Python의 매개변수화된 단위 테스트: 동적 테스트 생성 가이드

소프트웨어 개발에서 테스트는 안정성과 안정성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 우리 코드의 정확성. 특히 단위 테스트에는 특정 기능이나 모듈에 대한 개별 테스트를 만드는 것이 포함됩니다. 그러나 대규모 데이터 세트나 복잡한 테스트 시나리오를 처리할 때 각 매개변수에 대한 테스트를 수동으로 작성하는 것은 힘든 작업입니다.

매개변수화된 테스트: 동적 테스트 생성을 위한 솔루션

매개변수화된 단위 테스트라고도 알려진 매개변수화된 테스트는 입력 매개변수를 기반으로 테스트 생성 프로세스를 자동화하여 이러한 문제를 해결합니다. 이를 통해 런타임에 동적으로 대체되는 테스트 매개변수를 사용하여 여러 데이터 세트에 대해 단일 테스트를 실행할 수 있습니다.

매개변수화를 위한 도구 및 기술

Python은 매개변수화를 위한 도구 및 라이브러리. 여기에는 다음이 포함됩니다.

1. pytest의 데코레이터:
pytest는 매개변수화를 단순화하는 편리한 데코레이터 @pytest.mark.parametrize를 제공합니다. 이를 통해 테스트 매개변수가 포함된 튜플 목록을 전달할 수 있으며 데코레이터는 각 값 세트에 대한 테스트를 확장합니다.

예:

import pytest

@pytest.mark.parametrize("name, a, b", [
    ("foo", "a", "a"),
    ("bar", "a", "b"),
    ("lee", "b", "b"),
])
def test_sequence(name, a, b):
    assert a == b

2를 주장합니다. 매개변수화된 라이브러리:
매개변수화된 라이브러리는 매개변수화에 대한 대체 접근 방식을 제공합니다. 테스트 매개변수를 목록이나 생성기로 지정하기 위해 데코레이터 @parameterized.expand를 사용할 수 있습니다.

예:

from parameterized import parameterized

class TestSequence(unittest.TestCase):

    @parameterized.expand([
        ("foo", "a", "a"),
        ("bar", "a", "b"),
        ("lee", "b", "b"),
    ])
    def test_sequence(self, name, a, b):
        self.assertEqual(a, b)

매개변수화된 테스트의 이점:

• 테스트 노력 감소: 별도로 작성할 필요가 없습니다. 각 매개변수 조합에 대한 테스트를 수행하여 시간과 노력을 절약합니다.
• 개선된 테스트 적용 범위: 가능한 모든 매개변수 값을 테스트함으로써 포괄적인 테스트 적용 범위를 보장하고 엣지 케이스 누락 위험을 줄입니다.
• 데이터 기반 테스트: 데이터 자체가 테스트 동작을 주도합니다.
• 효율성과 확장성: 자동화된 테스트 생성 프로세스는 특히 대규모 테스트에서 테스트를 더욱 효율적이고 확장 가능하게 만듭니다. 데이터 세트.

레거시 접근 방식:

역사적 맥락에서 동적 클래스 생성을 사용하여 테스트를 생성하는 이전 접근 방식을 언급할 수 있습니다.

예:

import unittest

l = [["foo", "a", "a",], ["bar", "a", "b"], ["lee", "b", "b"]]

class TestSequense(unittest.TestCase):
    pass

def test_generator(a, b):
    def test(self):
        self.assertEqual(a,b)
    return test

if __name__ == '__main__':
    for t in l:
        test_name = 'test_%s' % t[0]
        test = test_generator(t[1], t[2])
        setattr(TestSequense, test_name, test)
    unittest.main()

이 레거시 접근 방식은 보다 효율적이고 사용자 친화적인 매개변수화 도구의 가용성으로 인해 최신 Python 개발에서는 덜 일반적입니다.