pytest: 파이썬 테스트 자동화 프레임워크의 모든 것 (특징, 실행, 유형, 고급 활용)

핵심 기술

파이썬을 위한 강력하고 유연한 테스트 프레임워크인 pytest를 중심으로, 테스트의 필요성부터 다양한 테스트 유형, 실행 전략, 고급 패턴, 그리고 AI 활용까지 포괄적으로 다룹니다.

기술적 세부사항

• pytest 소개: 파이썬 대표 테스트 프레임워크, 자동 탐지, 풍부한 실패 리포트, Fixture/Parametrize/Markers를 통한 유연성.
• 핵심 테스트 유형:
  • 유닛 테스트: 작은 함수/메서드의 정확성 검증.
  • 경계값 테스트: 임계치, 엣지 케이스에서의 안정성 확인.
  • 예외 처리: 잘못된 입력 시 명시적 에러 발생 여부 검증.
  • 픽스처(Fixture): 반복되는 준비/정리 로직 분리 및 재사용 (tmp_path 활용 예시).
  • 마커(Markers): @pytest.mark.<name>을 이용한 테스트 실행 제어 (slow, skip, xfail 등).
  • 파라미터화: @pytest.mark.parametrize를 활용한 다중 케이스 검증.
  • 모킹(Mocking): 외부 의존성 제거를 위한 가짜 객체 사용.
  • 통합 테스트: In-Memory DB, 서비스 계층, FastAPI, 파일 I/O, ML 파이프라인 등 다양한 시나리오.
• 실행 및 해석:
  • 기본 실행: pytest.
  • 파일/함수 단위 실행: pytest tests/test_unit.py::test_normalize_whitespace.
  • 옵션: -v (상세 출력), -x (첫 실패 시 중단), -s (표준 출력 표시), -m (마커 필터링), --cov (코드 커버리지).
  • 실패 분석: FAILURES 섹션, > 및 E 표시를 통한 원인 파악.
  • 빠른 피드백: --lf (마지막 실패만), --ff (실패 우선 실행).
• IDE 통합: PyCharm, VSCode에서의 간편한 실행 지원.
• AI 활용: ChatGPT를 이용한 테스트 스캐폴드 자동 생성 및 누락 케이스 제안.

개발 임팩트

• 코드 리팩터링에 대한 자신감 향상.
• 버그 조기 발견 및 수정.
• 협업 시 코드에 대한 신뢰성 증진.
• 테스트 작성 시간 단축 및 효율성 증대.
• 코드 품질 및 안정성 향상.