mock과 monkeypatch: 의존성을 가짜로 바꾸기

지난 글에서 같은 로직을 여러 입력으로 펼치는 parametrize를 다뤘다. 그런데 어떤 코드는 입력만 바꾼다고 테스트할 수 없다. 외부 날씨 API를 호출하거나, 현재 시각에 의존하거나, 무작위 값을 쓰는 코드는 실행할 때마다 결과가 달라지고, 네트워크가 끊기면 테스트도 멈춘다. 이런 통제하기 어려운 의존성을 테스트 중에만 정해진 가짜로 바꿔치기하는 기법이 mock(목)과 monkeypatch(몽키패치)다.

왜 가짜로 바꾸나

테스트는 빠르고, 결정적(deterministic)이며, 외부 상태에 흔들리지 않아야 한다. 실제 외부 API를 호출하는 테스트는 느리고, 상대 서버가 불안정하면 내 코드 잘못이 아닌데도 실패한다. 그래서 “이 함수가 API 응답을 받았을 때 올바르게 처리하는가”만 검증하고 싶다면, API 호출 자체는 정해진 값을 즉시 돌려주는 가짜로 대체하는 것이 맞다.

monkeypatch: pytest의 간결한 교체 도구

pytest는 monkeypatch라는 내장 fixture를 제공한다. 인자로 받기만 하면 되고, 테스트가 끝나면 바꾼 것을 자동으로 원래대로 복원해 준다. 가장 자주 쓰는 것은 setattr로 어떤 속성·함수를 가짜로 교체하는 패턴이다.

import weather

def get_forecast(city):
    data = weather.fetch(city)   # 실제 외부 API
    return f"{city}: {data['temp']}도"

def test_get_forecast(monkeypatch):
    def fake_fetch(city):
        return {"temp": 21}
    monkeypatch.setattr(weather, "fetch", fake_fetch)

    assert get_forecast("Seoul") == "Seoul: 21도"

weather.fetch를 fake_fetch로 갈아끼웠기 때문에, 테스트는 네트워크 없이도 항상 같은 결과를 낸다. monkeypatch는 setattr 외에도 환경 변수를 바꾸는 setenv, 딕셔너리 항목을 바꾸는 setitem 등을 제공해, 시간·환경 설정 같은 의존성도 손쉽게 통제한다.

unittest.mock: 호출 자체를 검증하기

표준 라이브러리 unittest.mock은 값 교체를 넘어 호출 여부와 인자까지 검증하는 강력한 기능을 제공한다. MagicMock 객체는 어떤 속성에 접근하거나 호출해도 에러 없이 받아 주고, 자신이 어떻게 호출됐는지 전부 기록한다.

from unittest.mock import patch

def send_welcome(emailer, user):
    emailer.send(user.email, subject="환영합니다")

def test_send_welcome():
    with patch("myapp.emailer") as mock_emailer:
        send_welcome(mock_emailer, user)

        mock_emailer.send.assert_called_once_with(
            user.email, subject="환영합니다"
        )

여기서는 send가 정확히 한 번, 그것도 지정한 인자로 호출됐는지를 검증한다. 이메일을 실제로 보내지 않으면서도 “보내는 동작이 올바른 인자로 일어났는가”를 확인하는 것이다. return_value로 가짜 반환값을 정하거나, side_effect로 예외를 던지게 만들 수도 있다.

mock_api.return_value = {"status": "ok"}     # 호출 시 이 값 반환
mock_api.side_effect = TimeoutError          # 호출 시 예외 발생

어디를 패치할지가 핵심

mock에서 가장 흔히 실수하는 지점은 “패치 대상의 경로”다. 원칙은 정의된 곳이 아니라 사용되는 곳을 패치하라는 것이다. myapp.service가 from utils import fetch로 가져왔다면, utils.fetch가 아니라 myapp.service.fetch를 패치해야 그 모듈이 실제로 참조하는 이름이 바뀐다.

# myapp/service.py 에서 from utils import fetch 했다면
with patch("myapp.service.fetch") as m:   # 사용되는 곳
    ...

mock은 강력하지만 과하면 “실제 코드가 아니라 mock을 테스트하는” 함정에 빠진다. 외부 경계(네트워크·시간·파일 같은 통제 불가능한 부분)만 가짜로 바꾸고, 내 도메인 로직은 진짜로 실행해 검증하는 균형이 좋다. 다음 글에서는 테스트가 코드의 어느 부분까지 닿았는지 측정하는 코드 커버리지를 살펴본다.

---

지난 글: parametrize: 하나의 테스트를 여러 입력으로 펼치기

다음 글: 코드 커버리지: 테스트가 닿지 않은 곳 찾기

읽어주셔서 감사합니다. 😊