Python Academy · 강의

매개변수화와 테스트 커버리지

@pytest.mark.parametrize를 사용해 여러 입력으로 테스트를 실행합니다.

매개변수화와 테스트 커버리지은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

@pytest.mark.parametrize

@pytest.mark.parametrize를 사용하면 여러 입력으로 동일한 테스트를 실행할 수 있습니다. 각 튜플은 별도의 테스트 사례입니다.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
    (1, 2, 3),
    (0, 0, 0),
    (-1, 1, 0),
    (10, -5, 5),
])
def test_add(a, b, expected):
    assert a + b == expected

단일 매개변수

단일 인수인 경우 값 목록을 직접 전달합니다.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("n", [1, 2, 3, 4, 5])
def test_positive(n):
    assert n > 0

이름이 지정된 테스트 ID

ids 목록을 제공하면 각 매개변수 집합에 이름을 붙여 출력을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("value,result", [
    (2, True),
    (3, False),
], ids=["even", "odd"])
def test_is_even(value, result):
    assert (value % 2 == 0) == result

parametrize 데코레이터 쌓기

parametrize 데코레이터 두 개를 쌓으면 입력의 데카르트 곱을 얻을 수 있습니다.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("x", [1, 2])
@pytest.mark.parametrize("y", [10, 20])
def test_product(x, y):
    assert x * y > 0   # 4 test cases: (1,10),(1,20),(2,10),(2,20)

pytest-cov 설치

pytest-cov를 설치하면 테스트가 실행한 코드의 줄을 측정할 수 있습니다.

# pip install pytest-cov

# Basic usage:
# pytest --cov=mypackage

# HTML report:
# pytest --cov=mypackage --cov-report=html

커버리지 출력 읽기

커버리지는 테스트 중에 어떤 줄, 분기 또는 문에 도달하지 않았는지 보여 줍니다.

# Name          Stmts   Miss  Cover
# -------       -----   ----  -----
# mypackage/utils.py  20       3    85%
#
# Missing: lines 45, 67, 88

분기 커버리지

--cov-branch를 사용하면 조건문의 두 분기가 모두 테스트되었는지 추적할 수 있습니다.

# pytest --cov=mypackage --cov-branch

def is_positive(n):
    if n > 0:        # branch 1: True
        return True
    return False     # branch 2: False

낮은 커버리지에서 실패시키기

--cov-fail-under=N을 사용하면 커버리지가 N퍼센트 아래로 떨어질 때 빌드가 실패합니다.

# pytest --cov=mypackage --cov-fail-under=80
# FAIL Required test coverage of 80% not reached. Total: 72%

.coveragerc 설정

.coveragerc에서 커버리지 제외 항목을 설정하면 상용구 코드를 건너뛸 수 있습니다.

# .coveragerc
[run]
omit =
    */migrations/*
    */tests/*
    setup.py

[report]
exclude_lines =
    pragma: no cover
    if TYPE_CHECKING:

좋은 커버리지란

높은 커버리지가 올바른 테스트를 보장하지는 않습니다. 단순히 줄을 실행하는 데 그치지 말고 의미 있는 검증을 목표로 하세요. 대부분의 프로젝트에서는 80~90%가 현실적인 목표입니다.

# A covered but useless test:
def test_nothing():
    is_positive(5)   # no assert — 100% coverage, zero confidence

# A meaningful test:
def test_positive():
    assert is_positive(5) is True
    assert is_positive(-1) is False

parametrize와 커버리지 결합

매개변수화된 테스트는 하나의 테스트 정의로 여러 코드 경로를 실행하므로 자연스럽게 커버리지를 높여 줍니다.

import pytest

@pytest.mark.parametrize("n,expected", [
    (5, True), (-1, False), (0, False)
])
def test_is_positive(n, expected):
    assert is_positive(n) == expected

빠른 확인

pytest 실행에서 --cov-fail-under=90은 무엇을 하나요?

복습

@pytest.mark.parametrize를 사용해 여러 입력을 깔끔하게 테스트합니다. pytest-cov로 코드 커버리지를 측정하고, --cov-branch로 분기를 추적하며, --cov-fail-under로 최소 기준을 적용합니다.

자주 묻는 질문

“매개변수화와 테스트 커버리지” 강의는 무료인가요?

네 — “매개변수화와 테스트 커버리지” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Python Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“매개변수화와 테스트 커버리지”에서 뭘 배우나요?

@pytest.mark.parametrize를 사용해 여러 입력으로 테스트를 실행합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Python Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Python Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Python Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“매개변수화와 테스트 커버리지” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Python Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Python Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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