단위 테스트를 위한 11가지 모범 사례

단위 테스트 모범 사례는 독립적으로 격리되어 작동하며 일관성 있는 결정론적 특성을 보이는 단위 테스트 작성을 지원합니다.

좋은 단위 테스트는 테스트 기반 개발(TDD)을 반영하고 모의 개체와 스텁을 사용하여 격리를 지원합니다. 모범 사례는 또한 지속적인 통합과 자동화된 테스트를 지원합니다.

다양한 유형의 테스트 중에서 단위 테스트는 소프트웨어 테스트를 통해 평가되는 가장 작은 개별 구성 요소인 코드 단위에 대해 현미경에 가까운 수준의 관점을 제공합니다. 적절한 단위 테스트에 필요한 핵심 요소는 단위 기능을 효과적으로 평가할 수 있도록 격리하는 것입니다.

단위 테스트의 이점으로는 자동화를 통한 소프트웨어 개발 프로세스의 가속화와 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 초기에 디버깅을 통합하여 인건비를 절감할 수 있다는 점입니다. 이러한 디버깅 작업은 개발 중에 이루어진 코드 변경 사항을 잘 유지할 수 있도록 지원하고 전반적으로 코드 품질을 향상합니다.

단위 테스트 프레임워크는 테스터가 개별 단위에서 테스트를 실행하고 더 강력한 전체 코드베이스를 구축하는 데 도움이 됩니다. 테스트가 특정 코드 조각을 확인하고 테스트가 제대로 실행되며, 연결된 검사(어설션이라고도 함)가 모두 성공적으로 실현되었을 때 테스트 통과가 이루어집니다. 테스트 통과는 장치가 예상대로 작동하고 있음을 나타냅니다.

단위 테스트는 설명이 필요한 다양한 측면을 가진 다각적인 주제입니다. 이러한 영역 중 하나는 종속성과 관련이 있습니다. 단위 테스트의 맥락에서 종속성은 코드 단위가 제대로 작동하는 데 필요한 외부 서비스 또는 구성 요소를 나타냅니다.

신뢰할 수 있고 유지 관리가 가능한 단위 테스트(즉, 코드베이스가 완전히 발전하는 동안 장기적인 컨텍스트에서 유효하고 유연하며 유용한 테스트)를 작성하려면 이러한 종속성을 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다.

종속성을 효과적으로 관리하면 테스터는 예상 동작으로 작동하는 더 강력하고 신뢰할 수 있는 테스트 스위트를 구축할 수 있습니다. 개발자는 종속성 삽입을 사용하여 종속성 관련 코드 줄을 코드베이스에 삽입(또는 “주입”) 합니다.

여기에 설명된 각 테스트 전략은 모범 사례를 따르며 실무 중심의 테스트 방법을 반영합니다.

테스트 환경은 테스트에 필요한 심층 격리를 촉진하기 위해 목(mock)과 스텁(stub)을 사용해야 합니다.

모의 개체는 테스터가 시뮬레이션된 개체를 심층적으로 격리하여 실제 개체의 가능한 동작을 평가하는 데 도움이 되는 효과적인 복제본입니다.

스텁은 분석가에게 구성 요소, 파일 시스템 및 데이터베이스와 같은 외부 종속성과의 가능한 상호 작용에 대한 데이터를 제공합니다.

오류 감지는 단위 테스트의 핵심 부분입니다. 테스터는 장치의 작동 매개변수 또는 경계 근처에서 발생하는 극단적인 사용 패턴을 평가합니다. 이를 엣지 케이스라고 하며 범위를 벗어난 배열 액세스와 같이 쉽게 드러나지 않을 수 있습니다. 여기서 테스터는 항목화를 위한 인덱스가 해당 인덱스에 존재하는 최대 허용 값을 능가한다는 것을 학습합니다.

이런 경우 테스터는 종종 코드를 리팩토링해야 하는데, 이는 지속적으로 기능함에도 불구하고 코드를 재구성해야 한다는 것을 의미합니다.

지속적 통합/지속적 전달(CI/CD) 파이프라인은 테스트 기능을 자동화하기 때문에 테스트 프로세스에 매우 중요합니다.

