# Python에서 AWS Lambda 함수 테스트
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**참고**  
서버리스 솔루션 테스트를 위한 기술 및 모범 사례에 대한 전체 소개는 [함수 테스트](testing-guide.md) 장을 참조하세요.

 서버리스 함수 테스트는 기존 테스트 유형과 기법을 사용하지만, 서버리스 애플리케이션을 전체적으로 테스트하는 것도 고려해야 합니다. 클라우드 기반 테스트는 함수와 서버리스 애플리케이션 모두의 품질을 **가장 정확하게** 측정합니다.

 서버리스 애플리케이션 아키텍처에는 API 호출을 통해 중요한 애플리케이션 기능을 제공하는 관리형 서비스가 포함됩니다. 따라서 개발 주기에는 함수와 서비스가 상호 작용할 때 기능을 확인하는 자동화된 테스트가 포함되어야 합니다.

 클라우드 기반 테스트를 생성하지 않으면 로컬 환경과 배포된 환경 간의 차이로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 지속적 통합 프로세스는 QA, 스테이징 또는 프로덕션과 같은 다음 배포 환경으로 코드를 승격하기 전에 클라우드에서 프로비저닝되는 리소스 제품군을 대상으로 테스트를 실행해야 합니다.

 이 짧은 안내서를 계속 읽고 서버리스 애플리케이션의 테스트 전략에 대해 알아보거나 [Serverless Test Samples 리포지토리](https://github.com/aws-samples/serverless-test-samples)를 방문하여 선택한 언어 및 런타임과 관련된 실제 예제를 자세히 살펴보세요.

 ![\[illustration showing the relationship between types of tests\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/lambda/latest/dg/images/test-type-illustration2.png) 

 서버리스 테스트의 경우에도 *단위*, *통합* 및 *엔드 투 엔드* 테스트를 작성합니다.
+ **단위 테스트** - 격리된 코드 블록에 대해 실행되는 테스트입니다. 예를 들어, 특정 항목과 대상에 대한 배송료를 계산하는 비즈니스 로직을 확인합니다.
+ **통합 테스트** - 일반적으로 클라우드 환경에서 상호 작용하는 둘 이상의 구성 요소 또는 서비스를 포함하는 테스트입니다. 예를 들어, 함수가 대기열에서 이벤트를 처리하는지 확인합니다.
+ **엔드 투 엔드 테스트** - 전체 애플리케이션의 동작을 확인하는 테스트입니다. 예를 들어, 인프라가 올바르게 설정되어 있고 고객의 주문 기록을 위해 예상대로 서비스 간에 이벤트가 흐르는지 확인합니다.

## 서버리스 애플리케이션 테스트
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 일반적으로 다양한 접근 방식을 사용하여 클라우드에서 테스트, 모의 객체로 테스트, 에뮬레이터로 테스트 등의 서버리스 애플리케이션 코드 테스트를 수행합니다.

### 클라우드에서 테스트
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 클라우드에서 테스트는 단위 테스트, 통합 테스트, 엔드 투 엔드 테스트 등의 모든 테스트 단계에서 중요합니다. 클라우드에 배포되고 클라우드 기반 서비스와 상호 작용하는 코드에 대해 테스트를 실행합니다. 이 접근 방식은 코드 품질을 **가장 정확하게** 측정합니다.

 클라우드에서 Lambda 함수를 디버깅하는 편리한 방법은 테스트 이벤트와 콘솔을 이용하는 것입니다. *테스트 이벤트*는 함수에 대한 JSON 입력입니다. 함수에 입력이 필요하지 않은 경우 이벤트는 빈 JSON 문서(`({})`)가 될 수 있습니다. 콘솔은 다양한 서비스 통합을 위한 샘플 이벤트를 제공합니다. 콘솔에서 이벤트를 생성한 후 팀과 공유하여 테스트를 더 쉽고 일관성 있게 만들 수 있습니다.

**참고**  
[콘솔에서 함수를 테스트](testing-functions.md)하는 것이 빠르게 시작할 수 있는 방법이지만 테스트 주기를 자동화하면 애플리케이션 품질과 개발 속도가 보장됩니다.

### 테스트 도구
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 개발 피드백 루프를 가속화하기 위한 도구와 기법이 있습니다. 예를 들어, [AWS SAM Accelerate](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/accelerate.html)와 [AWS CDK 감시 모드](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/cli.html#cli-deploy-watch) 모두 클라우드 환경을 업데이트하는 데 필요한 시간을 줄입니다.

[Moto](https://pypi.org/project/moto/)는 데코레이터로 응답을 가로채고 시뮬레이션하는 함수를 거의 또는 전혀 수정하지 않고 테스트할 수 있도록 AWS 서비스 및 리소스를 모의하는 데 사용하는 Python 라이브러리입니다.

 [Powertools for AWS Lambda(Python)](https://docs.powertools.aws.dev/lambda-python/latest/utilities/validation/)의 검증 기능은 데코레이터를 제공하므로 Python 함수의 입력 이벤트와 출력 응답을 검증할 수 있습니다.

 자세한 내용은 블로그 게시물 [Unit Testing Lambda with Python and Mock AWS Services](https://aws.amazon.com/blogs/devops/unit-testing-aws-lambda-with-python-and-mock-aws-services/)를 참조하세요.

 클라우드 배포 반복 관련 대기 시간을 줄이려면 [AWS Serverless Application Model (AWS SAM) Accelerate](https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/using-sam-cli-sync.html), [AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) watch mode](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/cli.html#cli-deploy-watch)를 참조하세요. 이러한 도구는 인프라와 코드의 변경 사항을 모니터링합니다. 클라우드 환경에 증분적 업데이트를 자동으로 생성하고 배포하여 이러한 변화에 대응합니다.

 이러한 도구를 사용하는 예제는 [Python Test Samples](https://github.com/aws-samples/serverless-test-samples/tree/main/python-test-samples) 코드 리포지토리에서 사용할 수 있습니다.