pytest

[jungcheolseung]

name: Run Pytest

on: push: branches:

• main pull_request: branches:
• main

jobs: test: runs-on: ubuntu-latest

steps:
# 1. Repository Checkout
- name: Checkout code
  uses: actions/checkout@v3

# 2. Set up Python
- name: Set up Python
  uses: actions/setup-python@v4
  with:
    python-version: '3.10'  # 원하는 Python 버전으로 변경

# 3. Install Poetry
- name: Install Poetry
  run: |
    curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
    echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> $GITHUB_ENV

# 4. Install Dependencies
- name: Install dependencies with Poetry
  run: |
    poetry install --no-interaction --no-ansi

# 5. Run Pytest
- name: Run tests with Pytest
  run: |
    poetry run pytest

[jungcheolseung]

• name: Cache Poetry virtualenv uses: actions/cache@v3 with: path: ~/.cache/pypoetry key: ${{ runner.os }}-poetry-${{ hashFiles('**/poetry.lock') }} restore-keys: | ${{ runner.os }}-poetry-

[jungcheolseung]

PR 제목

GitHub Actions 워크플로우 추가: pytest 자동 실행

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PR 내용

이 PR은 pytest를 활용한 테스트 자동화를 위한 GitHub Actions 워크플로우를 추가합니다.
코드 품질 관리를 위해 main 브랜치로의 push 및 pull request 시 테스트를 자동으로 실행하도록 설계되었습니다.

주요 기능

• 자동화된 테스트: pytest를 실행하여 테스트 케이스를 검증하고 코드베이스의 품질을 유지합니다.
• 의존성 관리: Poetry를 사용하여 pyproject.toml과 poetry.lock 기반으로 의존성을 설치합니다.
• 캐싱: Poetry 의존성 캐싱을 통해 워크플로우 실행 시간을 최적화합니다.
• 환경 설정: 지정된 Python 버전(3.10)으로 실행 환경을 구성합니다.
• 트리거 조건: main 브랜치 대상의 push 및 pull_request 이벤트 발생 시 워크플로우 실행.

이 워크플로우는 테스트 프로세스를 자동화함으로써 개발자의 생산성을 높이고, 코드 품질 관리를 더욱 간편하게 만듭니다.

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추가적인 수정이나 기능 요청이 필요하면 알려주세요!

[jungcheolseung]

이 구현 활동을 수행한 이유

이번 GitHub Actions 워크플로우 구현은 코드 품질을 향상시키기 위한 지속적인 노력을 기반으로 수행되었습니다. 특히, 코드 품질의 가독성과 유지보수성 관점에서 다음과 같은 이유를 가지고 진행하였습니다:

1. 자동화된 테스트 프로세스 도입
   테스트 과정을 자동화하여 코드 변경 시 매번 테스트를 수동으로 실행할 필요를 없앴습니다. 이를 통해 개발자가 반복 작업에서 벗어나 핵심 로직 개발과 유지보수에 집중할 수 있는 환경을 조성합니다.

2. 일관된 코드 품질 검증
   PR마다 pytest를 자동 실행함으로써 모든 변경 사항에 대해 일관된 품질 검증 프로세스를 보장합니다. 이는 팀원 간 코드 리뷰 시 테스트 누락 가능성을 제거하고, 유지보수에 필요한 신뢰성을 제공합니다.

3. 의존성 관리 체계화
   Poetry를 활용하여 프로젝트의 종속성을 명확히 관리하고, 의존성 설치를 자동화함으로써 환경 설정의 복잡성을 줄였습니다. 이는 코드 유지보수를 보다 간소화하고, 신규 기여자가 프로젝트를 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.

4. 캐싱을 통한 효율성 향상
   종속성 설치에 캐싱을 도입하여 CI/CD 실행 시간을 단축하였습니다. 이는 빠른 피드백 루프를 제공하여 개발 생산성을 높이고, 유지보수 과정에서의 불필요한 대기 시간을 줄이는 데 기여합니다.

5. 지속 가능한 코드 관리 환경 구축
   이 워크플로우는 가독성과 유지보수성 향상에 직접적인 영향을 미칩니다. 코드 품질 관리를 자동화함으로써, 유지보수 인력이 교체되더라도 코드가 체계적으로 관리되며, 신규 개발자는 복잡한 테스트 환경 설정 없이 개발에 빠르게 참여할 수 있습니다.

이와 같이, 본 구현은 프로젝트의 가독성과 유지보수성을 장기적으로 보장하고, 안정적인 개발 환경을 구축하는 데 중점을 두고 수행되었습니다.

[jungcheolseung]

이번 구현은 코드 품질 향상을 위해, 특히 가독성과 유지보수성 관점에서 다음 이유로 수행되었습니다:

1. 자동화된 테스트: 테스트 프로세스를 자동화하여 개발자가 반복적인 작업에서 벗어나 주요 로직 개발과 유지보수에 집중할 수 있도록 했습니다.
2. 일관된 검증: PR마다 pytest를 실행해 모든 코드 변경 사항의 품질을 일관되게 검증, 테스트 누락 가능성을 방지했습니다.
3. 효율적 의존성 관리: Poetry를 사용해 의존성을 체계적으로 관리하고 설치 과정을 간소화하여 유지보수를 쉽게 했습니다.
4. 캐싱으로 성능 최적화: CI/CD 속도를 높여 빠른 피드백 루프를 제공하고 개발 생산성을 향상시켰습니다.
5. 지속 가능한 환경: 신규 기여자도 복잡한 설정 없이 빠르게 프로젝트에 참여할 수 있는 안정적이고 체계적인 관리 환경을 구축했습니다.

