[Django] Unit Test

hj8853·2020년 8월 22일
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[Django]

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What is Unit Test

Unit test란 내가 작성한 코드의 가장 작은 단위인 함수를 테스트 하는 메소드이다. 그래서 내가 작성한 로직을 테스트하는 유닛테스트 코드를 작성하여 테스트 하게 된다.

Why use Unit Test

Unit test를 왜 써야할까? 현재 나는 Django에서 여러가지 함수를 작성하고, Httpie 또는 Postman을 사용하여 내가 작성한 API가 제대로 동작하는지를 확인하였다. 하지만 이 과정에서 테스트 해야하는 API가 수십개라면 이걸 일일이 테스트하기란 효율적이지 못하다.

이처럼 unit test는 빠르고 비용이 싸기 때문에 개발 할 때 필수적으로 작성해야 한다.

Intro to Unit Test

  • 시스템을 테스트 할때 크게 3가지 방법으로 나눌 수 있습니다.
    • UI Testing / End-To-End Testing
    • Integration Testing
    • Unit Testing
  • 이중 UI Testing이 가장 어렵고 까다롭습니다.
    • Manual Testing은 실행하기 쉽다는 장점이 있지만 비용이 많이 들고 부정확 하며 실행 시간이 오래 걸립니다.
    • 자동화 할 수 있지만 UI Testing은 자동화 하기가 가장 까다랍고 또 실행하기도 까다롭습니다.
  • Integration Testing이 그 다음으로 공수가 많이 듭니다.
  • Unit Testing이 가장 쉬우며 가장 효과가 좋습니다.
  • 그럼으로 UI Testing은 10%, Integrating Testing은 20%, 그리고 Unit Testing을 70% 전체 테스트 coverage를 구현 하는것이 권장됩니다.

What is Unit Test?

  • 테스트 할 수 있는 가장 작은 단위를 테스트 하는 코드를 작성해서 테스트 하는 것을 말합니다.
    • 함수
    • 메소드
  • 파이썬에는 unittest라는 유닛테스트를 가능케 해주는 모듈이 이미 포함 되어 있습니다.
  • unittest 외에도 pytest라는 팩케지도 있습니다.
  • 개인적으로는 pytest를 선호 하지만 장고에서도 기본적으로 unittest 가 사용됨으로 unittest를 사용해서 unit test를 구현하도록 하겠습니다.

Python Unit Test 개념 및 용어

  • TestCase : unittest 프레임 워크의 테스트 조직의 기본 단위
  • Fixture : 테스트를 진행할때 필요한 테스트용 데이터 혹은 설정 등을 이야기 한다. 주로 테스트 가 실행되기 전이나 후에 생긴다.
  • assertion : unittest에서 테스트 하는 부분이 제대로 됬는지를 확인하는 부분. Assertion이 실패하면 테스트도 실패한다.

Unit Test 개발 가이드

Python의 unittest 모듈을 사용하여 유닛 테스트를 개발할때 일반적으로 다음과 같은 절차를 따릅니다.

  1. 먼저 unittest 모듈을 import 한다.

    import unittest
  2. unittest.TestCase 클래스를 상속하는 테스트 클래스를 만든다.

    class MyCalcTest(unittest.TestCase):
  3. 테스트 클래스 안에 test_ 로 시작하는 테스트 메서드를 생성한다.

    def test_add(self):
  4. 테스드 메서드에서는 일반적으로 테스트하고자 하는 함수나 메서드를 호출하고 그 결과값을 self.assert*() 메서드를 사용하여 확인한다. (assertEqual, assertTrue, assertFalse, assertRaises, assertRegex 등 다양한 assert 메서들을 사용할 수 있다).

    def test_add(self):
        c = myCalc.add(20, 10)
        self.assertEqual(c, 30)
  5. 테스트 클래스가 완성되었으면, unittest.main()을 호출하여 테스트를 실행시킨다.

