함수가 날씨 API를 호출합니다. 테스트는 인터넷, API 키 또는 내일 날씨에 의존해서는 안 됩니다. Python의 내장 unittest.mock을 사용하면 해당 호출을 선택한 것을 정확하게 반환하는 대체 기능으로 바꿀 수 있습니다.

우리는 작은 weather 모듈과 9개의 테스트를 작성했으며 모두 Python 3.13의 단위 테스트로 실행됩니다. 9개 모두 통과했으며 아래의 인쇄된 출력물은 해당 실행에서 나온 것입니다.

왜 조롱합니까?

• 속도: 네트워크 호출이나 데이터베이스 설정이 없습니다.
• 신뢰성: 타사 서비스가 중단되어도 테스트가 실패하지 않습니다.
• 제어: 필요에 따라 시간 초과, 오류 및 이상한 데이터를 시뮬레이션할 수 있습니다.
• 격리: 다른 사람의 서버가 아닌 논리를 테스트합니다.

모의는 주로 단위 테스트에 속합니다. 통합 테스트는 여전히 실제 또는 현실적인 종속성과 대화해야 합니다.

모의 기본 사항

from unittest.mock import Mock

api = Mock()
api.get_price.return_value = 499

print(api.get_price("pen"))                # 499
api.get_price.assert_called_once_with("pen")
print(api.get_price.call_args_list)        # [call('pen')]
print(api.anything_at_all())               # <Mock name='mock.anything_at_all()' ...>

AMock은 모든 통화를 녹음하여 어떻게 사용되었는지 확인할 수 있습니다. 하지만 마지막 줄을 주목하세요. 일반 Mock은 사용자가 요청하는 모든 속성을 만들어냅니다. 앞으로 살펴보겠지만 그러한 유연성은 편리하면서도 위험하기도 합니다.

MagicMock은 동일한 아이디어이지만 __len__ 및 __iter__과 같은 “마법의” 방법도 지원합니다. patch()는 기본적으로 MagicMock을 사용합니다.

side_ effect: 오류 및 시퀀스

side_effect은 각 호출에서 발생하는 작업을 제어합니다. 실패를 시뮬레이션하려면 예외로 설정하십시오.

api.fetch.side_effect = ConnectionError("down")
api.fetch()   # raises ConnectionError

연속 호출에 대해 다른 결과를 반환하려면 목록으로 설정하세요. 이는 재시도 논리를 테스트하는 데 적합합니다.

def fetch_with_retry(api, attempts=3):
    for _ in range(attempts):
        try:
            return api.fetch()
        except ConnectionError:
            continue
    raise ConnectionError("all attempts failed")

api = Mock()
api.fetch.side_effect = [ConnectionError("busy"), {"ok": True}]
print(fetch_with_retry(api))    # {'ok': True}
print(api.fetch.call_count)     # 2

첫 번째 호출은 실패했고 두 번째 호출은 성공했으며 테스트를 통해 함수가 정확히 한 번 재시도되었음을 입증했습니다. 실제 서비스에 대해 이를 시뮬레이션하는 것은 거의 불가능합니다.

patch(): 일시적으로 무언가 교체

종속성은 전달되지 않는 경우가 많습니다. 모듈 내부로 가져옵니다. patch() 테스트 기간 동안 교체하고 나중에 복원합니다.

# weather.py
from http_client import get as requests_get

def report(city):
    data = requests_get(f"https://api.example.com/weather?city={city}")
    return f"{city}: {data['temp_c']}°C"

from unittest.mock import patch

with patch("weather.requests_get") as fake_get:
    fake_get.return_value = {"temp_c": 31}
    print(weather.report("Pune"))   # Pune: 31°C
    fake_get.assert_called_once_with(
        "https://api.example.com/weather?city=Pune")

patch을 이와 같은 컨텍스트 관리자로 사용하거나 모의 객체를 인수로 전달하는 데코레이터로 사용할 수 있습니다.

