ITPE * JackerLab

개요Hypothesis는 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 정의다양한 무작위 입력을 생성하고, 그 결과가 주어진 속성을 만족하는지 검증하는 Python 기반 테스트 프레임워크목적테스트 커버리지를 극대화하고 예외 상황을 자동으로 발견필요성수작업 테스트의 한계를 극복하고 코드 신뢰성 확보Hypothesis는 단순한 단위 테스트를 넘어 다양한 입력에 대한 함수의 일반적인 동작을 자동으로 ..

개요Schemathesis는 OpenAPI 및 GraphQL 스펙을 기반으로 자동화된 테스트 생성을 지원하는 오픈소스 도구입니다. API 명세서를 활용하여 테스트 케이스를 자동으로 생성하고, 다양한 예외 상황과 엣지 케이스에 대한 테스트를 수행할 수 있어, 품질 높은 API 개발과 운영에 기여합니다.이 글에서는 Schemathesis의 개념, 특징, 구성 요소, 기술 요소, 장점, 활용 사례까지 깊이 있게 살펴보며, API 테스트 자동화에 관심 있는 개발자와 QA 담당자에게 실질적인 가이드를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Schemathesis는 OpenAPI/Swagger/GraphQL 기반 API를 테스트하기 위한 자동화 도구입니다.목적수동 테스트 없이 API 명세로부터 동적으로 테스..

개요Property-Based Testing(PBT)은 예상 입력값이 아닌 *입력의 속성(Property)*을 기반으로 테스트 케이스를 자동 생성하여 소프트웨어를 검증하는 테스트 기법입니다. 이 방식은 예외 케이스 탐지에 강하며, 복잡한 로직이나 연산의 경계 조건을 철저하게 검증할 수 있는 수단으로 널리 활용됩니다. 특히 함수형 프로그래밍 환경과 자동화 테스트 프레임워크에서 유용합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의입력값의 다양한 속성을 기반으로 자동화된 테스트 데이터를 생성하여 소프트웨어의 올바름을 검증하는 기법예제 기반 테스트와 대조됨목적사전에 정의된 속성에 따라 가능한 모든 입력 공간을 탐색하여 오류 발견테스트 커버리지 향상필요성수동 테스트나 특정 값 기반 테스트의 한계 극복경계값, 예..

개요Property-Based Testing(PBT)은 테스트 케이스를 하나하나 수동으로 작성하는 대신, 입력값을 자동 생성하여 정의된 속성(Property)에 대해 반복적으로 검증하는 테스트 기법입니다. 수많은 예제 기반 테스트를 자동으로 실행하면서도, 코드의 불변 조건이나 수학적 성질을 기반으로 테스트하므로 버그 탐지력과 코드 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다.1. 개념 및 정의Property-Based Testing은 다음 요소로 구성됩니다:속성(Property): 함수나 시스템이 항상 만족해야 하는 일반적 규칙 (예: 정렬 결과는 항상 오름차순)입력값 생성기(Generator): 무작위 또는 전략적 방식으로 다양한 입력값 생성검증 함수: 각 입력에 대해 속성이 만족되는지 평가이 방식은 Edge ..