파이썬 단위 테스트 위치: 코드 구성 및 최적의 관행
일반적인 관행:
- 별도의 테스트 디렉토리: 가장 일반적인 관행은 프로젝트의 루트 디렉토리 아래에
tests
또는test
라는 별도의 디렉토리에 모든 테스트를 저장하는 것입니다. 이렇게 하면 테스트 코드를 프로덕션 코드와 명확하게 구분하고 구성을 명확하게 유지할 수 있습니다. - 테스트 파일 이름 규칙: 테스트 파일 이름을 명명하기 위한 몇 가지 규칙이 있습니다.
test_
접두사: 테스트 파일 이름 앞에test_
를 추가하여 테스트 파일임을 쉽게 식별할 수 있습니다.- 설명적인 이름: 테스트 파일 이름은 테스트하는 내용을 명확하게 반영해야 합니다. 예를 들어
test_math_functions.py
또는test_user_login.py
와 같습니다.
- 테스트 케이스 클래스: 각 테스트 케이스는
TestCase
클래스를 상속하는 별도의 클래스에 작성됩니다. 이 클래스는 테스트 설정, 실행 및 결과 확인을 위한 다양한 메서드를 제공합니다.
추가 고려 사항:
- 테스트 커버리지: 테스트 코드는 프로덕션 코드의 가능한 한 많은 부분을 포함하도록 작성해야 합니다. 코드 커버리지 도구를 사용하여 누락된 테스트를 식별할 수 있습니다.
- 테스트 자동화: 지속적 통합 및 배포 (CI/CD) 파이프라인에 테스트를 통합하여 코드 변경 사항이 코드 품질에 영향을 미치지 않는지 확인할 수 있습니다.
코드 구성 예시:
project_root/
├── src/
│ ├── module1.py
│ └── module2.py
├── tests/
│ ├── test_module1.py
│ └── test_module2.py
└── README.md
위 예제에서 tests
디렉토리는 module1.py
및 module2.py
모듈에 대한 모든 단위 테스트를 포함합니다. test_module1.py
및 test_module2.py
파일 이름은 테스트하는 내용을 명확하게 설명합니다.
예제 코드: math_functions.py
및 test_math_functions.py
math_functions.py
def add(a, b):
"""두 수를 더합니다."""
return a + b
def subtract(a, b):
"""두 수를 뺍니다."""
return a - b
import unittest
from math_functions import add, subtract
class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
def test_add(self):
"""add 함수를 테스트합니다."""
self.assertEqual(add(1, 2), 3)
self.assertEqual(add(5, -3), 2)
def test_subtract(self):
"""subtract 함수를 테스트합니다."""
self.assertEqual(subtract(4, 2), 2)
self.assertEqual(subtract(8, 10), -2)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
이 예제에서:
math_functions.py
모듈은add
및subtract
함수를 정의합니다.test_math_functions.py
파일은TestMathFunctions
라는 테스트 케이스 클래스를 포함합니다.test_add
및test_subtract
메서드는 각각add
및subtract
함수의 동작을 테스트합니다.assertEqual
메서드는 테스트 결과가 예상대로인지 확인합니다.
이 코드는 단위 테스트를 구성하는 방법에 대한 기본적인 예를 보여줍니다. 실제 프로젝트에서는 더 많은 테스트 케이스와 더 복잡한 테스트 로직이 필요할 수 있습니다.
추가 리소스
파이썬 단위 테스트 위치에 대한 대체 방법
소스 코드 디렉토리 내 테스트:
- 장점:
- 코드와 테스트가 함께 있어 코드 구조를 이해하기 쉽습니다.
- 특히 작은 프로젝트의 경우 유용할 수 있습니다.
- 단점:
- 테스트 코드가 프로덕션 코드와 섞여 있어 유지 관리가 어려울 수 있습니다.
- 테스트 범위를 파악하기 어려울 수 있습니다.
별도의 패키지:
- 장점:
- 테스트 코드를 별도의 패키지로 분리하여 코드 구성을 명확하게 유지할 수 있습니다.
- 단점:
- 프로젝트 설정이 더 복잡해질 수 있습니다.
도구 활용:
- 일부 도구는 테스트 코드를 자동으로 검색하고 실행할 수 있습니다.
- 예: pytest, nose
- 장점:
- 테스트 코드를 구성하는 데 더 많은 유연성을 제공합니다.
- 기존 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 단점:
- 추가적인 도구를 배우고 설정해야 합니다.
최적의 방법 선택:
어떤 방법을 사용할지는 프로젝트의 특성, 개인적 선호 및 팀 규칙에 따라 다릅니다.
- 작은 프로젝트의 경우 소스 코드 디렉토리 내 테스트가 간편하고 효율적인 방법이 될 수 있습니다.
- 더 큰 프로젝트 또는 코드 구성을 명확하게 유지해야 하는 경우 별도의 디렉토리 또는 패키지를 사용하는 것이 좋습니다.
- 기존 프로젝트에 테스트를 추가하는 경우 도구를 사용하는 것이 유용할 수 있습니다.
중요한 것은 테스트 코드를 잘 구성하고 유지 관리하기 쉬운 방식으로 구성하는 것입니다. 일관된 방식을 선택하고 팀 내에서 모두 준수하도록 하십시오.
추가 고려 사항
- 명확한 테스트 이름: 테스트 케이스 이름은 테스트하는 내용을 명확하게 반영해야 합니다.
- 독립적인 테스트: 각 테스트 케이스는 다른 테스트 케이스에 영향을 미치지 않고 독립적으로 실행되어야 합니다.
python unit-testing code-organization