modulatié et programmation raisonnée
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141f4a12a7
@ -1,47 +1,19 @@
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manips sur les structures de données de base
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Exercices complémentaires
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- structures de données
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+ (),[],{}
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+ listes en compréhension
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- éléments du langage
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boucles, conditions, fonctions, itérateur, map , enumerate
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+ **Manipulation de quelques structures de données**:
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chaînes de caractères (création, accès à un caractère, concaténation), listes (création, ajout
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+ **Manipulation de chaînes de caractères**:
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(création, accès à un caractère, concaténation), listes (création, ajout
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d’un élément, suppression d’un élément, accès à un élément, extraction d’une partie de liste), tableaux à une ou plusieurs dimensions.
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On met en évidence le fait que certaines opérations d’apparence simple cachent
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un important travail pour le processeur. On met à profit la structure de
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tableau d’entiers à deux dimensions pour introduire la notion d’image
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ponctuelle (« bitmap »). Les algorithmes de traitement d’image seront abordés
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plus tard.
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+ **Fichiers** :
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notion de chemin d’accès, lecture et écriture de données numériques ou de type chaîne de caractères depuis ou vers un fichier.
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On encourage l’utilisation de fichiers en tant que supports de données ou de résultats avant divers traitements, par exemple graphiques.
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+ **Piles**
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Algorithmes de manipulation : fonctions 'push' et 'pop'. On utilise des listes
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(ou tableaux à 1 dimension) pour leur implantation.
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Chaînes et fichiers
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+ traitement des chaines de caractères
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+ s.replace()
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+ s1 + s2
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+ un exemple de regexp simple
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+ type de fichiers
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+ mode d'accès
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+ glob.glob
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+ Sans doute ces points peuvent être intégrés dans la séance 2.
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+ **Fichiers** :
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notion de chemin d’accès, lecture et écriture de données numériques ou de type chaîne de caractères depuis ou vers un fichier.
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On encourage l’utilisation de fichiers en tant que supports de données ou de résultats avant divers traitements, par exemple graphiques.
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manips sur les structures de contrôle de base
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+ écrire des instructions conditionnelles avec alternatives,
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+ démontrer qu’une boucle se termine effectivement.
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+ organisation modulaire des programmes
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+ programmation structurée.
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+ **Piles**
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Algorithmes de manipulation : fonctions 'push' et 'pop'. On utilise des listes
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(ou tableaux à 1 dimension) pour leur implantation.
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@ -5,5 +5,6 @@ Annexes
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:maxdepth: 2
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exercices
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surete
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agile
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scrum
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93
algorithmique/cours/annexes/surete.txt
Normal file
93
algorithmique/cours/annexes/surete.txt
Normal file
@ -0,0 +1,93 @@
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Autres outils de sureté d'un programme
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La preuve de programme
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Le niveau maximum de sûreté d'exécution d'un programme est la preuve. Qu'est-ce que la preuve
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formelle d'un programme ? Selon la définition de Wikipédia, ce sont "des techniques permettant de
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raisonner rigoureusement, à l'aide de logique mathématique, sur des programmes informatiques ou
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du matériel électroniques, afin de démontrer leur validité par rapport à une certaine
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spécification." Bref c'est un raisonnement logique sur un programmme qui permet d'être sûr que le
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programme est valide et ne va pas planter.
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La preuve de programme est très peu utilisée dans l'industrie, car très coûteuse et très
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difficile à mettre en place. Elle quand même utilisée, mais dans des secteurs où le risque doit
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absolument être évacué et où il n'y a aucun droit à l'erreur. Par exemple, le secteur médical
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(informatique en bloc opératoire), militaire (peu d'informations nous parviennent dans ce
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domaine), l'aviation civile (le logiciel Astrée pour Airbus), la fusée Ariane (depuis le bug qui
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avait fait crasher Ariane 5 ces questions sont prises très au sérieux), et le milieu bancaire
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(surtout le domaine des décisions boursières : un programme chargé de lancer des décisions
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d'achat ou de vente à la bourse qui comporte un bug peut en quelque centièmes de secondes faire
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perdre des millions, voire des milliards d'euros à une banque. Le programme ne doit tout simplement pas
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bugger).
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Le model checking
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Le model checking, l'analyse statique et l'interprétation abstraite procèdent d'une méthodologie
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moins lourde de validation des programmes. Ces méthodes analysent exhaustivement l'évolution du
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système lors de ses exécutions possibles et permetent de dire si globalement, dans un contexte
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donné, le programme va fonctionner correctement. Encore très lourdes, ces techniques ne sont
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utilisées que dans un contexte industriel de haute sécurité.
