불안정한 테스트를 식별하고 완화하는 방법: 모범 사례 및 전략.
CI/CD 파이프라인의 테스트 신뢰성 및 효율성 향상
불안정한 테스트는 테스트 중인 코드를 변경하지 않고도 통과할 때도 있고 실패할 때도 있는 테스트입니다. 이러한 테스트는 테스트 스위트의 신뢰성을 약화시키기 때문에 특히 문제가 될 수 있습니다.
빌드가 통과된 후에만 코드가 사전 정의된 테스트 사례 세트를 통과하는 경우에만 CI/CD 파이프라인이 구성되어 있다고 생각해 보세요.
이상적인 상황에서는 각 테스트 사례에 우선순위를 설정하고 최신 코드 기반이 최소한 몇 퍼센트의 사례를 통과한다고 가정해야 합니다.
그러나 계속 실패하는 불안정한 테스트 사례로 인해 오래되거나 사용 사례가 변경될 수 있으므로 테스트 사례가 실패하고 끌어오기 요청 병합은 악몽이 됩니다. 통과 사례의 비율을 줄이는 대신 해당 테스트 사례를 개편하는 것을 고려해야 합니다.
Flaky Test를 이해하는 이유.
예측할 수 없는 테스트 결과: 불안정한 테스트는 코드가 변경되지 않았음에도 때때로 통과하고 때로는 실패하여 예측 불가능성을 유발합니다. 이러한 임의성은 테스트 결과를 신뢰하기 어렵게 만들 수 있습니다.
복잡한 디버깅: 불안정한 테스트의 근본 원인을 추적하는 것은 문제가 일관되게 재현되지 않아 식별하고 수정하기 어려울 수 있으므로 어려울 수 있습니다.
시간과 리소스 낭비: 개발자는 테스트를 재실행하고, 거짓 긍정을 조사하고, 실제로 코드 기능과 관련이 없는 문제를 디버깅하는 데 상당한 시간을 소비할 수 있습니다.
지속적 통합(CI)에 미치는 영향: 불안정한 테스트는 지속적인 통합 파이프라인을 방해하여 불필요한 빌드 실패로 이어지고 자동화된 테스트 프로세스의 전반적인 효율성을 저하시킬 수 있습니다.
잘못된 자신감 또는 불신: 불안정한 테스트는 산발적으로 통과할 때 잘못된 신뢰를 생성하거나 예측할 수 없게 실패할 때 테스트 모음에 대한 불신을 유발하여 테스트 결과에 의존하기 어렵게 만들 수 있습니다.
불안정한 테스트 사례를 완화하는 방법.
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완화 모범 사례: 불안정한 테스트를 줄이기 위해 개발자는 외부 종속성을 모의하고, 결정적 데이터를 사용하고, 테스트를 격리하고, 실행 시기나 순서에 의존하지 않을 수 있습니다.
자동 감지: 테스트를 여러 번 실행하고 결과를 비교하여 불안정한 테스트를 감지하는 자동화된 도구를 구현하면 개발 주기 초기에 결함을 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
테스트 격리: 공유 상태나 외부 요인에 의존하지 않고 각 테스트가 완전히 격리된 상태에서 실행되도록 하면 문제가 발생할 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.
정기 유지 관리: 테스트 스위트를 정기적으로 검토하고 리팩터링하여 불안정한 테스트를 제거하거나 수정하면 시간이 지나도 테스트 프로세스의 무결성과 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
불안정한 테스트 사례를 완화하기 위한 다양한 전략과 도구
Jenkins, CircleCI, Travis CI: 이와 같은 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 도구는 실패한 테스트를 다시 실행하여 불안정한 테스트를 식별하는 데 도움이 되도록 구성할 수 있습니다. 불안정한 테스트를 처리하기 위한 플러그인이나 지원 기능이 내장되어 있는 경우가 많습니다.
Docker: 기업에서는 Docker를 사용하여 테스트 실행을 위한 격리된 환경을 만듭니다. 이를 통해 테스트가 실행될 때마다 일관되고 깨끗한 환경을 유지하여 환경 차이로 인한 불안정성을 줄일 수 있습니다.
가상 머신(VM): Docker와 마찬가지로 VM을 사용하면 통제되고 격리된 환경에서 테스트를 실행하여 다른 프로세스나 종속성으로 인한 간섭을 최소화할 수 있습니다.