정의된 곳이 아닌 사용되는 곳의 패치

이것은 거의 모든 사람이 한 번씩 저지르는 실수입니다. 실제 get 함수는 http_client에 있으므로 거기에 패치하는 것이 자연스럽게 느껴집니다.

with patch("http_client.get") as fake_get:
    fake_get.return_value = {"temp_c": 99}
    weather.report("Pune")

# ConnectionError: no network in tests: https://api.example.com/weather?city=Pune

실제 기능이 실행되었습니다. weather.py이 from http_client import get as requests_get를 수행했을 때 원래 기능을 가리키는 자체 이름을 만들었습니다. 패치 http_client.get은 다른 이름을 변경했기 때문에 weather는 모의를 본 적이 없습니다. 우리 http_client.get는 고의로 레이즈를 해서 실수가 컸습니다. 실제 프로젝트에서는 조용히 라이브 API를 호출할 수도 있습니다.

spec 및 autospec: 모의 객체를 엄격하게 만듭니다.

일반 Mock은 오타를 포함한 모든 것을 허용합니다. 사양을 사용하면 실제 클래스에 있는 속성만 허용됩니다.

api = Mock(spec=weather.WeatherClient)
api.get_temprature("Pune")
# AttributeError: Mock object has no attribute 'get_temprature'

loose = Mock()
loose.get_temprature("Pune")    # returns a Mock, no error at all

느슨한 모의 객체는 철자가 틀린 메서드를 기꺼이 받아들였기 때문에 이를 사용한 테스트는 실제 코드가 충돌하더라도 통과할 수 있었습니다. autospec은 더 나아가 메소드 서명을 확인합니다.

with patch("weather.WeatherClient", autospec=True) as Fake:
    client = Fake.return_value
    client.get_temperature("Pune", "extra", "args")
# TypeError: too many positional arguments

자신의 클래스를 모의할 때 autospec=True 또는 create_autospec()를 선호합니다. 실제 코드가 변경될 때 모의를 정직하게 유지합니다.

조롱 날짜 및 시간

오늘 날짜에 의존하는 코드는 테스트하기 어렵습니다. 시계를 작은 함수로 감싸서 다음과 같이 패치합니다.

def today():
    return datetime.date.today()

def is_weekend():
    return today().weekday() >= 5

@patch("weather.today")
def test_date(self, fake_today):
    fake_today.return_value = datetime.date(2026, 11, 7)
    print(weather.is_weekend())   # True (a Saturday)

내장 유형은 속성 설정을 허용하지 않기 때문에 datetime.date.today을 직접 패치하는 것은 쉽지 않습니다. Freezegun 및 Time-Machine과 같은 라이브러리는 이를 보다 완벽하게 처리합니다.

모의에 대한 주장

어설션이 실패하면 메시지가 명확해집니다. 우리는 실행되지 않은 메서드에 대해 assert_called_once()을 호출했습니다.

AssertionError: Expected 'save' to have been called once. Called 0 times.

이전 Python 버전에서는 assret_called_once과 같은 철자가 틀린 어설션 메서드가 자동으로 전달되었습니다. 최신 버전에서는 assert로 시작하는 이름이나 일반적인 철자 오류에 대해 오류가 발생하지만 사양은 여전히 ​​더 강력한 보호 장치입니다.

pytest와 모의

위의 모든 것은 pytest에서도 작동합니다. 많은 pytest 사용자는 또한 간단한 교체를 위해 내장된 monkeypatch 고정 장치나 패치를 자동으로 실행 취소하는 mocker 고정 장치를 제공하는 pytest-mock 플러그인을 사용합니다. “사용된 패치” 규칙은 모든 패치에 적용됩니다. 고정 장치 및 설정에 대해서는 pytest 튜토리얼을 참조하세요.