CI/CD 파이프라인을 실행하면 코드 변경이 제정될 때마다 자동화된 단위 테스트를 수행할 수 있습니다. 자동화된 테스트는 개발 프로세스 초기에 오류를 감지하고 코드 품질을 보호하는 역할을 할 수 있습니다.

테스트의 유지 관리에 영향을 미치는 요인은 많습니다. 유지 관리가 가능한 것으로 간주되려면 테스트 코드는 최적의 가독성, 전반적인 명료성, 그리고 신뢰할 수 있는 식별 방법을 갖추어야 합니다. 요컨대, 테스트에는 고품질 프로덕션 코드가 포함되어야 합니다.

또한 이는 특정 모듈을 다루는 작고 집중적인 테스트로 작성되어야 합니다. 더 빠른 테스트를 더 빠르고 자주 수행할 수 있으므로 테스트는 속도도 염두에 두고 만들어야 합니다.

테스터가 적절한 명명 규칙을 준수하지 않으면 좋은 테스트가 실패로 끝날 가능성이 높습니다. 테스트 이름은 간결해야 하지만, 주제를 충분히 설명할 수 있는 문구를 포함해야 필요에 따라 찾거나 기억할 수 있습니다. 테스트에 "Test-1"이라는 레이블을 지정하면 테스트 대상 또는 이유에 대한 충분한 세부 정보를 제공하지 않습니다.

강력한 코드베이스를 구축하려면 긍정적인 시나리오와 부정적인 시나리오를 모두 상상하는 테스트가 필요합니다. 긍정적인 시나리오의 경우 테스터는 유효한 입력에 대한 테스트를 추가해야 합니다. 부정적인 시나리오의 경우 테스터는 예기치 않거나 잘못된 입력을 예측해야 합니다.

엣지 케이스 및 경계 조건의 테스트 범위를 유지하여, 코드가 모든 유형의 상황을 처리할 수 있을 만큼 유연하도록 만드는 것도 중요합니다.

테스트는 잘 확립된 AAA(Arrange-Act-Assert) 패턴과 같은 표준 테스트 패턴을 따라야 합니다.

AAA 패턴은 단위 테스트에서 코드를 구성하고 준비한 다음 테스트를 수행하는 데 필요한 모든 단계를 수행하도록 요구합니다. 마지막으로 테스트 케이스를 평가하여 예상 테스트 결과를 생성했는지 확인하는 작업이 포함됩니다.

얼마나 많은 코드를 테스트할 수 있나요? 이 금액은 조직의 특정 상황에 따라 달라집니다. 그러나 테스트가 목표라면 현실적이고 실현 가능한 한 높은 목표를 세우는 것이 좋습니다.

테스터는 70~80% 범위 어딘가로 테스트 커버리지를 시도하고 정기적인 테스트 빈도를 보장해야 합니다.

테스트는 깨끗한 테스트 환경에서 수행되어야 합니다. 즉, 테스터는 테스트가 끝난 후 시스템 복원과 관련된 분해 절차를 따라야 합니다.

일반적인 해체 작업에선 테스터가 임시 파일을 삭제하거나 전역 변수를 변경하거나 데이터베이스 연결을 종료해야 할 수 있습니다. 그렇지 않으면, 기존의 표류하는 코드 조각이 향후 테스트를 방해하여 테스트 실패가 발생하기 쉽습니다.

단위 테스트를 계획할 때 코드의 사용 유형을 염두에 두어야 합니다. 공용 인터페이스도 코드 내의 공용 속성이나 메서드와 마찬가지로 테스트가 필요합니다.

초점을 유지하려면 테스트 구현을 공개 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)의 일부인 세부 사항으로 제한하는 것이 좋습니다.

테스트 중인 코드의 기능과 해당 시스템에 적용될 수 있는 비즈니스 규칙 사이에는 현저한 차이가 있습니다. 진행 중인 테스트에서는 코드 기능만 평가해야 합니다.

개발자는 단위 테스트에 사용할 수 있는 다양한 도구를 사용할 수 있습니다. 가장 널리 사용되는 방법은 다음과 같습니다.

