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title: "Génie logiciel, Séance 7 et 8"
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author: [SCHINDLER Hugo]
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Objectifs et Moyens
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Qu'est ce qu'un bon logiciel ? Modularité, évolution, maintenance, ergonomique, compatibilité, efficacité, REPONSE AU BESOIN !
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# Qualité du logiciel
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**Fonctionnalité** : Répond aux besoins fonctionels avec exatitude (aptitude à la tâche, précision, sécurité)
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Exemple de la balance
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**Utilisabilité**
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- Facilité à prendre en main le logiciel : fonctionnalité de base : respect des habitudes du métier, ergonomie, contraste, performance (réactif : mettre un sablier)
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- Accompagner le changement (cession de formation, tuto video)
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- Facile à installer, utiliser et administrer. Pour les gros logiciels : plusieurs Usecase (machine à café : utilisation café et rechargement)
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**Fiabilité et robustesse**
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Fiabilté exprimé en nombre de neuf: disponible 99.9% indisponible 1.44 minute par jour. Plus on a de 9, plus on est robuste (on fait de la redondance : même logiciel sur 2 machines, 2 machines avec OS, logiciels différents (codé avec 2 teams différents) unplug à chaud. Plus c'est robuste, plus c'est cher. Interuption = perte de données d'argent. On cherche que le cout de robustesse soit égale à la perte due à la robustesse. Avantage de notre profil : pont de vue double. Détecter les problèmes, risques : difficile. On veut fonctionner en mode anormal : analyser, prévoir els erreurs, trouver où est l'erreur et rattrapper les bugs. Méchanisme exception Java.
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try{
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entrer
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sortie
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} catch(IOException(Exception e){
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code de tolérence : afficher un message d'erreur
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Qu'est ce que je fais si l'excecution à planter
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}
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**Efficacité** :
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- Temps de réponse (Exemple : logiceil de trading)
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- Consommation de ressources
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**Maintenance et évolutivité**
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- Correction de bugs
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- Facilité d'analyse et modification pour intégrer de nouveaux besoins
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- Non regression et facilité à être testé (en cas d'ajout d'une fonction, cela ne perturbe pas se qui est fait avant)
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**Portabilité**
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- Facile à installer
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- Facile à migrer
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- Extensibilité du nombre d'utilisateur
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**Objetctif du génie logiciel** : aboutir à une solution de qualité en respectant coût et délai.
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**Taux de succès des projets**
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- Succèes : Livrer en temps, cout ok : 25%
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- Imparfait : 1 seul des 2 critères : 50%
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- Echec : Projet dans le tiroir : 25%
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Dans le BTP, ce serait le bazar
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Les petis projets ont un meilleur taux de succès.
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**Origines de rsiques liées au développement de logiciel :**
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- incompréhension des besoins (logiciel unique, pas de référence commune comme en architecture)
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- instabilité des besoins (besoins qui évoluent)
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- Choix technologiques (developpement avec tel ou tel language, le language peut disparaitre à cause des architecture de technologies, support du créateur de language)
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- Mouvement du personnel (documentation difficile et longue, transmission oral souvent n binome maintenant. Difficile de récupérer les compétance. Bus number : nombre de personnes qui peuvent etre percutés par un bus sans que le projet se casse la gueule.
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- Pas de vecteur gravité (faire les choses dans le bon sens)
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**L'ecosystème du développement** facteur
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**Analyse de pestel:**
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- politique (logiciel libre)
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- economique (prix, formation logiciel)
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- sociaux (evolution de carière de votre équipe : en Europe la partie developpe n'est pas bien considérer. Aux US, ils sont très bien payés comme les bons commercials)
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- technologique (contrainte pour destop, tablette, smartphone, mais automatisation du code, veille technologique)
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- écologique (développement : code qui utilise le moins d'enregie : execution sur GPU ou CPU, organisation de l'équipe)
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- légaux (licence, CNIL (donnés personnelles))
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**Programme des cours CM8 à 11:**
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- qualité
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- métrqique
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- règles de bonne pratiques
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- tests
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- cycles et méthodes (concption, test, déployement)
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- patrons (solution classiques à problèmes classiques)
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- autres outils suivant le temps restant
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- conclusion
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# Métrique
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On ne juge pas les développeur mais le logiciel pour savoir où l'améliorer
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## Metrique de code
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**NCSS** : **Non Commenting Source Statement** : 40..70/ méthode
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**CLOC** : **nombre de lignes de commentaires** : 10% ... 30%
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## Métrique Orientés objets
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**Profondeur de graphe d'héritage** : DIT : Profondeur 7 max hors bibliothèque
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**Coupling Between Objects** CBO : nombre de classes qu'une classe utilise (par trop spécifique, favorise modularité)
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**Weighted Methods per Class** (WMC) somme des métriques (complexité cyclomatique) pour toutes les méthodes
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## Mesure du logiciel
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**Points de Fonction** mesure de la richesse fonctionelle, taille du projet, en terme de fonctionnalités livrées à l'utilisateur
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**Complexité cyclomatique** nbArs-nbNoeuds+nbENtres+nbSorties : nombre minimum de chemin possible (faire le dessin)
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Exercice schéma 1
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Métrique : on doit l'interpréter, des codes peuvent l'examiner.