조롱하지 말아야 할 때

• 테스트 중인 것을 조롱하지 마십시오. 모의 테스트가 모든 작업을 수행한다면 테스트는 아무것도 증명하지 못합니다.
• 단순한 값 개체를 조롱하지 마세요. 실제 개체를 사용하세요.
• 모든 것을 모의하지 마십시오. 모의로 가득 찬 테스트는 코드가 리팩토링될 때마다, 심지어 동작이 올바른 경우에도 중단되는 경우가 많습니다.
• 실제 통합 테스트를 계속하세요. 모의는 서비스에 대한 가정을 인코딩하며 이러한 가정은 틀릴 수 있습니다.

또한 모의 경로는 실제 동작 없이 실행되기 때문에 코드 적용 범위를 쉽게 확장합니다.

일반적인 조롱 실수

• 잘못된 이름 패치. 위에서 다루었지만 여전히 “내 모의가 무시됩니다”의 가장 큰 원인입니다.
• return_value 설정을 잊어버렸습니다. 테스트 중인 코드는 데이터 대신 Mock 객체를 받습니다. 예를 들어 결과가 진실인지만 확인하는 경우에는 함수를 곧바로 통과하고 우연히 테스트를 통과할 수 있습니다.
• 결과 대신 모의 개체를 주장합니다. save()가 호출되었는지 확인하는 것은 저장된 내용을 확인하는 것보다 약합니다. 실제 인수와 함께 assert_called_once_with(...)을 사용하거나 더 나은 방법으로 함수 결과를 주장하십시오.
• 패치 누출. stop() 없이 patcher.start()를 호출하면 이후 테스트를 위해 가짜가 그대로 유지됩니다. 컨텍스트 관리자, 데코레이터 또는 addCleanup(patcher.stop)를 사용하십시오.
• 데코레이터가 잘못된 순서로 쌓였습니다. 여러 @patch개의 데코레이터가 있는 경우 맨 아래에 있는 것이 첫 번째 인수로 전달됩니다. 자동으로 혼합하면 잘못된 모의가 구성됩니다.
• 많은 테스트에서 자신이 소유하지 않은 라이브러리를 모의합니다. 이를 자신만의 소규모 클래스로 감싸서 대신 조롱하세요. 그러면 테스트는 라이브러리의 API가 아닌 요구 사항을 설명합니다.

모의, 스텁 및 가짜

이러한 단어는 느슨하게 사용되는 경우가 많지만 테스트를 논의할 때 차이점이 도움이 됩니다. 스텁은 미리 준비된 답변만 반환합니다. 모의는 통화를 녹음하여 어떻게 사용되었는지 확인할 수도 있습니다. 가짜는 데이터베이스 대신 메모리 내 저장소와 같이 작동하고 단순화된 구현입니다. Python의 Mock는 스텁 또는 모의 역할을 할 수 있습니다. 가짜는 사용자가 직접 작성하는 일반적인 클래스이며 정확한 호출보다는 동작을 확인하기 때문에 리팩토링을 더 잘 견디는 테스트로 이어지는 경우가 많습니다.

경험상 좋은 규칙은 시스템의 가장자리(네트워크, 시계, 난수, 파일 시스템 및 유료 타사 서비스)를 모의하는 것입니다. 그 가장자리 안에는 실제 물체를 선호합니다. 이런 방식으로 구축된 테스트는 빠르게 유지되며 실제로 작성한 코드를 계속 실행합니다.

마무리

Mocking은 느리거나 예측할 수 없는 종속성을 대체하고, 반환되는 내용을 제어하고, 코드에서 종속성을 어떻게 사용했는지 확인하는 정밀한 도구입니다. 두 가지 습관이 대부분의 문제를 예방합니다. 테스트 중인 모듈의 이름을 패치하고 autospec을 사용하여 모의 개체가 실제 개체가 거부할 호출을 거부하도록 합니다.

자주 묻는 질문

계속 학습하세요