Test Process
어플리케이션의 테스트 코드가 돌아가는 방식을 설명해요
개요
해당 프로젝트가 어떻게 테스트를 진행하는지 설명합니다. 테스트 진행 방식은 크게 두 가지로 나뉘어서 설명할 수 있는 데 Layer 별로 단계적으로 테스트를 진행하는 Layer Test와 테스트 코드를 최대한 모듈화 해서 효율적인 테스트를 진행하는 Modular Test로 설명할 수 있습니다.
테스트 코드는 해당 링크에서 보실 수 있습니다.
Layer Test
설명
앞서 System Information & Structure 에서 서술했듯이, 시스템은 크게 3가지 Layer(Data/Data Builder, Manager, API)로 작동합니다. 각 Layer 마다 맡은 역할이 다르기 때문에 Layer 단계별로 테스트를 진행합니다.
Builder/Format Layer
Layer중에 가장 low한 단계에 존재하는 Layer 입니다. 데이터를 수동으로 조작하거나 생성/삭제합니다. 그렇기 때문에 데이터의 CRUD Test 및 Data Validation, 즉 데이터가 일련의 작업 후에 올바른 형태로 있는지 직접 검사하는 테스트를 거칩니다. 데이터 조작을 직접 해야 하기 때문에 Manager Layer에서 1~2라인에 해결할 코드를 몇 십 라인을 작성해야 하는 상황이 옵니다. 그렇기 때문에 작업 Routine Method를 따로 작성해서 활용합니다.
어플리케이션이 패치를 거듭할 수록 다뤄야 할 데이터 유형들은 점점 많아지기 때문에 test code를 최대한 나눠서 작성합니다.
Layer 특성상 자기 자신의 작업만 수행하는 테스트를 진행하기 때문에 일부 동기화 관련 테스트는 예외가 발생해도 무시하고 넘어갑니다. 예를들어 Shared Data Test에서 존재하지 파일 이름을 공유 하는 작업은 Production 단계에서는 에러가 발생하지만 Test단계에서는 파일 존재 유무는 FileData에서 해야 할 일이기 때문에 Shared Data Test에서는 파일 확인 과정을 무시합니다.
Manager Layer
중간 단계에 위치해 있는 Layer로 API Layer로부터 받은 request를 토대로 Data/Data Builder Layer를 조작해 데이터를 관리하는 중요한 위치에 있습니다. Data/ Data Builder Layer의 테스트 검증 내용은 비슷하나 Manager Layer는 Data/Data Builder Layer Test에서 작성한 작업 루틴 Process를 Manager의 멤버 함수에 배치해서 작업을 하기 때문에 Manager 자체가 올바르게 기능을 작동하고 있는지 검토를 한다는 점에서 차이가 있습니다.
즉, Data/Data Builder Layer처럼 데이터 조작을 직접 구현할 필요가 없기 때문에 Routine Method 또한 직접 만들 필요가 없습니다.
API Layer
최상위 단계에 있는 Layer입니다. 이미 데이터 작업 및 관리 검증은 하위 2개의 계층에서 해결했기 때문에 API를 요청했을 때 올바른 ErrorCode가 전송되는 지 테스트만 합니다. 가끔씩 작업이 끝날 때마다 데이터 확인을 하는 데, 확인하는 방법 마저 직접 확인하는 것이 아닌 API Method를 사용합니다
Modular Test
다량의 테스트 케이스가 요구 될 경우 모든 케이스들을 Python Code안에 다 집어넣으면 코드 길이가 상당이 길어지고 보기가 불편할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서 해당 프로젝트는 Test Case를 JSON파일에 저장하고 테스트 실행 시 JSON 파일의 Test Case를 불러와서 진행하는 방식으로 테스트를 운용합니다.
그러나 JSON파일을 직접 읽는 루틴 Ctrl+C, Ctrl+V를할 순 없기에 해당 프로젝트는 Test Solution Class를 직접 구현해서 테스트를 운용합니다. 자세한 내용은 아래 페이지에서 보실 수 있습니다.
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