Unit Test 예제

# mycalc.py
def add(a, b):
    return a + b

def substract(a, b):
    return a - b
# tests.py
import unittest
import mycalc

class MyCalcTest(unittest.TestCase):

    def test_add(self):
        c = mycalc.add(20, 10)
        self.assertEqual(c, 30)

    def test_substract(self):
        c = mycalc.substract(20, 10)
        self.assertEqual(c, 10)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
> python -m unittest --v
test_add (test_my_calc.MyCalcTest) ... ok
test_substract (test_my_calc.MyCalcTest) ... ok

----------------------------------------------------------------------
Ran 2 tests in 0.000s

OK

Test Fixture

테스트 시나리오에 따라 어떤 경우는 테스트 전에 테스트를 위한 사전 준비 작업을 할 필요가 있습니다.또한 테스트가 끝난 후 테스트를 하기 위해 만든 리소스들을 정리(clean up)를 해야하는 경우도 있을 수 있습니다.unittest는 이렇한 사전 준비 작업을 위해 setUp() 이라는 메서드를, clean up 처리를 위해 tearDown() 이라는 메서드를 제공합니다. 이러한 기능들을 Test Fixture라 하며, Fixture는 각각의 테스트 메서드가 실행되기 전과 후에 매번 실행됩니다.

import unittest

class MyCalcTest(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        print("1. Executing the setUp method")
        self.fixture = { 'a' : 1 }

    def tearDown(self):
        print("3. Executing the tearDown method")
        self.fixture = None

    def test_fixture(self):
        print("2. Executing the test_fixture method")
        self.assertEqual(self.fixture['a'], 1)
> python -m unittest --v
test_fixture (test_my_calc.MyCalcTest) ... 
1. Executing the setUp method
2. Executing the text_fixture method
3. Executing the tearDown method
ok

Django 에서 유닛 테스트 하는 방법

장고도 python의 unittest 라이브러리를 사용해서 테스트 하면 됩니다. 다음 링크를 참고하세요:

Test의 일반 원칙

Unit test를 구현할때 지켜야 하는 일반적인 원칙들은 다음과 같습니다.