머신러닝을 이용한 통계 분석: 일부 고급 시스템은 머신러닝을 사용하여 테스트 결과를 분석하고 불안정한 테스트를 나타내는 패턴을 식별합니다. 이는 결함을 사전에 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
코드 검토 정책 및 버전 제어 후크: 잠재적인 결함 소스에 대한 검사를 포함하는 엄격한 코드 검토 정책을 구현하면 불안정한 테스트가 도입되는 것을 방지할 수 있습니다.
변경 사항이 병합되기 전에 사전 커밋 후크 또는 기타 버전 제어 메커니즘을 사용하여 제어된 방식으로 테스트를 실행하면 불안정한 테스트를 조기에 발견할 수 있습니다.
일부 대규모 조직의 전략
- 구글:
실패한 테스트 재실행: Google에는 실패가 일관된지 확인하지 못한 테스트를 재실행하는 정책이 있습니다. 이는 불안정한 테스트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 광범위한 테스트 제품군에서 결함을 관리하고 완화하기 위한 내부 도구와 인프라도 갖추고 있습니다.
테스트 격리: Google은 테스트가 서로 간섭하지 않도록 하기 위해 테스트 격리의 중요성을 강조합니다. 이는 결함을 줄이는 데 매우 중요합니다.
- 마이크로소프트:
테스트 분석 및 보고: Microsoft는 상세한 테스트 분석 및 보고 도구를 사용하여 불안정한 테스트를 추적합니다. 시간 경과에 따른 테스트 결과를 분석하여 패턴을 식별하고 불안정한 테스트를 정확히 찾아낼 수 있습니다.
불안정한 테스트 격리: Microsoft는 때때로 불안정한 테스트를 격리하여 전체 테스트 결과에 영향을 미치지 않도록 수정될 때까지 기본 테스트 모음에서 분리합니다.
3. 페이스북:
Detox: Facebook은 모바일 앱을 테스트하기 위해 Detox라는 오픈 소스 라이브러리를 개발했습니다. Detox는 테스트가 일관된 상태와 환경에서 실행되도록 보장하여 비동기 작업 및 기타 타이밍 문제로 인한 결함을 줄입니다.
지속적 테스트: Facebook은 자동으로 테스트를 다시 실행하고 개발 주기 초기에 불안정한 동작을 식별하는 도구를 사용하여 지속적인 테스트를 개발 프로세스에 통합합니다.
4. 넷플릭스:
카오스 엔지니어링: Netflix는 카오스 엔지니어링 방식을 사용하여 시스템의 탄력성을 테스트합니다. 의도적으로 실패와 중단을 도입함으로써 불안정한 테스트를 식별하고 테스트 및 시스템의 견고성을 향상시킬 수 있습니다.
자동 재시도: Netflix는 CI/CD 파이프라인 내에서 자동화된 재시도 메커니즘을 사용하여 간헐적으로 실패한 테스트를 다시 실행하여 불안정한 테스트를 식별하고 관리하는 데 도움을 줍니다.
5. 링크드인:
플래키 테스트 관리 도구: LinkedIn은 특별히 플래키 테스트 관리를 위한 도구를 개발했습니다. 이러한 도구는 불안정한 테스트를 추적하고, 발생 여부에 대한 가시성을 제공하며, 해결 우선순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.
테스트 환경 표준화: LinkedIn은 변동성을 줄이고 일관된 조건에서 테스트가 실행되도록 보장하여 결함을 완화하는 데 도움이 되는 테스트 환경 표준화에 중점을 둡니다.
저자 소개
Apoorv Tomar는 소프트웨어 개발자이자 **Mindroast의 블로그입니다. 소셜 네트워크에 연결할 수 있습니다. **뉴스레터를 구독하여 최신 콘텐츠를 받아보세요.
위 내용은 불안정한 테스트를 식별하고 완화하는 방법: 모범 사례 및 전략.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

JavaScript는 웹 사이트, 모바일 응용 프로그램, 데스크탑 응용 프로그램 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 사이트 개발에서 JavaScript는 HTML 및 CSS와 함께 DOM을 운영하여 동적 효과를 달성하고 jQuery 및 React와 같은 프레임 워크를 지원합니다. 2) 반응 및 이온 성을 통해 JavaScript는 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션을 개발하는 데 사용됩니다. 3) 전자 프레임 워크를 사용하면 JavaScript가 데스크탑 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다. 4) node.js는 JavaScript가 서버 측에서 실행되도록하고 동시 요청이 높은 높은 요청을 지원합니다.
