테스트 코드는 소프트웨어 개발 과정에서 매우 중요한 부분입니다. 테스트 코드를 작성하면 버그를 미리 발견하고 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 그러나 테스트 코드 역시 유지 보수가 필요한데, 테스트 코드도 정기적으로 검토하고 변경해야 합니다.

pytest는 파이썬에서 널리 사용되는 테스트 프레임워크입니다. pytest는 간편하고 가독성이 좋은 테스트 코드 작성을 도와줍니다. 이 글에서는 pytest 테스트 코드의 유지 보수에 대해 알아보겠습니다.

1. 테스트 코드의 구조화

테스트 코드를 작성할 때 가독성과 유지 보수성을 위해 코드를 구조화해야 합니다. pytest에서는 pytest.fixture를 사용하여 픽스처를 정의하고, pytest.mark를 사용하여 테스트에 메타데이터를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 테스트 코드를 더욱 명확하고 구조화된 상태로 유지할 수 있습니다.

import pytest

@pytest.fixture
def some_fixture():
    # 필요한 픽스처 설정 코드
    yield
    # 테스트 종료 후 정리 코드

@pytest.mark.parametrize("input, expected", [
    (1, 2),
    (3, 6),
])
def test_some_function(input, expected, some_fixture):
    assert some_function(input) == expected

위의 예시에서 pytest.fixture를 사용하여 some_fixture를 정의하고, pytest.mark.parametrize를 사용하여 여러 테스트 케이스를 한 번에 작성할 수 있습니다. 이렇게 코드를 구조화하면 테스트 이해와 유지 보수가 쉬워집니다.

2. 테스트 코드의 모듈화

테스트 코드는 기능에 맞게 모듈화하여 관리해야 합니다. 모듈화된 테스트 코드는 사용자 입장에서 테스트하기 쉽고 관리하기도 편리합니다. pytest는 명시적인 디렉토리 구조를 요구하지 않고, 테스트 파일을 자동으로 탐색합니다.

project
├── src
│   ├── some_function.py
└── tests
    └── test_some_function.py

위의 예시에서 tests 디렉토리에 test_some_function.py라는 테스트 파일을 생성하여 some_function.py의 테스트 코드를 작성합니다. 이렇게 구조화된 테스트 코드는 개별 모듈을 더 쉽게 테스트하고 관리할 수 있습니다.

3. 테스트 코드의 리팩토링

테스트 코드도 소스 코드와 마찬가지로 리팩토링이 필요할 때가 있습니다. pytest는 여러 유용한 기능을 제공하여 테스트 코드의 리팩토링을 도와줍니다. 예를 들어, pytest.mark.parametrize를 사용하여 중복 테스트 코드를 간결하게 작성하고, pytest.raises를 사용하여 예외 처리 테스트를 쉽게 작성할 수 있습니다.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("input, expected", [
    (1, 2),
    (3, 6),
])
def test_some_function(input, expected):
    assert some_function(input) == expected

def test_some_function_raises_exception():
    with pytest.raises(ValueError):
        some_function(-1)

위의 예시에서는 반복되는 테스트 코드를 pytest.mark.parametrize를 사용하여 한 번에 작성하였고, 예외 처리 테스트를 pytest.raises를 사용하여 간결하게 작성하였습니다.

마무리

pytest를 사용하면 가독성이 좋고 유지 보수성이 높은 테스트 코드를 작성할 수 있습니다. 테스트 코드를 구조화하고 모듈화하며, 필요한 경우 리팩토링을 통해 테스트 코드를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 테스트의 신뢰성을 높일 수 있고, 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

참고: pytest 공식 문서