• Jest: 숙련된 개발자와 초보자(사용 편의성을 높이 평가하는 사람) 모두가 선호하는 Jest의 프레임워크는 React 및 JavaScript 구성 요소를 분석합니다. 최소한의 설정 시간과 빠른 테스트 생성으로 구성이 필요 없는 테스트 환경을 제공하고자 합니다. 또 다른 장점은 Jest가 테스트 범위를 보고하고, 검증 대상이 되는 전체 코드의 양을 평가하는 방식입니다.

• JUnit: Java™ 구성 요소에 평가가 필요한 경우 테스터는 일반적으로 JUnit을 선택합니다. JUnit은 최적의 조직, 더 다양한 코드 복구, 더 나은 오류 감지 기능을 제공합니다. 다목적성을 중요시하는 조직에 JUnit은 풍부한 기능을 제공합니다. JUnit은 테스트 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라, 전체 시스템의 Integration Testing 및 Functional Testing 중에도 사용할 수 있습니다.

• Pytest: Pytest는 Python 프로그래밍 언어를 중심으로 작성된 테스트의 작성과 실행을 편리하게 관리합니다. Pytest는 단위 테스트, 통합 테스트, 기능 테스트 및 엔드투엔드 테스트에도 사용할 수 있습니다. 또한 테스트 매개변수화에 대한 기본 제공 지원을 제공하는 점에서 인정받고 있어, 코드 중복 없이 서로 다른 변수로 동일한 테스트를 실행할 수 있습니다.

• XUnit: C# 프로그래밍 언어로 작업하는 개발자는 일반적으로 널리 사용되는 오픈 소스 단위 테스트 프레임워크인 XUnit을 사용합니다. 개발자들은 XUnit이 구성 요소 테스트에 필요한 깊은 고립 상태를 생성하기에 완벽한 테스트 환경이라고 높이 평가합니다. 다른 테스트 도구와도 잘 작동하여 원활한 운영 워크플로를 조성할 수 있습니다. xUnit의 구문은 테스트 생성 작업을 간소화하는 데 도움이 됩니다.

모든 컴퓨팅은 이제 인공 지능(AI)의 처리 능력에 의해 혁신을 겪고 있는 전환기에 있다는 것이 보편적으로 알려져 있습니다. 단위 테스트는 AI 덕분에 다음과 같은 이점을 실현하고 있습니다.

• 포괄적인 테스트 범위: 단위 테스트의 가장 중요한 측면은 오류 감지로, AI는 인간 테스터가 놓칠 수 있는 오류를 찾을 수 있습니다. 또한 AI는 시간이 지남에 따라 학습하는 '자가 치료' 테스트를 만들 수 있습니다. 이는 중대한 발전입니다.

• 테스트 작성 강화: 테스터는 종종 유동적이고 요구 사항이 급격하게 변화할 수 있는 상황을 기반으로 프로덕션 환경을 구축합니다. 다행히도, AI는 전체 단위 테스트 제품군을 개발하는 것과 같은 복잡한 작업을 신속하게 수행하여 개발 팀이 일정대로 진행할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

• 지속적인 피드백: AI 사용의 장점 중 하나는 DevOps 및 CI/CD 파이프라인은 물론이고 개발 환경의 사용을 원활하고 강화하는 방식입니다. 테스터에게 즉각적인 보상은 지속적인 피드백을 받을 수 있다는 것이며, 이는 결과적으로 더 빠른 개발 주기를 가능하게 합니다.

• 전문화된 테스트 분석: AI를 활용하면 테스터가 실행할 수 있는 테스트 종류가 훨씬 다양해져서 더욱 유연한 테스트가 가능합니다. 예를 들어 AI는 근본 원인 분석을 수행하여 테스트 실패의 근본 원인을 평가할 수 있습니다. 마찬가지로 AI는 코드 패턴과 과거 데이터를 사용하여 향후 테스트 실패를 예측함으로써 예측 테스트 실패 분석과 같은 더 복잡한 테스트를 수행할 수 있습니다.