Pytest를 사용한 Python 테스트: 기능 및 모범 사례

강력한 소프트웨어 엔지니어링 방식을 우선시하려면 포괄적인 단위 테스트도 똑같이 우선순위로 지정해야 합니다. 강력하고 다재다능한 Python 단위 테스트 프레임워크인 Pytest는 이 분야에서 탁월합니다. 확장성과 풍부한 기능 세트로 인해 오픈 소스 프로젝트와 대규모 조직 모두에서 인기를 얻었으며 기계 학습, 대규모 언어 모델, 네트워킹 및 웹 개발을 포함한 다양한 도메인에 원활하게 적응했습니다.

Pytest 설정

Pytest는 Python 패키지로 쉽게 사용할 수 있으며 pip를 통해 설치할 수 있습니다.

<code class="language-bash">pip install -U pytest</code>

명령줄을 사용하여 설치를 확인하세요.

<code class="language-bash">pytest --version
pytest 8.3.4  // Version may vary</code>

또는 Python 코드 내에서 pytest를 가져와 런타임 버전을 확인하세요.

첫 번째 Pytest 단위 테스트

기본 사항을 설명하기 위한 간단한 테스트:

<code class="language-python"># tests/test_hello.py
def test_hello_world():
    greeting = "Hello, Pytest!"
    assert greeting == "Hello, Pytest!"</code>

Pytest는 test_로 시작하는 함수를 실행합니다. 터미널에서 pytest 또는 pytest tests/test_hello.py을 사용하여 이 테스트를 실행하세요.

테스트 출력 이해

테스트 출력은 세션 시작, Python 및 Pytest 버전, 테스트 컬렉션 수, 실행 진행률, 통과/실패 결과 요약 등 주요 정보를 제공합니다.

테스트 분석: 배열, 실행, 주장, 정리

효과적인 단위 테스트에는 4가지 핵심 단계가 포함됩니다.

• 정리: 테스트 환경(데이터베이스, 개체, 연결 등)을 설정합니다.
• Act: 테스트 중인 작업을 수행합니다(함수 호출, 이벤트 트리거 등).
• 주장: 예상 결과와 비교하여 결과를 확인합니다.
• 정리: 테스트 중에 사용된 리소스를 해제합니다.

Pytest 픽스쳐

픽스처는 모듈식이며 재사용 가능한 테스트 컨텍스트를 제공합니다. @pytest.fixture 데코레이터를 사용하여 정의됩니다:

<code class="language-python">import pytest
from add import Add

@pytest.fixture
def test_add_values():
   return 2, 3

class TestAddFixture:
   def test_addition(self, test_add_values):
       x, y = test_add_values
       result = Add.add(x, y)
       assert result == 5, "Addition result should be 5"</code>

픽스스코프(function, class, module, package, session)가 수명을 제어합니다.

마커를 이용한 테스트 분류

마커는 테스트를 분류하여 선택적 실행을 가능하게 합니다.

<code class="language-python"># tests/test_add_mark.py
import pytest
from add import Add

class TestAdd:
    # ... (test methods with @pytest.mark.skip, @pytest.mark.skipif, @pytest.mark.xfail, etc.) ...</code>

pytest.ini에 정의된 맞춤형 마커는 유연성을 더욱 높여줍니다.

매개변수화된 테스트

pytest.mark.parametrize 여러 입력 세트로 테스트를 실행할 수 있습니다.

<code class="language-python"># tests/test_add_parametrize.py
import pytest
from add import Add

@pytest.mark.parametrize("x, y, expected", [(1, 2, 3), (-3, 3, 0), ...])
class TestAddParametrize:
    # ...</code>

Conftest.py: 중앙 집중식 설비 관리

대규모 프로젝트의 경우 conftest.py 설비 정의를 중앙 집중화하여 유지 관리성을 향상시킵니다.

Pytest.ini: 구성 최적화

pytest.ini 테스트 실행의 다양한 측면을 구성하고 명령줄 옵션을 재정의할 수 있습니다.

CLI 기능 및 인수

Pytest는 테스트 실행 제어를 위한 광범위한 명령줄 옵션을 제공합니다(예: -v, -q, -m, --pdb).

플러그인으로 테스트 강화

커뮤니티에서 관리하는 수많은 플러그인이 Pytest의 기능을 확장합니다.

AI 및 Pytest: 테스트에 AI 활용

AI 도구는 테스트 생성에 도움이 될 수 있지만 일반 테스트를 생성할 수도 있습니다. Keploy는 실제 애플리케이션 동작을 기반으로 테스트를 생성하는 보다 정확한 접근 방식을 제공합니다.

결론

Pytest는 기존 워크플로에 쉽게 통합되는 매우 효과적인 테스트 프레임워크입니다. 그 다양성은 단위 테스트를 넘어 통합 및 기능 테스트까지 확장됩니다.

FAQ

제공되는 FAQ 섹션은 일반적인 Pytest 관련 질문을 정확하게 다루기 때문에 크게 변경되지 않았습니다.

위 내용은 Pytest를 사용한 Python 테스트: 기능 및 모범 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!