Tester et déboguer un programme

Partir du résultat attendu

Avant de lancer le programme, calculez indépendamment ce qu’il devrait produire. Sinon, une réponse plausible risque d’être acceptée sans examen. Pour une recherche dans un tableau, choisissez par exemple une valeur présente au début, au milieu, à la fin et une valeur absente. Si le contrat autorise le tableau vide, testez-le aussi. Chaque test doit comporter l’entrée, le résultat attendu et la propriété qu’il examine. Dix exemples presque identiques peuvent être moins utiles que quatre cas choisis pour mettre en difficulté des parties différentes de l’algorithme.

Une table de tests peut comporter trois colonnes : entrée, résultat attendu et défaut ciblé. Pour une recherche, un tableau d’un élément avec une cible présente examine simultanément le démarrage du parcours et sa borne finale. Le calcul attendu doit rester indépendant de la fonction étudiée.

Reconnaître la famille de l’erreur

Une erreur de syntaxe empêche Python de comprendre le programme : parenthèse oubliée ou indentation incorrecte, par exemple. Une erreur d’exécution apparaît sur un chemin effectivement emprunté : division par zéro, indice hors limites ou opération entre types incompatibles. Une erreur logique peut laisser le programme finir normalement tout en produisant une mauvaise réponse. Le message d’erreur est un indice, pas un verdict sur la cause profonde. Une variable incorrecte peut avoir été calculée plusieurs lignes avant l’endroit où elle déclenche enfin une exception.

Lisez la dernière ligne du message d’erreur pour connaître sa nature, puis remontez la pile d’appels pour repérer votre code. La ligne signalée est le lieu de manifestation du défaut. Elle n’est pas nécessairement celle où une donnée incorrecte a été créée.

Réduire puis suivre le cas qui échoue

Quand un grand exemple échoue, cherchez une entrée plus petite qui conserve le défaut. Pour un maximum initialisé à zéro, le tableau [-4] suffit à montrer le problème ; nul besoin de cent mesures. Suivez alors les variables instruction par instruction et repérez le premier état qui ne correspond plus au raisonnement attendu. Corriger au hasard jusqu’à obtenir le résultat désiré est fragile. Une correction doit être accompagnée d’une explication : ici, zéro ne représente pas un élément initial du tableau et domine à tort toutes les valeurs négatives.

Une réduction utile conserve la propriété qui déclenche le défaut. Pour une recherche oubliant la dernière case, remplacer un grand tableau par un seul élément contenant la cible conserve cette propriété. En revanche, déplacer la cible au début d’un tableau plus long peut faire disparaître le symptôme.

Conserver les tests après la correction

Un test qui reproduit un ancien défaut reste utile après sa résolution : il évite qu’une modification ultérieure le réintroduise. On peut écrire des assertions simples pour automatiser ces vérifications. Il faut aussi conserver les tests qui fonctionnaient auparavant, car une correction locale peut casser un autre cas. Enfin, la réussite d’un jeu fini de tests ne prouve pas à elle seule une fonction sur toutes les entrées. Les tests apportent des observations ; une preuve relie le contrat aux opérations pour couvrir l’ensemble des cas autorisés.

def maximum(tableau):
    assert len(tableau) > 0
    resultat = tableau[0]
    for valeur in tableau:
        if valeur > resultat:
            resultat = valeur
    return resultat

assert maximum([4, 7, 2]) == 7
assert maximum([-4]) == -4
assert maximum([8, 8]) == 8

Une modification doit être reliée à une hypothèse explicite : « le parcours exclut la dernière case ». Après la correction, vérifiez le dernier élément, mais aussi l’absence et le premier élément. Cela évite de réparer un exemple en créant une autre erreur de borne.

Construire un diagnostic à partir de la première divergence

Une somme initialise total = 0 dans la boucle, puis ajoute la valeur courante. Sur [2, 5, 1], les résultats observés sont deux, cinq et un, alors que les résultats partiels attendus sont deux, sept et huit. La première divergence apparaît au deuxième élément : le premier passage ne suffisait pas à révéler la remise à zéro.

L’hypothèse porte alors sur la conservation du cumul. Déplacer l’initialisation avant la boucle rétablit cette conservation. Un tableau vide doit donner zéro, et un tableau d’un élément doit donner cet élément. Ces tests couvrent des tailles différentes tout en vérifiant la même signification du total.

Tester des propriétés en complément des exemples

Pour une fonction maximum sur un tableau non vide, on peut vérifier l’appartenance du résultat et sa domination de toutes les valeurs. On peut aussi transformer un exemple : permuter les éléments ne devrait pas changer le maximum ; répéter une valeur existante non plus. Ces relations fournissent des contrôles utiles lorsque le résultat exact est coûteux à calculer.

Elles ne remplacent pas un contrat complet. Une fonction toujours égale à zéro respecte l’invariance par permutation, mais échoue sur presque tous les tableaux. Combinez donc exemples précis, familles contrastées et propriétés pertinentes. Une preuve générale reste un raisonnement supplémentaire sur l’algorithme, même lorsqu’un grand jeu de tests réussit.

De la compréhension à l’autonomie

À vous de résoudre

Cherchez d’abord par vous-même. Vérifiez les résultats demandés, utilisez les indices si nécessaire, puis comparez votre méthode à la correction.

Les erreurs qui méritent un détour

Modifier plusieurs choses sans observer

Changez une cause identifiée, puis relancez le cas défaillant et les tests précédents.

Calculer le résultat attendu avec le programme testé

Utilisez un calcul indépendant pour éviter de reproduire le même défaut dans le test.

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