파이썬에서 동적(매개변수화된) 단위 테스트 생성 방법
동적(매개변수화된) 단위 테스트는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 강력한 기법입니다. 테스트 데이터를 코드 내에 직접 작성하는 대신 데이터 세트 또는 함수를 사용하여 테스트 케이스를 자동 생성할 수 있습니다.
이 방법은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 테스트 코드 간결성 향상: 반복적인 테스트 케이스를 작성할 필요가 없어 테스트 코드가 더욱 간결하고 유지 관리하기 쉬워집니다.
- 테스트 케이스 누락 방지: 데이터 세트 또는 함수를 사용하여 모든 가능한 입력 조합을 테스트할 수 있으므로 테스트 케이스 누락 가능성이 줄어듭니다.
- 테스트 코드 재사용성 향상: 동일한 테스트 로직을 여러 테스트 케이스에 재사용할 수 있어 테스트 코드 개발 시간을 절약할 수 있습니다.
동적 단위 테스트 생성 방법
파이썬에서 동적 단위 테스트를 생성하는 데 사용할 수 있는 여러 라이브러리와 도구가 있습니다. 가장 인기 있는 옵션 중 일부는 다음과 같습니다:
동적 단위 테스트 예제
다음은 pytest
를 사용하여 간단한 동적 단위 테스트를 생성하는 방법을 보여주는 예제입니다.
import pytest
def add(a, b):
return a + b
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [
(1, 2, 3),
(3, 4, 7),
(5, -2, 3),
])
def test_add(a, b, expected):
assert add(a, b) == expected
이 예제에서는 pytest.mark.parametrize
데코레이터를 사용하여 세 개의 테스트 케이스를 정의합니다. 각 테스트 케이스는 세 개의 값으로 구성된 튜플 (a
, b
, expected
)을 포함합니다.
테스트 함수 test_add
는 각 테스트 케이스에 대해 add
함수를 호출하고 결과를 예상 값과 비교합니다.
결론
예제 코드: 동적 단위 테스트 생성
import pytest
def add(a, b):
"""두 수를 더합니다."""
return a + b
@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [
(1, 2, 3),
(3, 4, 7),
(5, -2, 3),
])
def test_add(a, b, expected):
"""add 함수가 두 수를 올바르게 더하는지 테스트합니다."""
assert add(a, b) == expected
설명:
add
함수: 두 수를 더하는 간단한 함수입니다.@pytest.mark.parametrize
데코레이터: 테스트 케이스를 정의하는 데 사용됩니다.- 데이터 세트: 테스트 케이스에 사용할 값 목록입니다. 각 테스트 케이스는 세 개의 값으로 구성된 튜플 (
a
,b
,expected
)입니다.
코드 실행:
이 코드를 실행하려면 다음 명령을 사용하십시오.
pytest
테스트가 성공적으로 실행되면 다음과 같은 출력이 표시됩니다.
collected 1 item
test_add.py . PASSED [100%]
참고:
- 이 예제는 기본적인 내용을 보여주는 간단한 예제입니다. 실제 테스트 코드는 더 복잡할 수 있습니다.
- 다양한 테스트 케이스를 생성하는 데 사용할 수 있는 다양한 데이터 구조를 사용할 수 있습니다.
pytest
외에도unittest
및nose
와 같은 다른 테스트 프레임워크를 사용하여 동적 단위 테스트를 생성할 수 있습니다.
추가 예제
import unittest
def add(a, b):
return a + b
class TestAdd(unittest.TestCase):
def test_add(self):
test_cases = [
(1, 2, 3),
(3, 4, 7),
(5, -2, 3),
]
for a, b, expected in test_cases:
self.assertEqual(add(a, b), expected)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
TestAdd
클래스:unittest.TestCase
클래스를 상속받는 테스트 클래스입니다.
python test_add.py
.
============================================================================
OK
1 tests in 0.001s
결론
파이썬에서 동적 단위 테스트를 생성하는 대체 방법
직접 for 루프 사용:
데코레이터 없이 직접 for 루프를 사용하여 테스트 케이스를 반복할 수 있습니다. 다음은 예제입니다.
def add(a, b):
return a + b
def test_add():
test_cases = [
(1, 2, 3),
(3, 4, 7),
(5, -2, 3),
]
for a, b, expected in test_cases:
assert add(a, b) == expected
장점:
- 간단하고 명확합니다.
단점:
- 테스트 코드가 다소 어수선해질 수 있습니다.
- 특히 많은 테스트 케이스가 있는 경우 코드 관리가 어려울 수 있습니다.
map 함수 사용:
map
함수를 사용하여 테스트 케이스를 함수에 매핑하고 결과를 확인할 수 있습니다. 다음은 예제입니다.
import functools
def add(a, b):
return a + b
def test_add():
test_cases = [
(1, 2, 3),
(3, 4, 7),
(5, -2, 3),
]
results = map(lambda a, b: add(a, b), *test_cases)
expected_results = [3, 7, 3]
assert list(results) == expected_results
- 함수 합성을 사용하여 테스트 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.
map
함수는 결과를 확인하기 위해 별도의 어설션 문이 필요합니다.
itertools.product 함수 사용:
itertools.product
함수를 사용하여 다양한 입력 값 조합을 생성하고 테스트 케이스로 사용할 수 있습니다. 다음은 예제입니다.
import itertools
def add(a, b):
return a + b
def test_add():
inputs = [1, 2, 3]
for a, b in itertools.product(inputs, repeat=2):
expected = a + b
assert add(a, b) == expected
- 다양한 입력 값 조합을 쉽게 생성할 수 있습니다.
- 테스트 케이스가 지나치게 많아질 수 있습니다.
- 모든 입력 값 조합을 테스트하는 데 적합하지 않을 수 있습니다.
전문 테스트 라이브러리 사용:
hypothesis
또는 parameterized
와 같은 전문 테스트 라이브러리를 사용하여 더욱 강력하고 유연한 동적 단위 테스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 더 많은 기능과 도구를 제공하며 복잡한 테스트 시나리오를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
선택 방법:
사용할 방법은 특정 상황과 필요에 따라 다릅니다. 간단하고 직접적인 테스트를 위해서는 for 루프를 사용하는 것이 좋습니다. 코드 간결성을 위해서는 map
함수를 사용하는 것이 좋습니다. 다양한 입력 값 조합을 테스트해야 하는 경우 itertools.product
함수를 사용하는 것이 좋습니다. 더욱 강력하고 유연한 테스트를 위해서는 전문 테스트 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.
- 위에 나열된 방법 외에도 동적 단위 테스트를 생성하는 데 사용할 수 있는 다른 방법들이 많이 있습니다.
- 테스트 코드 작성 시에는 항상 명확하고 간결하며 유지 관리하기 쉬운 코드를 작성하는 것이 중요합니다.
python unit-testing parameterized-unit-test