ㅁ 성능 분석

1. Python 테스트 도구

ㅇ 정의:
Python 코드의 기능 검증, 성능 측정, 버그 탐지를 위해 사용하는 다양한 테스트 및 분석 도구.

ㅇ 특징:
– 단위 테스트부터 통합 테스트까지 다양한 범위 지원
– 성능 프로파일링, 커버리지 측정 가능
– pytest, unittest, doctest, cProfile, line_profiler 등 다양한 라이브러리 존재
– 자동화된 테스트 실행 및 리포트 생성 지원

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 학습 코드의 기능 검증과 성능 병목 구간 파악이 필요한 경우
– 배포 전 회귀 테스트 및 리팩토링 안정성 검증
– 대규모 데이터 처리 시 실행 시간 최적화 필요할 때

ㅇ 시험 함정:
– unittest와 pytest의 차이를 혼동하는 경우
– 프로파일링 도구(cProfile, line_profiler)의 목적과 사용 시점을 혼동
– 단위 테스트와 통합 테스트의 범위 및 목적을 구분하지 못하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: pytest는 fixture를 활용해 반복되는 테스트 환경 구성을 단순화할 수 있다.
X: cProfile은 코드의 기능적 오류를 자동으로 수정한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Python 테스트 도구와 성능 분석 도구 정리

1. 테스트 도구
– unittest: Python 표준 라이브러리 제공, 클래스를 기반으로 한 전통적인 테스트 프레임워크. 표준화된 구조와 메서드를 사용.
– pytest: 간결한 문법과 높은 가독성, 다양한 플러그인 지원, 테스트 자동화에 강점.
– doctest: 문서 문자열(docstring)에 포함된 예제 코드를 실행하여 결과를 검증. 문서와 테스트를 동시에 관리 가능.

2. 성능 분석 도구
– cProfile: 함수 호출 빈도와 실행 시간을 측정하여 성능 병목 구간을 파악.
– line_profiler: 코드의 각 라인별 실행 시간을 측정, 세밀한 성능 분석 가능.
– memory_profiler: 코드 실행 시 메모리 사용량을 측정하여 메모리 최적화에 활용.

3. 구분 포인트
– 기능 검증용 도구: unittest, pytest, doctest
– 성능 분석용 도구: cProfile, line_profiler, memory_profiler

4. 특징 요약
– unittest: 표준, 클래스 기반, 구조화된 테스트
– pytest: 간결, 가독성, 자동화, 플러그인
– doctest: 문서 기반, 예제 코드 검증
– cProfile: 함수 중심 실행 시간 분석
– line_profiler: 라인별 실행 시간 분석
– memory_profiler: 메모리 사용량 분석