Mise au point des programmes et gestion des bugs

🌿 Chapitre : Mise au point de programmes et gestion des bugs

La mise au point (debugging) est une étape essentielle du développement d’un programme. Un programme correct ne se limite pas à fonctionner « parfois » : il doit être fiable, compréhensible et robuste face aux erreurs.

“Testing shows the presence, not the absence of bugs.” — E. W. Dijkstra

Cette citation rappelle qu’un programme peut réussir tous les tests sans pour autant être totalement exempt d’erreurs. Les tests permettent de prouver qu’un bug existe, mais jamais de garantir qu’il n’en reste aucun.

1️⃣ Comment les bugs apparaissent-ils ?

Dans la pratique de la programmation, il est indispensable de savoir identifier et corriger les causes typiques d’erreurs.

Problèmes liés au typage (mélange d’entiers, chaînes, flottants…)
Effets de bord non désirés (modification involontaire d’une variable ou d’une structure)
Débordements dans les tableaux (indice hors limites)
Instruction conditionnelle non exhaustive (cas oubliés)
Mauvais choix des inégalités (<, <=, >, >=)
Comparaisons et calculs entre flottants (problèmes d’approximation)
Mauvais nommage des variables (ambiguïtés, incompréhensions)
Erreurs logiques dans les boucles (boucle infinie, mauvaise condition d’arrêt)

2️⃣ Anticiper les erreurs grâce à la spécification

Définir clairement le rôle de la fonction
Préciser les paramètres attendus
Indiquer le type du résultat
Prévoir les cas particuliers


def moyenne(a: float, b: float) -> float:
    """
    Calcule la moyenne de deux nombres.

    Paramètres :
        a (float) : premier nombre
        b (float) : second nombre

    Retour :
        float : la moyenne des deux nombres
    """
    return (a + b) / 2


# Exemple d'appel
resultat = moyenne(12, 16)
print(resultat)

Remarque sur le typage :
Les annotations a: float, b: float et -> float correspondent au typage statique indicatif en Python. Elles permettent de préciser les types attendus en entrée et en sortie, ce qui améliore la lisibilité du programme et facilite la détection d’erreurs avec des outils d’analyse (comme les IDE ou les vérificateurs de type). Cependant, Python reste un langage à typage dynamique : ces annotations ne bloquent pas l’exécution si un autre type est fourni.
Il est toujours très apprécié si vous les utilisez en épreuve pratique.

3️⃣ Utiliser les assertions

Vérifier une précondition
Contrôler un invariant
Détecter rapidement une incohérence

4️⃣ Construire des jeux de tests

Cas nominal
Cas limites
Cas particuliers
Cas erronés

5️⃣ Bonnes pratiques de programmation

Noms explicites
Code structuré en fonctions
Documentation claire
Tests réguliers

6️⃣ Les principales erreurs Python et exemples

Lorsqu’un programme comporte une erreur, Python affiche un message d’erreur. Savoir lire ces messages est essentiel pour corriger un bug.

SyntaxError : erreur de syntaxe
```
if x == 5
    print(x)
    
```
IndentationError : problème d’indentation
```
if x == 5:
print(x)
    
```
NameError : variable non définie
```
print(age)
    
```
TypeError : opération entre types incompatibles
```
age = 15
print("Age : " + age)
    
```
ValueError : valeur incorrecte
```
int("bonjour")
    
```
IndexError : indice hors limites
```
L = [1, 2, 3]
print(L[5])
    
```

KeyError : clé inexistante dans un dictionnaire


notes = {"Alice": 15}
print(notes["Bob"])

ZeroDivisionError : division par zéro
```
print(10 / 0)
    
```
AssertionError : condition d'assertion fausse
```
age = -5
assert age >= 0, "L'âge doit être positif"
    
```
L’AssertionError apparaît lorsque la condition d’une instruction assert est fausse. Elle permet de détecter rapidement une violation de précondition pendant le développement.

Apprendre à identifier ces erreurs permet de corriger plus rapidement un programme et de mieux comprendre son fonctionnement.

Seulement deux exercices de bac sur les bugs:

🔗 Cet exercice sur un collier de bonbons.
🔗 Cet exercice Nouvelle Calédonie – 2025 – Jour 2, en question 8.