10 extraits de code incontournables qui peuvent aider les professionnels de l'assurance qualité à trier les bogues et à identifier les défauts.  Parmi les nombreuses responsabilités qui définissent le rôle du QA, le tri des bogues constitue un processus crucial, passant au crible les problèmes signalés et identifiant ceux qui nécessitent une attention immédiate. Pour dynamiser cette étape cruciale du cycle de vie   , l’assurance qualité a besoin d’outils puissants, notamment des extraits de code qui recèlent une richesse d’informations et d’efficacité. du développement logiciel    . En tant que professionnel de l'assurance qualité, ces extraits soigneusement sélectionnés vous servent de feuille de route à travers des bases de code complexes, vous aidant à   . Le tri des bogues est complexe découvrir les défauts cachés et à améliorer la qualité globale du logiciel   Ces extraits de code vous aideront à trier les bogues et vous rapprocheront d’une livraison transparente de logiciels.  1. Consigner les relevés  Les instructions de journal sont essentielles pour comprendre le flux d'exécution et le comportement de l'application lors de différents scénarios. En ajoutant des messages de journal bien placés dans le code, les développeurs et les professionnels de l'assurance qualité peuvent suivre la manière dont l'application traite les données, les fonctions et les événements.  Les instructions de journal fournissent des informations sur les valeurs des variables, les appels de méthode et les erreurs potentielles. Dans un contexte de test, les messages de journal peuvent être utilisés pour suivre la séquence d'événements pendant les exécutions de tests et identifier tout comportement inattendu pouvant nécessiter une enquête plus approfondie.   print("Debug message: Something happened here.")  Ajoutez des instructions de journal de manière stratégique dans votre code pour suivre le flux et identifier les problèmes potentiels.  2. Trace de pile  Lorsqu'une exception se produit dans le code, une trace de pile est générée, affichant la séquence d'appels de fonction qui ont conduit à l'exception. La trace de pile est inestimable pour le débogage, car elle permet d'identifier l'emplacement exact dans le code où l'exception s'est produite.  Ces informations aident les professionnels de l'assurance qualité à trier les bogues et à comprendre la cause première d'un problème, permettant ainsi aux développeurs de résoudre le problème rapidement. La trace de pile montre également le contexte dans lequel l'erreur s'est produite, fournissant des indices essentiels sur l'état de l'application lors de l'exception.   import traceback try:    # code that may raise an exception except Exception as e:    traceback.print_exc()  Récupérez et imprimez la trace de la pile lorsqu'une exception se produit pour comprendre l'origine et le contexte de l'erreur.  3. Affirmation  Les assertions sont des contrôles de cohérence placés dans le code pour valider certaines conditions ou hypothèses. Ils sont inestimables pendant le développement et les tests, car ils permettent de détecter les erreurs dès le début du processus.  Lorsqu’une assertion échoue, cela indique immédiatement que quelque chose d’inattendu s’est produit. Lors du triage du contrôle qualité, l'identification et l'analyse des échecs d'assertion peuvent aider à affiner la section de code problématique et à mettre en évidence les problèmes potentiels qui doivent être résolus.   assert condition, "Error message"  Utilisez des assertions pour vérifier si certaines conditions sont remplies, ce qui permet de détecter les problèmes dès le début du développement ou pendant les tests.  4. Point d'arrêt de débogage  La définition d'un point d'arrêt de débogage permet aux développeurs et aux professionnels de l'assurance qualité de suspendre l'exécution du code sur des lignes spécifiques. Cela leur permet d'inspecter de manière interactive l'état des variables et le déroulement du programme à ce stade particulier.  Il aide à comprendre la logique et le flux de données, en aidant à identifier les bogues, les valeurs incorrectes ou les conditions inattendues. Les points d'arrêt sont particulièrement utiles lorsque la cause d'un bug n'est pas apparente et nécessite une enquête plus approfondie.   import pdb pdb.set_trace()  Placez des points d'arrêt pour suspendre l'exécution du code sur une ligne spécifique et inspectez les variables et le flux d'exécution de manière interactive.  5. Journalisation  La journalisation est une pratique précieuse pour enregistrer les événements critiques, les données et les erreurs pendant l'exécution de l'application. Les journaux fournissent des données historiques qui permettent de comprendre comment l'application se comporte dans diverses situations.  Lors du triage du contrôle qualité, les messages de journal peuvent être utilisés pour retracer la séquence d'événements menant à un problème ou identifier des modèles d'échec. En analysant les informations des journaux, les professionnels de l'assurance qualité peuvent découvrir des modèles ou des problèmes récurrents et partager les détails pertinents avec les développeurs pour le débogage et la correction.   import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')  Configurez la journalisation pour enregistrer les événements et informations importants lors de l’exécution du code.  6. Profilage temporel  Le profilage temporel est utilisé pour mesurer le temps d'exécution de sections de code ou de fonctions spécifiques. Il permet aux professionnels de l'assurance qualité d'identifier les goulots d'étranglement en matière de performances, tels que les fonctions à exécution lente ou les requêtes de base de données.  Le profilage du code peut révéler les domaines dans lesquels des optimisations sont nécessaires, garantissant ainsi le fonctionnement efficace de l'application et offrant une meilleure expérience utilisateur.   