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Les tests d'acceptation
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Il y a plusieurs types de tests
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- unitaires
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- fonctionnels
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- acceptation
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Très utilisés dans l'industrie, les tests unitaires et fonctionnels ne testent que certaines
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parties du programme et permettent de dire que le programme va marcher grosso-modo à peu près.
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Beaucoup moins coûteux à installer, ce sont des éléments cléfs des méthodes agiles.
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Les Outils de linting (validation)
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- vérifications syntaxiques
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- vérification sémantiques
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- vérification sur les imports inutiles ou mal formés (imports croisés
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Exemple en python : pylint
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La dette technique
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Au bout d'un moment le code devient du code spaghetti et les techniques sont obsolètes.
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Les tests permettent de solder la dette technique plus facilement.
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**avoir le courage de payer une dette technique, et affronter une dette technique
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sinon il peut y avoir un coût à payer qui sera pohibitoire.**
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On solde la dette technique parce que à un moment ça va devenir beaucoup trop
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cher à payer.
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Les méthodologies agiles
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La manière dont le code est produit importe énormément. Par exemple, une
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méthodologie ou le **refactoring** (réécriture de code) est permis et même conseillé
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a plus de chance de produire du code organisé.
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Les méthodologies agiles produisent en général du code mieux organisé. Ce sont les
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méthodes de travail les plus en vogue aujourd'hui, elles mettent l'accent sur :
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||||
- Du logiciel fonctionnel plutôt que de la documentation exhaustive
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- La réponse au changement plutôt que le suivi d'un plan
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- Le logiciel fonctionnel est la principale mesure d'avancement
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- Une attention continue à l'excellence technique et à une bonne
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conception améliore l'agilité
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||||
- La simplicité est essentielle (il est facile de faire, il est
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difficile de faire simple)
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Le principe de base de la méthodologie Scrum par exemple est de focaliser l'équipe de façon
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itérative sur un ensemble de fonctionnalités à réaliser, dans des itérations de durée fixe de une
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à quatre semaines, appelées **sprints**. Chaque sprint possède un but à atteindre, défini par le
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responsable de produit, à partir duquel sont choisies les fonctionnalités à implémenter dans ce
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sprint. Un sprint aboutit toujours sur la livraison d'un produit partiel fonctionnel. Pendant ce
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temps, le facilitateur a la charge de réduire au maximum les perturbations extérieures et de
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résoudre les problèmes non techniques de l'équipe.
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@ -43,6 +43,73 @@ Algorithme de la longueur d'une liste
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Cette fonction est prédéfinie en Ocaml : `List.length`
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.. ifconfig:: exercice
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**Exercice** : écrire un algorithme qui déclare et
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remplisse un tableau de 7 valeurs numériques en les mettant toutes à zéro.
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||||
.. ifconfig:: correction
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||||
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||||
**Correction** :
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::
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Tableau Truc(6) en Numérique
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Variable i en Numérique
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Debut
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Pour i <- 0 à 6
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Truc(i) <- 0
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i Suivant
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Fin
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||||
exemple d'implémentation en python
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||||
.. code-block: python
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||||
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||||
>>> liste = []
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||||
>>> for i in range(6):
|
||||
... liste.append(i)
|
||||
...
|
||||
>>> liste
|
||||
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
|
||||
>>>
|
||||
|
||||
.. glossary::
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||||
|
||||
Matrice
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||||
Tableaux de dimension multiple, c'est un tableau de tableau
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.. ifconfig:: exercice
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**Exercice** : Écrivez un algorithme remplissant un tableau de 6 sur 13, avec des zéros.
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||||
.. ifconfig:: correction
|
||||
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||||
**Correction** :
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implémentation en python
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||||
.. code-block: python
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||||
>>> matrice = []
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>>> for i in range(12):
|
||||
... matrice.append([0 for i in range(5)])
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||||
...
|
||||
>>> from pprint import pprint
|
||||
>>> pprint(matrice)
|
||||
[[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0],
|
||||
[0, 0, 0, 0, 0]]
|
||||
>>>
|
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Algorithmes de tri
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------------------
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@ -59,6 +126,7 @@ Tri par insertion
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Cet algorithme de tri suit de manière naturelle la structure récursive des
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listes. Soit l une liste à trier :
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- si l est vide alors elle est déjà triée
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- sinon, l est de la forme x::s et on trie récursivement la suite s et on obtient une liste triée s’
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on insert x au bon endroit dans s’ et on obtient une liste triée
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@ -100,97 +100,6 @@ valider
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La validation va de la série de tests unitaires (validation faible)
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à la preuve de programme (validation mathématique forte).
