s Experience

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I work as a DevOps engineer for a large public-facing application, which has around 90+ microservices (Java-based). Consistently, we are hit by scenarios that we’d discover in the field, which were not caught in any of our testing. Despite improving our test strategies and code coverage assessments, we were unable to assess the "strength" of our test cases.

We looked around for options and solutions that could help us to be more sure about our test cases and the code we develop. As a DevOps engineer, my responsibility was to identify options and trial them to fix this problem and include it as part of our automated build process.

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Top 5 JUnit and Unit Testing Courses for Java Programmers

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Today, we’re going to talk about JUnit and unit testing, one of the key skills for any software developer. You may already know that JUnit and Mockito are two of the most popular testing libraries for Java applications, and you will find them in almost every Java application classpath. I often meet and work with Java developers who know Java well but haven’t written a single unit test. When I ask them why don’t you write unit tests, they come up with many excuses like they don’t have time for writing unit tests, there is always deadline pressure, and some of the honest guys will tell you that they tried writing but give-up after 10-15 minutes due to difficulty in testing their code.

Whatever your reason for not writing a unit test, I don’t think it’s going to work anymore because, in today’s world of DevOps and automation, there is increased focus on code reviews, unit testing, and integration testing, and you just can’t get away with not writing tests.

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5 Quick Wins for Securing Continuous Delivery

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“DevOps is Agile on steroids — because Agile isn’t Agile enough.”

So says Jim Bird, the CTO for BiDS Trading, a trading platform for institutional investors. Jim continued, "DevOps teams can move really fast…maybe too fast? This is a significant challenge for operations and security. How do you identify and contain risks when decisions are being made quickly and often by self-managing delivery teams? CABs, annual pen tests, and periodic vulnerability assessment are quickly made irrelevant. How can you prove compliance when developers are pushing their own changes to production?"

Jim was presenting at the 2018 Nexus User Conference on Continuous Delivery. Pulling on his 20+ years of experience in development, operations, and security in highly regulated environments, Jim laid how and why Continuous Delivery reduces risk and how you can get some easy wins toward making it more secure.

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TDD Example in Software Development (Part 2)

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Let’s continue with our series of TDD articles. In the first part, we looked at the theory behind TDD and Unit Testing. In this second part, we begin to develop our application, an application of notes where a user can write notes and everything that comes to our mind. Please, leave comments if you are interested in seeing how we develop any specific functionality in our application.

TDD First Cycle

To start developing our application, we could start with the user entity (quite generic and it is used for everything). We will see later if it is necessary to change it to something more concrete.

Source de l’article sur DZone (Agile)

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