Debugging Essentials
Python에서 테스트와 디버깅은 코드의 품질을 보장하고, 버그를 최소화하며, 프로그램의 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. Python은 로깅, 디버깅 툴, 단위 테스트 등의 다양한 방법을 제공합니다.
Logging
로깅(Logging)은 프로그램 실행 중에 발생하는 이벤트를 기록하는 기법입니다. 로깅을 사용하면 코드가 실행되는 동안 발생하는 오류, 경고, 정보 메시지 등을 추적할 수 있습니다. logging 모듈은 다양한 로그 레벨을 지원하여 상황에 맞게 로그 메시지를 기록할 수 있습니다.
import logging
# 로그 레벨 설정
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug("This is a debug message")
logging.info("This is an info message")
logging.warning("This is a warning message")
logging.error("This is an error message")
logging.critical("This is a critical message")
# 각 로그 레벨에 맞는 메시지가 콘솔에 출력됨.
logging 모듈은 다양한 로그 레벨을 제공하며, DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL 순으로 로그의 중요도를 설정할 수 있습니다. 기본적으로 logging.basicConfig를 사용하여 로그의 레벨과 출력 형식을 지정할 수 있습니다.
Debugging
디버깅 툴은 프로그램 실행 중 오류를 추적하고 수정하는 데 사용됩니다. Python에서 가장 많이 사용되는 디버깅 툴은 PDB(Python Debugger)입니다. PDB를 사용하면 코드 실행을 단계별로 추적하고, 변수 값을 확인하며, 중단점을 설정할 수 있습니다.
import pdb
def test_function():
x = 10
y = 20
pdb.set_trace() # 여기서 디버깅 시작
z = x + y
print(z)
test_function()
# 코드 실행을 중단하고 PDB 대화식 디버깅 환경이 시작됩니다.
pdb.set_trace()는 코드 실행을 멈추고 대화식 디버깅 환경을 시작하는 역할을 합니다. 이때 변수 값을 확인하거나, 실행 흐름을 제어할 수 있습니다.
Unit Testing
단위 테스트(Unit Testing)는 코드의 작은 단위인 함수나 메서드가 예상대로 작동하는지 확인하는 작업입니다. Python에서 단위 테스트를 작성하는 데 가장 많이 사용되는 라이브러리는 unittest와 pytest입니다.
Unittest
unittest는 Python의 표준 라이브러리로, 단위 테스트를 작성하고 실행하는 데 사용됩니다.
import unittest
def add(a, b):
return a + b
class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
def test_add(self):
self.assertEqual(add(2, 3), 5)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
# 테스트가 통과되면 아무 메시지 없이 종료됨.
unittest 모듈을 사용하면 assertEqual, assertTrue 등의 메서드를 사용하여 예상 결과와 실제 결과를 비교할 수 있습니다.
Pytest
pytest는 더 간결하고 직관적인 테스트를 작성할 수 있게 해주는 라이브러리입니다. pytest는 unittest와 호환되지만, 더 많은 기능과 유연성을 제공합니다.
def add(a, b):
return a + b
def test_add():
assert add(2, 3) == 5
# pytest로 실행하면 자동으로 test_add 함수가 테스트됩니다.
pytest는 assert 문을 사용하여 조건을 검사합니다. pytest를 사용하면 테스트 실행이 더 간단하고, 다양한 옵션을 통해 테스트 결과를 확인할 수 있습니다.