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La preuve de programme
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Le niveau maximum de sûreté d'exécution d'un programme est la preuve. Qu'est-ce que la preuve
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formelle d'un programme ? Selon la définition de Wikipédia, ce sont "des techniques permettant de
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raisonner rigoureusement, à l'aide de logique mathématique, sur des programmes informatiques ou
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du matériel électroniques, afin de démontrer leur validité par rapport à une certaine
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spécification." Bref c'est un raisonnement logique sur un programmme qui permet d'être sûr que le
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programme est valide et ne va pas planter.
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La preuve de programme est très peu utilisée dans l'industrie, car très coûteuse et très
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difficile à mettre en place. Elle quand même utilisée, mais dans des secteurs où le risque doit
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absolument être évacué et où il n'y a aucun droit à l'erreur. Par exemple, le secteur médical
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(informatique en bloc opératoire), militaire (peu d'informations nous parviennent dans ce
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domaine), l'aviation civile (le logiciel Astrée pour Airbus), la fusée Ariane (depuis le bug qui
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avait fait crasher Ariane 5 ces questions sont prises très au sérieux), et le milieu bancaire
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(surtout le domaine des décisions boursières : un programme chargé de lancer des décisions
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d'achat ou de vente à la bourse qui comporte un bug peut en quelque centièmes de secondes faire
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perdre des millions, voire des milliards d'euros à une banque. Le programme ne doit tout simplement pas
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bugger).
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Le model checking
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Le model checking, l'analyse statique et l'interprétation abstraite procèdent d'une méthodologie
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moins lourde de validation des programmes. Ces méthodes analysent exhaustivement l'évolution du
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système lors de ses exécutions possibles et permetent de dire si globalement, dans un contexte
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donné, le programme va fonctionner correctement. Encore très lourdes, ces techniques ne sont
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utilisées que dans un contexte industriel de haute sécurité.
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Les tests d'acceptation
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Il y a plusieurs types de tests
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- unitaires
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- fonctionnels
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- acceptation
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Très utilisés dans l'industrie, les tests unitaires et fonctionnels ne testent que certaines
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parties du programme et permettent de dire que le programme va marcher grosso-modo à peu près.
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Beaucoup moins coûteux à installer, ce sont des éléments cléfs des méthodes agiles.
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Les Outils de linting (validation)
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- vérifications syntaxiques
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- vérification sémantiques
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- vérification sur les imports inutiles ou mal formés (imports croisés
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Exemple en python : pylint
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La dette technique
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Au bout d'un moment le code devient du code spaghetti et les techniques sont obsolètes.
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Les tests permettent de solder la dette technique plus facilement.
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**avoir le courage de payer une dette technique, et affronter une dette technique
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sinon il peut y avoir un coût à payer qui sera pohibitoire.**
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On solde la dette technique parce que à un moment ça va devenir beaucoup trop
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cher à payer.
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Les méthodologies agiles
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La manière dont le code est produit importe énormément. Par exemple, une
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méthodologie ou le **refactoring** (réécriture de code) est permis et même conseillé
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a plus de chance de produire du code organisé.
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Les méthodologies agiles produisent en général du code mieux organisé. Ce sont les
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méthodes de travail les plus en vogue aujourd'hui, elles mettent l'accent sur :
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- Du logiciel fonctionnel plutôt que de la documentation exhaustive
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- La réponse au changement plutôt que le suivi d'un plan
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- Le logiciel fonctionnel est la principale mesure d'avancement
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- Une attention continue à l'excellence technique et à une bonne
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conception améliore l'agilité
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- La simplicité est essentielle (il est facile de faire, il est
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difficile de faire simple)
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Le principe de base de la méthodologie Scrum par exemple est de focaliser l'équipe de façon
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itérative sur un ensemble de fonctionnalités à réaliser, dans des itérations de durée fixe de une
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à quatre semaines, appelées **sprints**. Chaque sprint possède un but à atteindre, défini par le
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responsable de produit, à partir duquel sont choisies les fonctionnalités à implémenter dans ce
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sprint. Un sprint aboutit toujours sur la livraison d'un produit partiel fonctionnel. Pendant ce
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temps, le facilitateur a la charge de réduire au maximum les perturbations extérieures et de
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résoudre les problèmes non techniques de l'équipe.
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Conception descendante
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