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개요
Hypothesis는 Python 언어를 위한 속성 기반 테스트 프레임워크로, 테스트 대상의 예상 동작을 속성(Property)으로 정의하고, 다양한 무작위 입력에 대해 자동으로 검증을 수행합니다. Haskell의 QuickCheck에서 영감을 받아 설계되었으며, 예외 상황 탐지, 경계 조건 검사, 회귀 테스트 자동화 등에 탁월한 효율을 제공합니다.
1. 개념 및 정의
| 항목 | 설명 |
| 정의 | 다양한 무작위 입력을 생성하고, 그 결과가 주어진 속성을 만족하는지 검증하는 Python 기반 테스트 프레임워크 |
| 목적 | 테스트 커버리지를 극대화하고 예외 상황을 자동으로 발견 |
| 필요성 | 수작업 테스트의 한계를 극복하고 코드 신뢰성 확보 |
Hypothesis는 단순한 단위 테스트를 넘어 다양한 입력에 대한 함수의 일반적인 동작을 자동으로 검증함
2. 특징
| 특징 | 설명 | 비교 |
| 데코레이터 기반 작성 | @given 데코레이터로 테스트 정의 | Pytest와 호환 가능 |
| 자동 shrinking | 실패 시 최소 입력값 자동 제시 | 디버깅 효율 높음 |
| 다양한 데이터 전략 | 기본형, 리스트, 날짜, JSON 등 지원 | Faker 등보다 테스트 최적화 중심 |
단위 테스트 프레임워크(Pytest, unittest 등)와 함께 사용 가능
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 예시 |
| @given() | 테스트 입력 생성기 정의 | @given(integers(), text()) |
| strategies | 다양한 입력값 생성 전략 | st.integers(), st.lists() 등 |
| settings | 테스트 파라미터 설정 | 예: max_examples, deadline 등 |
실패 시 예외 traceback과 최소화된 입력값을 함께 출력해줌
4. 기술 요소
| 기술 | 설명 | 사용 예 |
| Fuzzing 기반 | 무작위 입력값을 통해 오류 탐색 | 경계값/이상값 자동 탐지 |
| Shrinking 알고리즘 | 실패 조건에 최소화된 사례 제시 | 재현 가능한 버그 보고 가능 |
| Stateful Testing | 상태 머신 기반 복합 시스템 검증 | DB, API, FSM 등에서 활용 |
테스트가 실패한 입력은 예외로 기록되며 회귀 테스트에 활용 가능
5. 장점 및 이점
| 장점 | 설명 | 효과 |
| 커버리지 증가 | 일반적인 유닛테스트보다 더 많은 케이스 테스트 | 안정성 강화 |
| 테스트 자동화 | 속성만 정의하면 입력과 검증 자동 수행 | 생산성 향상 |
| 회귀 분석 지원 | 실패한 입력 기록 → 이후 재테스트 | 버그 추적 용이 |
복잡한 시스템일수록 속성 기반 테스트의 가치가 증가함
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 사례 | 설명 | 참고사항 |
| 수학 함수 검증 | 분배법칙, 역함수 등 수학 속성 테스트 | 정밀 부동소수점 계산 검증에 적합 |
| API 유효성 검사 | JSON 구조, 키 누락 등 예외 처리 테스트 | fastapi + hypothesis 조합 사용 가능 |
| 파서/컴파일러 테스트 | 입력의 구문 분석, 예외 케이스 검출 | 상태 기반 시나리오 모델링 가능 |
데이터 제약 조건이 명확하지 않으면 false negative 발생 가능성 있음
7. 결론
Hypothesis는 Python 개발자에게 속성 기반 테스트를 간결하고 강력하게 구현할 수 있게 해주는 도구로, 경계 조건, 예외 케이스, 상태 기반 시나리오까지 폭넓게 다룰 수 있습니다. 테스트 자동화를 통해 코드의 신뢰성과 유지보수성을 크게 향상시킬 수 있으며, 단위 테스트를 보완하는 테스트 전략으로 적극 활용되고 있습니다.
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