파이썬으로 API 테스트 마스터하기

API 테스트는 소프트웨어 개발의 중요한 부분이 되었습니다. 세계가 마이크로서비스와 상호 연결된 시스템으로 더욱 편향됨에 따라, API가 견고하고 신뢰할 수 있도록 하는 것이 가장 중요합니다. Python은 그 간단함과 방대한 라이브러리 지원 덕분에 API 테스트에 선호되는 언어로 부상하였습니다. 이 포스팅에서는 Python을 사용한 API 테스트에 대해 알아야 할 모든 것을 탐구할 것입니다. 또한, Apidog를 무료로 시작하는 방법도 보여드리겠습니다.

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API 테스트란 무엇인가요?

Python API 테스트의 세부 사항으로 들어가기 전에, API 테스트가 무엇인지 이해해 봅시다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 소프트웨어 애플리케이션을 구축하고 상호 작용하기 위한 규칙 및 프로토콜의 집합입니다. API 테스트는 이러한 상호 작용이 예상대로 이루어지는지 검증하는 것입니다. 여기에는 다양한 엔드포인트에 요청을 보내고 응답을 예상 결과와 비교하여 검증하는 과정이 포함됩니다.

왜 API 테스트에 Python을 사용할까요?

“왜 Python인가요?”라고 궁금할 수 있습니다. Python은 그 간단함과 가독성 덕분에 테스트 스크립팅에 환상적인 선택으로 알려져 있습니다. 더불어, Python은 API 테스트를 위해 특별히 설계된 풍부한 라이브러리와 도구 생태계를 자랑합니다. 경험이 풍부한 개발자든 초보자든 Python은 부드러운 학습 곡선과 강력한 기능을 제공합니다.

Python API 테스트 시작하기

Python API 테스트에 뛰어날 준비가 되셨나요? 기본부터 시작해 보겠습니다.

환경 설정하기

먼저, Python 환경을 설정해야 합니다. 아직 설치하지 않았다면, 공식 웹사이트에서 Python을 다운로드하여 설치하십시오. 설치가 완료되면 다음 명령어로 설치를 확인하십시오:

python --version

또한 몇 가지 필수 라이브러리를 설치해야 합니다. 터미널을 열고 다음 명령어를 실행하십시오:

pip install requests pytest

HTTP 메서드 이해하기

API는 HTTP 메서드를 통해 통신합니다. 가장 일반적인 메서드는 다음과 같습니다:

GET: 서버에서 데이터를 검색합니다.
POST: 서버에 데이터를 보내어 리소스를 생성합니다.
PUT: 서버의 기존 리소스를 업데이트합니다.
DELETE: 서버에서 리소스를 제거합니다.

이러한 메서드를 이해하는 것은 효과적인 API 테스트에 중요합니다.

Python으로 첫 번째 API 테스트 작성하기

requests 라이브러리를 사용하여 첫 번째 API 테스트를 작성해 보겠습니다.

import requests

def test_get_request():
    response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()['id'] == 1

if __name__ == '__main__':
    test_get_request()
    print("테스트 성공!")

이 간단한 스크립트는 샘플 API에 GET 요청을 보내고, 응답 상태가 200인지, 반환된 게시물의 ID가 1인지 확인합니다.

Pytest로 고급 API 테스트하기

간단한 스크립트는 시작하기에 좋지만, 실제 애플리케이션은 더욱 견고한 테스트 프레임워크가 필요합니다. 여기서 pytest가 등장합니다. pytest는 확장 가능한 테스트 스위트를 쉽게 작성할 수 있는 강력한 테스트 프레임워크입니다.

Pytest 설치 및 설정하기

다음 명령어로 pytest를 설치하십시오:

pip install pytest

첫 번째 Pytest 테스트 작성하기

다음은 API 테스트에 pytest를 통합하는 방법입니다:

import requests
import pytest

def test_get_request():
    response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1')
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()['id'] == 1

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

테스트를 실행하려면, 단순히 다음 명령어를 실행하십시오:

pytest

고정 장치를 사용하여 테스트 정리하기

pytest의 고정 장치는 테스트를 실행하기 전에 몇 가지 컨텍스트를 설정하는 방법입니다. 이를 통해 반복적인 코드를 피하고 테스트를 더 깔끔하게 유지할 수 있습니다.

import requests
import pytest

@pytest.fixture
def base_url():
    return 'https://jsonplaceholder.typicode.com'

def test_get_request(base_url):
    response = requests.get(f'{base_url}/posts/1')
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()['id'] == 1

다양한 HTTP 메서드 테스트하기

다양한 HTTP 메서드를 테스트하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 다양한 메서드를 테스트하면 API가 다양한 유형의 요청을 올바르게 처리하는지 확인할 수 있습니다.