  • 테스트 유닛은 각 기능의 가장 작은 단위에 집중하여, 해당 기능이 정확히 동작하는지를 증명해야 합니다.
  • 각 테스트 유닛은 반드시 독립적이어야 합니다. 각 테스트는 혼자서도 실행 가능해야하고, 테스트 슈트로도 실행 가능해야 합니다. 이 때, 호출되는 순서와 무관하게 잘 동작해야 합니다. 이 규칙이 뜻하는 바, 새로운 데이터셋으로 각각의 테스트를 로딩해야 하고, 그 실행 결과는 꼭 삭제해야합니다. 보통 setUp() 과 tearDown() 메소드로 이런 작업을 합니다.
  • 테스트가 빠르게 돌 수 있도록 만들기 위해 노력해야 합니다. 테스트 하나가 실행하는데 몇 밀리세컨드 이상의 시간이 걸린다면, 개발 속도가 느려지거나 테스트가 충분히 자주 수행되지 못할 것입니다. 테스트에 필요한 데이터 구조가 너무 복잡하고, 테스트를 하려면 매번 이 복잡한 데이터를 불러와야 해서 테스트를 빠르게 만들 수 없는 경우도 있습니다. 이럴 때는 무거운 테스트는 따로 분리하여 별도의 테스트 슈트를 만들어 두고 스케쥴 작업을 걸어두면 됩니다. 그리고 그 외의 다른 모든 테스트는 필요한 만큼 자주 수행하면 됩니다.
  • 지금 사용하고 있는 툴이 개별 테스트나 테스트 케이스를 어떻게 수행하는지 배우셔야 합니다. 모듈 안에 들어있는 함수를 개발하고 있다면, 그 함수의 테스트를 자주, 가능하다면 코드를 저장할 때마다 자동으로 돌려야 합니다.
  • 그날의 코딩을 시작하기 전에 항상 풀 테스트 슈트를 돌려야 합니다. 끝난 후에도 마찬가지입니다. 이 작업은 당신이 다른 코드를 망가뜨리지 않았다는 더 큰 자신감을 심어줄 것입니다.
  • 모두가 공유하는 저장소에다가 코드를 집어넣기 전에 자동으로 모든 테스트를 수행하도록 하는 훅을 구현하는 하는 것이 좋습니다.
  • 지금 한창 개발 중인데 그만두고 잠시 다른 일을 해야한다면, 다음에 개발할 부분에다가 일부러 고장난 유닛 테스트를 작성하는 것도 좋은 생각입니다.
  • 코드를 디버깅할 때 가장 먼저 시작할 일은 버그를 찝어내는 새로운 테스트를 작성하는 것입니다. 이런 일이 언제나 가능한 것은 아니지만, 이런 버그 잡이 테스트들이야말로 당신의 프로젝트에서 가장 가치있는 코드 조각이 될 것입니다.
  • 테스트 함수에는 길고 서술적인 이름을 사용하셔야 합니다. 테스트에서의 스타일 안내서는 짧은 이름을 보다 선호하는 다른 일반적인 코드와는 조금 다릅니다. 테스트 함수는 절대 직접 호출되지 않기 때문입니다. 실제로 돌아가는 코드에서는 square() 라든가 심지어 sqr() 조차도 괜찮습니다. 하지만 테스트 코드에서는 test_square_of_number_2(), test_square_negative_number() 같은 이름을 붙여야 합니다. 이런 함수명들은 테스트가 실패할 때나 보입니다. 그러니 반드시 가능한 한 서술적인 이름을 붙여야 합니다.
  • 무언가 잘못되었거나 뜯어고쳐야만 할 경우, 괜찮은 코드에 테스트 셋이 있다면 당신이나 다른 유지보수 담당자들은 오류를 수정하거나 프로그램의 동작을 수정할 때 필시 그 테스트 슈트에 전적으로 의지할 것입니다.
  • 테스트 코드의 또다른 사용 방법은 새로운 개발자들을 위한 안내서로 쓰는 방법입니다. 이미 만들어져 있는 코드에서 작업해야할 경우, 관련 테스트 코드를 돌려보고 읽어보는 것이야말로 가장 좋은 시작점일 경우가 많습니다. 이렇게 테스트 코드를 돌려보면 어느 지점이 문제인지, 수정하기 어려운 곳은 어디일지, 막다른 골목은 어디일지를 발견하게 됩니다. 몇 가지 기능을 추가해야 한다면 가장 먼저 해야할 일은, 그 새로운 기능이 아직 돌아가지 않음을 확인할 수 있는 테스트를 붙여넣는 것입니다.

회원가입 시 Unit test 사용 예제

import json

from django.test import (
    TestCase,
    Client
)

from .models import User

# 설정한 엔드포인트 경로를 통해 함수를 호출. request나 http와 비슷한 일
client = Client() 

# 테스트 케이스를 만들 때는 항상 TestCase() 객체를 상속받아 새로운 테스트 클래스를 생성한다.
class SignupTest(TestCase): 
	# 테스트 함수는 test_ 를 붙여주어야 테스트 함수로 인식한다.
    def test_signup_post_success(self): 
	# 테스트를 위해 User Model의 Field값에 임의의 데이터를 저장한다.
        data = {
            'name'         : '김해준',
            'birthdate'    : '1994-11-01',
            'identifier'   : 'hj1234',
            'password'     : '1q2w3e4r!',
            'gender'       : '남자',
            'phone_number' : '01012345258',
            'email'        : 'qwer@qwer.com'
        }
	# post 함수에 대한 테스트이기 때문에 post로 작성을 한다.
	# json.dumps 는 python 객체를 json string으로 변환하는 역할을 하는 함수
	# content_type에서 형식을 json 형식으로 지정해줌
        response = client.post('/user/signup', json.dumps(data), content_type = 'application/json')
				
	# 반환되는 status_code와 message가 같은지 비교하여 같을 경우 테스트에서 OK를 띄워준다.
        self.assertEqual(response.status_code, 200)
        self.assertEqual(response.json(), {
            "message" : "SUCCESS"
        })

현재 진행중인 본죽 클론 프로젝트에서 회원가입 시 메세지를 표시 해 줄 unit test를 작성해봤다.

실행 결과

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성공을 그리는 개발자

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