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puppycrawl.com/dtds/configuartion_1_3.dtd
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**Théorie de la complexité** Cf FISDA
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Il y a des logiciels pour faire les schémas (source monitor, testwell.fi, cmtjava, sonarqube (best), squale, klocwork)
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**Bonnes pratiques de développement**
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Toujours coder comme si celui qui maintient le code est un psycopathe qui sait où tu habites.
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## Conventions
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**Convention pour uniformiser le style du code :** facilite la relecture et maintenance par d'autres
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- Nommage et organisation des fichiers (build et srs)
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- Style d'indentation, taille des lignes
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- Nommage des méthodes, CONSTANTE, variables
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- Règles de commentaires et documentation, langue (anglais)
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- Règle de parenthèsage
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- Pas d'allocation dynamique si pas beaucoups de mémoire (code plus robuste)
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Périmètre de référenciels:
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- Code convention
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Enironment, projet :
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- .NET Coding techniques
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- Linux Kernel coding
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**Construction d'un référentiel:**
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- identifiant publique (article 2563)
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- public ciblé (architecte , développeur, testeur)
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- type de règle (norme>recommendation(entrose possible si justification)>bonne pratique)
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- regle courte mais multiple
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- contexte
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- controle de la règle (vérification manuelle, automatique)
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Vérification d'echantillons dans le code (nouveau developpeur, code critique, code pas bon précédement)
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# Test
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Test
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: exécution ou écvaluation d"='un système ou d'un composant ar des moyens automatiques ou manuels, pour vérifier qu'il répo,d à ses spécifications ou identifier les différences entre les résultats attendus et les résultats obtenus
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**Composant**
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- Données
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- Objet
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- Observation
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Enjeux des tests : s'assurer du niveau de qualité du produit livré. non-qualité = risque de bugs, panne et coûts directs et coûts caché. 30% budget =test, 80% pour NASA
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Un test= un investissement. Mais plus le bug est détecter tôt, moins il coûte cher.
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**Limites **
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- Pas de test exhaustif
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- Prouve la présence de bugs mais pas son abscence comme les aliens
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- Vu comme un poste de coût à réduire
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- Tests sautés pour livrer à temps
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- Testeur = fonction dénigré mais créatif et abstraction face au système
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**Catégories de test :**
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- A/ Proximité du code
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- B/ Granularité
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- C/ Qualité
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- D/ Dynamisme
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## Proximité du code
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A/ Test boîte magique
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**Test boîte noire :** point de vue de l'utilisateur. Est ce que ça marche ?
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**Test boîte blanche :** comment ça marche ? Données temporaires bien effacé, protocole sécurisé.
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**Test boîte grise :** Si on a pas accès à tout le code (appel de service extérieur), on les remplace par des bouchons pour tester.
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## B/ Granularité
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**test unitaire : **
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- Déclarationd d'une assertion
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- S'applique à une portion du code source
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- Vérifiable dès que le code est implémenté.
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**test d'assemblage**
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bon fonctionnement technique et fonctionnel de l'application à l'assemblage de ses différents composants
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+Gros : **Recette**
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Test avec le client :
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- Exhaustivité des éléments fournis
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- Installation ok ?
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- Bon fonctionnement après installation
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- Cas d'erreur technique
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- Audit de code
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**Test en exploitation**
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- Vérification d'aptitude à la bonne exploitabilité
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- Test sur site pilote
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- Vérification de services réguliers
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**Test dans le cycle de vie**
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Cycle en V.
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On peut définir le test à chaque étape du cycle de vie.
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## C/ Critères de qualité
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**Assurance de qualité :**
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- Tests fonctionnels
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- Sécurité (tests hack classique)
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- Performance (temps de réponse pour 1 utilisateur, tests de charge(nombre d'utilisateur, de requêtes -> dimensionnement d'infrastructure) Ramasse miette qui se déclache avec le temps toute les 1 minutes
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- Non régression
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- Utilisabilité / ergonomie
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- Qualimétrie
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## D/ Dynamisme
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**Test statique**
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Examens du code sans exécution : identifier les trus louches : variable jamais lue, écrite 2 fois d'affiler sans lecture intermédiaire, affectation non réalisé, code jamais atteint : Eclipse nous le dit
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**Test dynamique**
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Pas possible de tester avec tout
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Comment concevoir les tests
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- test fonctionnels : trouve trou
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- test structurels : trouve erreur de programmation
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### Test fonctionnels
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**Test par partition d'équivalence** :
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: Hyp : ca fonctionnne avec un élément de la plage, alors ça fonctionne avec tous.