이 모든 작업은 코드의 장기적 관리와 유지보수를 더 효과적으로 지원하기 위해 이루어졌습니다.

[jungcheolseung]

현재 프로젝트는 다음과 같은 상황에 놓여 있습니다:

테스트 과정의 수동화 코드 변경 시 테스트를 수동으로 실행하거나 개별적으로 검증해야 하는 방식은 반복 작업이 많고, 테스트 누락 가능성이 존재했습니다. 이는 코드 품질을 보장하는 데 있어 큰 제약으로 작용했습니다.

팀 협업 증가 팀 내 협업이 활성화되면서, 다양한 기여자가 코드를 변경하거나 추가하고 있습니다. 이로 인해 코드 품질과 일관성을 유지하려면 신뢰할 수 있는 자동화된 테스트 프로세스가 필요했습니다.

의존성 관리 복잡성 프로젝트의 의존성 관리가 점점 복잡해지며, 환경 설정과 일치하지 않는 문제로 인해 신규 기여자나 다른 개발자에게 불필요한 시간 소모가 발생하고 있었습니다.

CI/CD 환경 부족 코드 품질 검증을 위한 CI/CD 환경이 제대로 구축되어 있지 않아, 변경 사항이 프로젝트 전반에 미치는 영향을 사전에 감지하기 어려운 상태였습니다.

생산성 저하 우려 테스트와 품질 검증 과정의 비효율성으로 인해, 개발자가 주요 로직에 집중하지 못하고, 반복적인 작업에 시간을 할애해야 하는 상황이 발생하고 있었습니다.

이러한 현 상황을 개선하고자, 테스트 자동화와 의존성 관리 체계화를 도입하여 프로젝트의 가독성과 유지보수성, 그리고 개발 생산성을 높이는 데 중점을 두고 이번 개발 활동을 수행하게 되었습니다.

[jungcheolseung]

이번 개발 활동의 의도는 코드 품질을 가독성과 유지보수성 측면에서 향상시키고, 프로젝트의 효율성을 높이는 데 있습니다. 주요 의도는 다음과 같습니다:

자동화된 품질 검증 체계 구축 코드 변경 시마다 일관된 테스트 검증을 자동으로 실행하여, 수동 테스트로 인한 누락과 코드 품질 저하를 방지하고자 했습니다.

협업 환경 최적화 팀 내 여러 개발자가 작업하는 상황에서 테스트 프로세스를 표준화하여, 변경된 코드가 프로젝트 전체에 미치는 영향을 신속히 파악할 수 있도록 했습니다.

의존성 관리 간소화 Poetry를 활용해 의존성을 명확히 관리함으로써, 환경 설정으로 인한 오류를 줄이고, 신규 기여자나 다른 개발자가 프로젝트에 쉽게 적응할 수 있도록 했습니다.

CI/CD 성능 최적화 캐싱을 도입해 테스트 실행 속도를 최적화하여 개발 피드백 루프를 단축하고, 효율적인 테스트 환경을 제공하고자 했습니다.

코드 품질 향상 정도 구현을 통해 코드 품질은 다음과 같은 측면에서 향상되었습니다:

가독성

코드 변경 후 자동화된 테스트가 실행되므로, 각 PR이 통과했음을 통해 코드의 품질과 동작이 보장됩니다. 테스트 결과와 실행 로그가 GitHub Actions에 기록되어 팀원 간 리뷰 과정에서도 가독성을 높였습니다. 유지보수성

표준화된 워크플로우로 인해, 테스트와 의존성 설치 과정이 명확하고 재현 가능해졌습니다. Poetry로 의존성을 관리하며, pyproject.toml 및 poetry.lock 파일을 기반으로 프로젝트 환경을 쉽게 재구성할 수 있습니다. 캐싱을 통해 중복 작업을 최소화하고 워크플로우 실행 속도를 개선하여, 유지보수 시 시간과 리소스를 절약합니다. 안정성

모든 코드 변경 사항이 자동 테스트를 거치므로, 잠재적인 버그와 문제를 PR 단계에서 사전에 감지할 수 있습니다. CI/CD 환경에서 코드 품질이 보장되므로, 프로덕션 환경으로의 배포 안정성이 높아졌습니다. 팀 생산성

테스트 및 의존성 설치의 수동 과정을 제거해 개발자가 주요 로직에 더 집중할 수 있는 환경을 제공했습니다. 표준화된 워크플로우 덕분에 신규 기여자나 유지보수 담당자가 쉽게 프로젝트에 적응할 수 있습니다.

[jungcheolseung]

기대 효과 코드 품질 개선

자동화된 테스트로 버그를 사전에 차단하고 코드 신뢰도를 높임. 명확한 의존성 관리로 환경 문제를 줄이고 유지보수성을 향상. 팀 생산성 및 협업 향상

반복 작업 제거로 개발자가 핵심 로직에 집중 가능. 표준화된 워크플로우로 코드 리뷰와 협업 효율성 증가. 팀원의 인식 변화

코드 품질 관리의 중요성 인식 확대. 자동화된 테스트로 코드 작성에 대한 책임감 강화. 장기적 효과

유지보수 비용 절감 및 신규 팀원 온보딩 지원. 품질 중심의 개발 문화 정착.