import time start_time = time.time() # Code to be profiled print("Execution time:", time.time() - start_time)  Mesurez le temps d'exécution de sections de code spécifiques pour identifier les goulots d'étranglement en matière de performances.  7. Requêtes réseau (bibliothèque de requêtes Python)  Dans les applications modernes, l'interaction avec les API et les services Web est courante. L'utilisation de la bibliothèque Python Requests simplifie la création de requêtes HTTP et la gestion des réponses.  Pour les professionnels de l'assurance qualité, cela est crucial pour valider les API et garantir que l'application communique correctement avec les services externes. Il permet d'identifier les problèmes liés à la connectivité réseau, aux erreurs côté serveur ou aux réponses API incorrectes.   import requests response = requests.get(url) if response.status_code == 200:    # Process successful response else:    # Handle error cases  Utilisez la bibliothèque Python Requests pour effectuer des requêtes HTTP et gérer les réponses en conséquence.  8. Requête de base de données (Python SQLite)  Les requêtes de base de données sont fondamentales lorsqu'une application interagit avec une base de données. Pour le triage QA, les requêtes de base de données sont essentielles pour vérifier l’intégrité, la cohérence et l’exactitude des données.  En exécutant des requêtes et en analysant les résultats, les professionnels de l'assurance qualité peuvent identifier des problèmes tels qu'un stockage incorrect des données, des échecs de manipulation des données ou des erreurs de récupération des données.   import sqlite3 connection = sqlite3.connect("database.db") cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE condition") result = cursor.fetchall() connection.close()  Effectuez des requêtes de base de données pour vérifier l’intégrité des données et résoudre les problèmes liés aux interactions avec la base de données.  9. Validation des données  La validation des données est essentielle pour garantir que les données d'entrée sont correctes et respectent le format ou les contraintes attendues. Lors du triage du contrôle qualité, les fonctions de validation des données aident à identifier les problèmes liés aux données non valides ou inattendues qui pourraient entraîner des pannes d'application, des sorties incorrectes ou des vulnérabilités de sécurité.  Une validation appropriée des données empêche les données problématiques de se propager dans l'application et de provoquer d'autres problèmes.   def is_valid_email(email):    # Check email format    return True if re.match(r"[^@]+@[^@]+\.[^@]+", email) else False  Créez des fonctions de validation pour garantir que les données d’entrée répondent à certains critères avant le traitement.  10. Assertion du cadre de test  Les frameworks de test, comme PyTest, fournissent une approche structurée pour rédiger et exécuter des cas de test. Les assertions dans les cas de test sont utilisées pour vérifier les résultats attendus et les résultats réels. Lorsqu’un test échoue, quelque chose ne fonctionne pas comme prévu.  Ces assertions aident à identifier les régressions, les modifications de code qui ont un impact involontaire sur les fonctionnalités existantes ou à découvrir de nouveaux bogues. Les frameworks de test garantissent que l'application conserve le comportement souhaité au fil du temps et contribuent à maintenir la qualité du logiciel.   import pytest def test_function():    assert result == expected_result, "Test failed, result didn't match the expected value."  Utilisez des frameworks de test comme PyTest pour écrire et exécuter des cas de test, facilitant ainsi l'identification des bogues fonctionnels.  S'attaquer au tri des bogues avec Launchable  Intelligence de triage des bogues avec Launchable  Le tri des bogues est une partie essentielle du cycle de vie du développement logiciel. Cela nécessite des stratégies et des outils pour examiner et résoudre efficacement les défauts. Les dix extraits de code indispensables abordés dans cet article constituent une partie essentielle de la boîte à outils du professionnel de l'assurance qualité, aidant à tracer l'exécution des applications, à valider les données, à enquêter sur les bogues et à maintenir la qualité des logiciels. Cependant, il est important de se rappeler que ces extraits ne constituent qu’une partie de votre boîte à outils de triage.  Launchable permet aux équipes de   avec une observabilité intelligente des tests, avec une vue complète des performances des tests. En identifiant les tests instables et en exploitant les données historiques grâce à l'apprentissage automatique, Launchable optimise la sélection des tests, économisant ainsi les ressources. gérer le tri des bogues  Grâce à des données historiques et à des algorithmes ML, Launchable priorise les tests en fonction du temps d'exécution et de la capacité de détection des bogues. Cela accélère la détection des bogues, conduisant à une résolution plus rapide des problèmes.  Les analyses prédictives de Launchable évaluent l'impact des bogues via les tests concernés, facilitant l'allocation des ressources et les décisions éclairées en matière de tri des bogues.  Affinez les suites de tests en vous concentrant sur les tests critiques, en réduisant la redondance et en optimisant l’utilisation des ressources. Cela augmente l’efficacité lors du tri et du développement des bogues.  Rationalisez le tri des bogues en identifiant les échecs de test probables, accélérant ainsi le processus de découverte. L'analyse prédictive évalue l'impact des bogues, informant ainsi les conséquences de l'inaction. Minimisez le gaspillage de ressources et maximisez l’efficacité – triez les bogues en toute confiance avec Launchable.  Également publié  ici.

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