테스트 코드를 작성하면서 자주 고민하는 부분 중 하나는 "Mocking을 얼마나, 어떻게 해야 할까?"입니다. Mocking은 강력한 도구이지만, 과도하게 사용하면 원본 코드와 테스트 코드의 결합도가 높아지고 유지보수성이 떨어질 수 있습니다. 이 글에서는 Pytest를 사용하여 Mocking을 효과적으로 사용하는 방법과 그 한계를 다룹니다.
1. Mocking은 왜 필요한가?
Mocking은 주로 다음과 같은 이유로 사용됩니다:
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외부 의존성 제거: 외부 API, 데이터베이스, 파일 시스템 등 실제 호출할 필요가 없는 부분을 대체합니다.
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테스트 속도 향상: 느리거나 무거운 의존성을 대신합니다.
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상황 시뮬레이션: 특정 조건(예: 네트워크 오류)을 인위적으로 재현할 수 있습니다.
2. Mocking의 문제점
Mocking을 너무 많이 사용하거나 모든 의존성을 Mock으로 대체해야 한다는 강박이 있다면, 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:
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원본 코드와 테스트 코드 간 결합: 원본 코드가 변경되면 테스트 코드도 수정해야 할 가능성이 높아집니다.
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테스트 신뢰도 저하: Mock이 실제 동작을 정확히 모사하지 못하면, 테스트 결과가 신뢰성을 잃을 수 있습니다.
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중복 작업 증가: 원본 코드의 논리를 테스트 코드에서 재현해야 할 수도 있습니다.
3. 실용적인 접근법
Mocking으로 인한 문제를 최소화하면서도 테스트를 효과적으로 작성하기 위한 전략은 다음과 같습니다:
(1) Mocking을 최소화하기
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Mocking은 꼭 필요한 외부 의존성(API, DB 등)이나 느리고 복잡한 의존성에만 적용합니다.
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내부 메서드나 클래스는 Mocking 없이 실제 구현을 테스트하는 것이 좋습니다.
(2) 테스트 대상의 범위 결정하기
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유닛 테스트: 작은 단위의 코드만 테스트하므로, 의존성을 Mock 처리할 때도 있지만 공개 인터페이스를 기준으로 테스트합니다. 내부 구현은 검증 대상이 아닙니다.
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통합 테스트: 여러 구성 요소를 통합한 상태에서 테스트하며, Mocking을 줄이고 실제 환경에 가까운 의존성을 사용합니다.
(3) 인터페이스 중심 테스트 작성하기
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함수나 클래스의 동작(입력-출력)에 초점을 맞추고, 내부 구현 세부 사항은 테스트에서 다루지 않습니다.
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내부 메서드 호출 여부를 검증하기보다는, 결과값이나 상태 변화를 검증합니다.
(4) Mock 유지보수 줄이기
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Mock 객체는 코드 변경에 강건하도록 설계해야 합니다. Mock의 반환값을 호출 횟수나 내부 구현에 의존하기보다는, 반환값 자체에 초점을 맞춥니다.
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Python의 autospec을 활용하여 원본 인터페이스를 기반으로 Mock을 생성하면, 예상치 못한 변경을 막을 수 있습니다:
from unittest.mock import create_autospec
### 예시
class Service:
def get_data(self):
pass
mock_service = create_autospec(Service)
mock_service.get_data.return_value = "mocked data"(5) 테스트와 원본 코드의 적절한 분리
테스트 코드는 원본 코드의 동작을 검증하며, 구현 세부 사항에 대한 의존을 최소화해야 합니다.
Mocking이 과도하게 필요하다면, 원본 코드의 의존성이 지나치게 복잡하거나 응집도가 낮을 수 있습니다.
4. 요약
Mock은 필요할 때만 사용하세요(외부 의존성, 테스트 환경 시뮬레이션 등).
내부 메서드나 클래스는 가능한 한 실제 구현을 테스트하고, 동작(결과)을 검증하세요.
테스트 코드와 원본 코드 간 결합도를 낮춰 유지보수성을 높이세요.
Mocking이 필요할 경우, 인터페이스 중심으로 작성해 변경에 유연하게 대처하세요.
결론
Mocking은 잘 사용하면 강력한 도구지만, 과도하게 사용하면 테스트 코드와 원본 코드의 결합도를 높이고 유지보수를 어렵게 만듭니다. Mocking의 필요성을 신중히 판단하고, 원본 코드의 동작을 중심으로 테스트 코드를 작성하여 유지보수성과 신뢰성을 확보하세요.