POST 요청 테스트하기

POST 요청은 새로운 리소스를 생성하는 데 사용됩니다. 이를 테스트하는 방법은 다음과 같습니다:

def test_post_request(base_url):
    payload = {
        "title": "foo",
        "body": "bar",
        "userId": 1
    }
    response = requests.post(f'{base_url}/posts', json=payload)
    assert response.status_code == 201
    assert response.json()['title'] == "foo"

PUT 요청 테스트하기

PUT 요청은 기존 리소스를 업데이트합니다. 예를 들어 볼까요:

def test_put_request(base_url):
    payload = {
        "id": 1,
        "title": "foo updated",
        "body": "bar updated",
        "userId": 1
    }
    response = requests.put(f'{base_url}/posts/1', json=payload)
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()['title'] == "foo updated"

DELETE 요청 테스트하기

마지막으로, DELETE 요청은 리소스를 제거합니다:

def test_delete_request(base_url):
    response = requests.delete(f'{base_url}/posts/1')
    assert response.status_code == 200

API 테스트에서 인증 처리하기

많은 API가 인증을 필요로 합니다. 이 섹션에서는 다양한 인증 방법을 처리하는 방법에 대해 설명합니다.

기본 인증

기본 인증은 사용자 이름과 비밀번호를 요청 헤더에 인코딩해야 합니다.

def test_basic_auth():
    response = requests.get('https://api.example.com/secure-endpoint', auth=('user', 'pass'))
    assert response.status_code == 200

토큰 기반 인증

토큰 기반 인증은 요청을 인증하기 위해 주로 헤더에 토큰을 사용합니다.

def test_token_auth():
    token = 'your_token_here'
    headers = {'Authorization': f'Bearer {token}'}
    response = requests.get('https://api.example.com/secure-endpoint', headers=headers)
    assert response.status_code == 200

API 테스트에서 오류 처리하기

오류를 우아하게 처리하는 것은 API 테스트에서 중요합니다. 이는 API가 잘못된 요청에 올바르게 응답하는지를 보장합니다.

404 오류 테스트하기

404 오류는 요청한 리소스가 발견되지 않았음을 나타냅니다.

def test_404_error(base_url):
    response = requests.get(f'{base_url}/posts/999999')
    assert response.status_code == 404

400 오류 테스트하기

400 오류는 잘못된 요청을 나타내며, 종종 잘못된 입력 때문에 발생합니다.

def test_400_error(base_url):
    response = requests.post(f'{base_url}/posts', json={})
    assert response.status_code == 400

API 테스트 자동화하기

API 테스트를 자동화하면 시간을 절약하고 일관성을 보장할 수 있습니다. CI(지속적 통합) 파이프라인을 설정하여 테스트를 자동으로 실행할 수 있습니다.

CI를 위한 GitHub Actions 사용하기

GitHub Actions는 강력한 CI/CD 도구입니다. 다음은 pytest 테스트를 실행하기 위한 간단한 구성입니다:

.github/workflows/python-app.yml 파일을 다음 내용으로 작성하십시오:

name: Python application

on: [push]

jobs:
  build:

    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: '3.x'
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install pytest requests
    - name: Run tests
      run: |
        pytest

이 구성은 코드를 리포지토리에 푸시할 때마다 테스트를 실행합니다.

API 테스트를 위한 도구 및 라이브러리

여러 가지 도구 및 라이브러리가 API 테스트 프로세스를 보다 효율적으로 만들어 줄 수 있습니다. 다음은 인기 있는 도구입니다:

Apidog

Apidog는 API 문서화, 테스트 및 디버깅을 위한 협업 플랫폼을 제공하는 종합 API 개발 및 테스트 도구입니다. API 생애 주기의 다양한 단계와 원활하게 통합되어 개발자에게 매우 유용한 도구입니다.

Postman

Postman은 사용자 친화적인 인터페이스를 가진 강력한 API 테스트 도구입니다. Postman을 사용하여 테스트를 생성, 관리 및 자동화할 수 있습니다.

Requests

Python의 requests 라이브러리는 HTTP 요청을 만들고 응답을 처리하는 데 적합합니다.

Pytest

pytest는 테스트를 작성하고 실행하는 것을 간소화하는 견고한 테스트 프레임워크입니다.