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**Test aux limites**
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: On test aussi les limites. Permet de détecter les boucles mal réglé sur les tableaux, vérifie les > et $\geq$
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**Test par table de décision**
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: Recherche de trou dans les décisions
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**Test par paires**
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: Si grands nombre de test à faire, on test que les paires au lieu de faire tout les cas.
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### Tests structurels :
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**Couverture des branches**
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: On choisit nos tests pour passer par tout les chemins.
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**Couverture des blocs**
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: Ne repésente pas le même travail si boucles dans le schéma.
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**Test aléatoire**
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: Un test complémenatire : détecte les erreurs de spécification. L'automatisation de la vérification de la sortie n'est pas facile.
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## Utilisation du test
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**Plannifier les tests : **
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- Stratégie (selon les spécifications, riques ou estimation des erreurs)
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- Tests (fonctionnel, sécurité)
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- parraléliser en attendant pas le code final : utilisation de bouchons
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- Priorite (plus critique, risque)
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- A quel moment ? big-bang
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descripton dans les standarts
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**Automatiser les test**
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- Framework génèrent des tests
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- Framework pour tester aspects (code, GUI, ...)
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**JUnit**
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- Environnement de tests unitaire en java
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- Definition des valeurs d'entrée
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- Exécution automatique
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On exprime le pourcentage de code testé au lieu du nombre de tests réalisés.
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Graphisme et audio difficles à tester automatique
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**Test par mutation**
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: On modifie une ligne, le programme de test doit tuer tout les mutants.
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**Preuve formels**
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: démonstration mathématique (boucle infini, nombre de passage de boucles)
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Codage en B (ligne de métro météore)
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# Les cycles et méthodes de développement
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**Cycle en cascade**
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: années 70 : analyse, conception, implémentation, test, maintenance
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Inconvéniant : effet tunnel : on ne sait pas si on satisfait les besoins du client.
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**Cycle en V**
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: Schéma 2, effet tunnel aussi
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**Cycle itératif ou incrémental**
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: 1ere conception brute
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**Inrémental **
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: on fait des morceaux complets
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**Itératif**
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: on fait des escisses.
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**Unified Process**
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- itératif et incrémental
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- piloté par cas d'utilisation, modélisation visuelle
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- architecture à base de composant (language objet)
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Manifeste agile : méthodes agiles : 4 principes : cf diapo
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Exemple de méthodes agiles :
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* Srum mêlée quotidienne
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* XP : eXtreme Programming : parie stratégique développées en binome rotatifs.
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* lean : ex : kanban (limiter les stocks, on écrit que le nécessaire)
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* Autres : ASD (Adaptative Developpement), crystal Clear, DSDM (Dynamic Systems Development Method)...
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Meilleur succès avec agile (moins de fail), mais projets waterfall sont moins propices à l'abandon. C'est peut etre une bonne chose.
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## Méthode d'estimation de coût du logiciel
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**Lois de parjkinson**
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: le projet se dilate sur le temps disponible
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**Loi du marché**
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: Combinen de temps je dois dire pour remporter le larché
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**Méthode analogique**
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: basé sur l'expérience des anciens projets
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**Méthode analytique**
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: somme de points coûts
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**Intégration continue**
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: basé sur une usine de développement logiciel. cf diapo
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# Patrons de conception (design pattern)
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Exemple : patron adaptateur
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Code pour adaptateur :
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Cercle c=new Cercle(10, 2, 2);
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CercleAdapt ca= new CercleAdapt(c);
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lesMotifs.add(ca);
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ca.calculPerimetre();
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cf Schéma 3
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**Anatomie d'un patron**
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- Nom
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- But
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- Motivation: utilisation d'une classe sans renomer classe de base
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- Participant : target, adapter, adaptee, client
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- Structure avec UML
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- Exemple d'implémentation
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- Cas d'utilisation réel dans 3 situations réels
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- Problèmes connus
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- Conséquences (la classe de base peut moins facilement évoluer.
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- Relation avec d'autres patrons
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Catégories :
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- Patrons de création
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- Patrons structuraux
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- Patrons comportementaux
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hillside.net/patterns solutions qui existent déjà
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## Singleton
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**Singleton**
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: Crer 1 seule instance d'une classe
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Code de class singleton :
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public class Truc{
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int machin;
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PRIVATE static Truc instanceUnique
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|
PRIVATE Truc(int m){
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this.machin=m;
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||||||
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}
|
||||||
|
public static Truc getTruc(int m){
|
||||||
|
if (instanceUnique==null){
|
||||||
|
instranceUnique=new Truc(m);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return instanceUnique;
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||||||
|
}
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}
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||||||
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|
Attention en monothread uniquement !
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Code client :
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Truc t = new Truc();
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Code autre :
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class Machin{
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int a
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public STATIC int double(){
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return 2*a;
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}
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public int triple(){
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return 3*a;
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}
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}
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c'etait un patron de création
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On doit connaitre le patron observer, singleton et Adapter
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Attente active : mettre des notifications à la place
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Interbloquage : sémaphore : programme risque de se bloquer
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Bad code smell : indice d'un problème.
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