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🎯 이번 챕터 목표

• 예제 기반 테스트와 속성 기반 테스트(PBT) 차이점 이해
• 속성(Property) 의미 및 좋은 속성 정의 방법 이해
• Python PBT 라이브러리 Hypothesis 설치 및 기본 사용법 익히기
• @given 데코레이터와 다양한 데이터 생성 전략(Strategy)으로 데이터 주입 방법 알기
• Hypothesis의 자동 입력값 생성, 속성 검증, 실패 시 반례(counter-example) 찾기 과정 이해
• 반례 최소화하는 Hypothesis 축소(Shrinking) 기능 이점 이해

💻 강의 전체 코드 및 프로젝트 구조 (Hypothesis 테스트 추가!)

프로젝트 구조:

graph TD
    A(my-pytest-project) --> B(.venv);
    A --> C(mycalc);
    A --> D(tests);
    A --> E(pytest.ini);
    C --> C1(__init__.py);
    C --> C2(calculator.py);
    C --> C3(exchange.py);
    D --> D1(__init__.py);
    D --> D2(test_calculator.py);
    D --> D3(conftest.py);
    D --> D4(test_scopes.py);
    D --> D5(test_markers.py);
    D --> D6(test_exchange.py);
    D --> D7(test_properties.py Hypothesis 테스트 파일);

    style B fill:#eee,stroke:#333,stroke-dasharray: 5 5;
    style C fill:#ccf,stroke:#333;
    style D fill:#cfc,stroke:#333;
    style E fill:#fef,stroke:#333;
    style C2 fill:#cce,stroke:#333;
    style C3 fill:#fda,stroke:#333;
    style D2 fill:#cef,stroke:#333;
    style D3 fill:#fec,stroke:#333;
    style D4 fill:#dff,stroke:#333;
    style D5 fill:#ffd,stroke:#333;
    style D6 fill:#adf,stroke:#333;
    style D7 fill:#dff,stroke:#333;

• mycalc/calculator.py: (곱셈 메서드에 의도적인 버그 추가)
• tests/test_properties.py (Hypothesis 테스트 예제):

📚 내용

1. 예제 기반 테스트 vs 속성 기반 테스트 🤔

• 예제 기반 테스트 (Example-Based Testing):
  • 특정 입력값과 그에 대한 기대 결과 명시, 검증. (예: assert add(2,3) == 5)
  • 장점: 직관적, 특정 시나리오 명확화.
  • 단점: 개발자가 모든 중요 예시 직접 고안 필요, 놓친 엣지 케이스 버그 발견 어려움.
• 속성 기반 테스트 (Property-Based Testing, PBT):
  • 핵심: 개별 예시 결과 대신, 코드가 어떤 입력에도 항상 만족해야 하는 보편적 규칙(속성, Property) 정의.
  • PBT 라이브러리(Hypothesis)가 속성 테스트 위해 다양한 입력 데이터 자동 대량 생성.
  • 목표: 정의된 속성을 깨뜨리는 입력값(반례, Counter-example), 즉 버그 찾기.

graph TD
    subgraph Example-Based Testing
        direction LR
        A["개발자 예시 선정 (2,3) -> 5"] --> B{테스트 실행};
        B -- 각 예시 검증 --> C[결과 확인 선정된 예시만];
    end

    subgraph Property-Based Testing
        direction LR
        D["개발자 속성 정의 add(x,y)==add(y,x)"] --> E{"라이브러리 데이터 생성 (0,0),(-1,5)..."};
        E -- 각 데이터로 속성 검증 --> F{반례 실패 케이스 찾기};
        F -- 반례 발견 --> G[결과 보고 버그 가능성];
        F -- 반례 못 찾음 --> H[결과 보고 속성 만족];
    end

    style C fill:#cfc, stroke:#333
    style G fill:#fcc, stroke:#333
    style H fill:#cfc, stroke:#333