2024. 11. 13. 23:21 ㆍ개발 이야기
TDD(Test-Driven Development)는 먼저 테스트 코드를 작성하고, 그 테스트를 통과하기 위한 최소한의 기능을 개발해 나가는 방식의 소프트웨어 개발 방법론입니다. TDD는 코드의 품질을 높이고, 리팩토링을 용이하게 하며, 더 나은 설계를 도출하는 데 도움을 줍니다. 이번 포스팅에서는 간단한 코드 예시를 통해 TDD의 프로세스를 설명하고, TDD의 장점과 단점을 짚어보겠습니다.
TDD 기본 프로세스
- 테스트 작성 (Red): 실패할 수밖에 없는 테스트를 먼저 작성합니다.
- 기능 구현 (Green): 테스트를 통과할 수 있을 정도로 최소한의 기능을 구현합니다.
- 리팩토링 (Refactor): 코드를 정리하고 개선합니다.
이제 간단한 예시로 TDD를 직접 경험해보겠습니다.
예시: 간단한 계산기 함수 만들기
문제는 덧셈 기능을 가진 간단한 계산기 함수를 만드는 것입니다.
1. 테스트 작성 (Red)
먼저, 계산기 함수에 대한 테스트를 작성합니다. 덧셈 기능이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 아래와 같은 테스트 코드를 작성합니다:
import unittest
from calculator import add
class TestCalculator(unittest.TestCase):
def test_add(self):
self.assertEqual(add(1, 2), 3)
self.assertEqual(add(-1, 1), 0)
self.assertEqual(add(0, 0), 0)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
여기서 add 함수는 아직 구현되지 않았습니다. 이 상태에서 테스트를 실행하면 당연히 실패합니다. (Red 단계)
2. 기능 구현 (Green)
테스트를 통과하기 위해 최소한의 코드를 작성합니다.
# calculator.py
def add(a, b):
return a + b
이제 다시 테스트를 실행하면 모든 테스트가 통과합니다. (Green 단계)
3. 리팩토링 (Refactor)
기능이 정상적으로 작동하는 것을 확인했으니, 코드가 더 이해하기 쉽도록 정리하거나 개선합니다. 이 경우에는 코드가 간단하여 특별한 리팩토링이 필요하지 않을 수 있습니다.
TDD의 장점
- 코드 품질 향상: TDD는 코드를 작성하기 전에 테스트를 먼저 설계하기 때문에, 코드가 테스트 가능하도록 설계되고 자연스럽게 유지보수성이 높아집니다.
- 빠른 피드백: 테스트가 자동화되어 있어, 코드 변경이 기존 기능에 영향을 주는지 빠르게 확인할 수 있습니다.
- 리팩토링에 대한 자신감: 리팩토링 중에도 기존 테스트가 보장해주기 때문에 기능이 깨지지 않는지에 대한 걱정을 덜 수 있습니다.
- 문서 역할 수행: 테스트 코드는 코드의 사용 방법을 보여주는 문서 역할을 하므로, 새로운 팀원이 기능을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
TDD의 단점
- 초기 개발 시간 증가: 테스트 코드를 먼저 작성해야 하므로 초기 개발 시간이 늘어날 수 있습니다. 특히 익숙하지 않은 경우에는 더 많은 시간이 필요합니다.
- 테스트 관리 비용: 코드가 변경되면 테스트 코드도 함께 업데이트해야 합니다. 기능이 자주 변경되는 경우, 테스트 유지보수가 상당한 부담이 될 수 있습니다.
- 복잡한 로직 테스트 어려움: 모든 로직을 TDD로 구현하기 어렵거나, 테스트 작성이 더 어려운 경우도 있습니다. 예를 들어, UI와 같이 상태가 자주 변하는 코드는 테스트하기가 까다로울 수 있습니다.
결론
TDD는 코드 품질을 높이고, 리팩토링과 유지보수를 용이하게 하는 강력한 개발 방법론입니다. 하지만 초기 비용이 많이 들고, 테스트 작성이 까다로운 경우도 있으므로 프로젝트의 특성에 맞게 적용하는 것이 중요합니다. 작은 기능부터 시작해 점진적으로 TDD를 적용해보면서 이점과 단점을 직접 경험해보는 것을 추천드립니다.
'개발 이야기' 카테고리의 다른 글
Prompt 엔지니어링: AI와 소통하는 기술 (2) | 2024.11.21 |
---|---|
Understanding Lock-Free Queues with Code Examples (6) | 2024.11.04 |
LLMs and RAG: Collaborating for Better Knowledge (1) | 2024.11.02 |
LLM과 RAG: 더 나은 지식을 위한 협업 (2) | 2024.11.02 |
추상화 - Abstraction (0) | 2024.04.17 |