Responses

responses 라이브러리는 테스트 목적으로 API 응답을 모킹할 수 있게 해줍니다.

Locust

Locust는 API의 성능 문제를 식별하는 데 도움을 주는 성능 테스트 도구입니다.

원활한 API 테스트를 위한 Apidog 통합하기

처음에 Apidog에 대해 언급했었죠? 이 도구가 API 테스트 프로세스를 어떻게 간소화할 수 있는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

왜 Apidog인가요?

Apidog는 API 설계, 테스트 및 문서화 도구를 제공하는 올인원 API 플랫폼입니다. 이는 전체 API 개발 생애 주기를 간소화하도록 설계되어, 개발자가 신뢰할 수 있고 잘 문서화된 API를 더 쉽게 만들 수 있게 합니다.

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Apidog의 주요 기능

API 설계: 직관적인 인터페이스로 API 사양을 생성하고 관리합니다.
API 테스트: API에 대한 자동화된 테스트를 쉽게 생성하고 실행합니다.
API 문서화: 포괄적인 API 문서를 생성하고 유지합니다.
협업: API 프로젝트에서 팀과 원활하게 협력합니다.

Apidog를 사용하여 Python API 요청 보내기

Apidog를 열고 "새 요청" 버튼을 클릭하여 새로운 요청을 생성합니다.

2. 요청 방법으로 "GET"을 선택합니다.

3. API 엔드포인트의 URL을 입력합니다.

그런 다음 “보내기” 버튼을 클릭하여 요청을 API에 보냅니다.

보시다시피, Apidog는 요청의 URL, 매개변수, 헤더 및 본문, 응답의 상태, 헤더 및 본문을 보여줍니다. 또한 응답 시간, 크기 및 요청 및 응답 형식을 볼 수 있으며, 이를 다양한 웹 API와 비교할 수 있습니다.

Apidog를 사용하여 Python 자동화 테스트 만들기

Apidog를 사용하여 API 테스트를 자동화하는 방법에 대한 단계별 가이드는 다음과 같습니다:

Apidog 프로젝트를 열고 테스트 인터페이스로 전환합니다.

Click the button to Design Your Test Scenarios in Apidog

테스트 시나리오 설계: Apidog에서 테스트 시나리오를 설계할 수 있습니다.

테스트 실행: Apidog에서 테스트를 실행할 수 있습니다.

테스트 결과 분석 및 최적화: 테스트 실행 후, 테스트 결과를 분석하고 테스트를 최적화할 수 있습니다.

Analyze Test Results and Optimize in Apidog

기억하십시오, Apidog는 API 개발을 위한 올인원 툴킷입니다. 전체 팀이 함께 효율적이고 편리하게 API를 생산하기 위해 작업할 수 있습니다. 팀의 각 역할은 자신의 문제를 해결하기 위해 이를 사용할 수 있습니다.

API 테스트를 위한 모범 사례

마무리를 지으며, API 테스트를 위한 몇 가지 모범 사례를 소개합니다:

명확하고 설명적인 테스트 이름 사용하기

테스트 이름은 테스트하는 내용을 명확히 설명해야 합니다. 이를 통해 테스트가 실패했을 때 무엇이 잘못되었는지 이해하기가 더 쉽습니다.

긍정적 및 부정적 시나리오 모두 테스트하기

유효한 입력과 무효한 입력 모두를 테스트하여 모든 가능한 시나리오를 다루어야 합니다.

외부 서비스 모킹하기

외부 서비스에 의존하는 API 테스트를 수행할 때는 이러한 의존성을 모킹하여 테스트를 수행하십시오. 이는 테스트가 신뢰할 수 있고, 외부 서비스 문제로 인해 실패하지 않도록 보장합니다.

깨끗하고 조직된 코드 유지하기

테스트 코드를 깨끗하고 조직적으로 유지하십시오. 가독성과 관리 용이성을 유지하기 위해 고정 장치, 헬퍼 함수 및 적절한 구조를 사용하십시오.

결론

Python으로 API 테스트를 수행하는 것은 강력하고 간단합니다. requests와 pytest와 같은 도구를 사용하면 API가 견고하고 신뢰할 수 있음을 보장하는 포괄적인 테스트를 작성할 수 있습니다. 모범 사례를 따르고 자동화를 활용하면 테스트 프로세스를 간소화하고 고품질 소프트웨어를 제공할 수 있습니다.

테스트를 즐기세요!

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