독한 it

POST API

hyunai — Fri, 10 Jul 2026 17:10:46 +0900

# request.py
from pydantic import BaseModel

class CreateToDoRequest(BaseModel):
    contents: str
    is_done: bool


# main.py
@app.post("/todos", status_code=201)
# FastAPI가 알아서 reqeustBody를 CreateToDoRequest에 넣어서 처리를 해준다.
def create_todo_handler(
        request: CreateToDoRequest,
        session: Session = Depends(get_db)
) -> ToDoSchema:
    todo: ToDo=ToDo.create(request=request) # id=None
    todo: ToDo=create_todo(session=session, todo=todo) # id=int
    return ToDoSchema.model_validate(todo)
    
    
# orm.py
    # 요청 받은 requestBody를 ORM 객체로 변환해주는 클래스 method
    @classmethod
    def create(cls, request : CreateToDoRequest) -> "ToDo":
        return cls(
            contents=request.contents,
            is_done=request.is_done,
        )
        

# test_main.py
def test_create_todo(client, mocker):
    mocker.patch(
        "main.create_todo",
        return_value=ToDo(id=1, contents="todo", is_done=True),
    )

    body = {
        "contents" : "test",
        "is_done" : False,
    }
    response = client.post("/todos", json=body)

    assert response.status_code == 201
    assert response.json() == {"id": 1, "contents": "todo", "is_done": True}

main.py의 create_todo를 mocking한다.
post 요청으로 create를 해주기 때문에 requestbody가 필요하다.
- request.py 파일에 있는 객체 멤버변수인 contents, is_done 값을 body로 전달해준다.
이러면 pytest를 했을 때 pass는 나지만 뭔가 이상한 점이 발견된다.

이상한 점?

    body = {
        "contents" : "test",
        "is_done" : False,
    }

    mocker.patch(
        "main.create_todo",
        return_value=ToDo(id=1, contents="todo", is_done=True),
    )    
...
    assert response.json() == {"id": 1, "contents": "todo", "is_done": True}

지금 requestbody는 contents는 test, is_done값은 False값을 넘기고 있다.
- 하지만 마지막 response 데이터에서는 contents 값이 todo이고 is_done값이 True이다.
  - 다시 말해서 이 response가 실제로 응답해서 그걸 검증하는 부분이 mocking 하는 부분과는 일치하지만 요청한 requestbody 부분과는 지금 일치하지 않는다.

요청 흐름 시각화

client.post("/todos", json=body)
body = {"contents": "test", "is_done": False}
        ↓
create_todo_handler 실행
        ↓
ToDo.create(request=request)   ← body로 ToDo 객체 생성
todo = ToDo(contents="test", is_done=False)  id=None
        ↓
create_todo(session, todo) 호출 시도
        ↓
mocker가 가로챔
"DB에 저장하는 거 내가 대신할게"
return_value=ToDo(id=1, contents="todo", is_done=True)
        ↓
{"id": 1, "contents": "todo", "is_done": True} 반환

mocker가 대체하는 시점이 핵심

어디서 mocker가 개입하냐면

def create_todo_handler(request, session):
    todo = ToDo.create(request=request)
    # todo.contents = "test"    ← body 값
    # todo.is_done = False      ← body 값
    # todo.id = None            ← 아직 DB 저장 전

    todo = create_todo(session=session, todo=todo)
    #      ↑
    #   여기서 mocker가 가로챔!
    #   body 값은 무시되고
    #   return_value 값이 반환됨
    #   todo.id = 1
    #   todo.contents = "todo"
    #   todo.is_done = True

    return ToDoSchema.model_validate(todo)
    # mocker가 준 값으로 응답

body랑 mocker 데이터가 달라도 pass인 이유

각 데이터의 역할

데이터	역할	응답에 영향?
body = {"contents": "test", "is_done": False}	create_todo 호출 전까지만 사용	X
mocker return_value = ToDo(id=1, contents="todo", is_done=True)	create_todo 결과로 반환됨	O

body는 create_todo() 를 호출하는 데 쓰이는 값이고, mocker는 create_todo() 의 반환값을 대체하기 때문

이 테스트가 실제로 검증하는 것

이 테스트의 진짜 목적

# 이 테스트가 검증하는 것:
# 1. POST /todos 요청이 201 상태코드를 반환하는가?
assert response.status_code == 201

# 2. create_todo()의 반환값을 ToDoSchema로 잘 변환해서 응답하는가?
assert response.json() == {"id": 1, "contents": "todo", "is_done": True}

# 이 테스트가 검증하지 않는 것:
# - body 값이 실제 DB에 잘 저장되는가? (mocker로 대체했으니까)
# - contents="test", is_done=False 가 제대로 전달되는가?

핵심 요약:
body 값은 create_todo() 를 호출할 때 쓰이는 입력값
mocker는 create_todo() 의 출력값을 대체
이 테스트는 "DB 저장이 잘 되는가" 가 아니라
"create_todo 결과를 받아서 응답을 잘 만드는가" 를 검증 것

mocker의 spy 사용해보기

def test_create_todo(client, mocker):
	# ToDo라는 인자의 create라는 함수를 spy할 것이다. 라는 의미로 변수로 할당
    create_spy = mocker.spy(ToDo, "create")
    mocker.patch(
        "main.create_todo",
        return_value=ToDo(id=1, contents="todo", is_done=True),
    )

    body = {
        "contents" : "test",
        "is_done" : False,
    }
    response = client.post("/todos", json=body)

    assert create_spy.spy_return.id is None
    assert create_spy.spy_return.contents == "test"
    assert create_spy.spy_return.is_done is False

    assert response.status_code == 201
    assert response.json() == {"id": 1, "contents": "todo", "is_done": True}

spy_return을 할 때 ToDo와 연결이 되어 있다.
- 그래서 해당 ToDo 코드가 호출이 되면 return 값이 원래는 확인을 못했지만 spy를 사용하여 spy_return 안에 복사가 된다.
- 따라서 지금 이 spy 코드들은 ToDo가 잘 생성됐는지 검증해주는 코드

GET 단일 조회 API

hyunai — Tue, 7 Jul 2026 17:28:45 +0900

# main.py
@app.get("/todos/{todo_id}", status_code=200)
def get_todo_handler(
        todo_id: int,
        session: Session = Depends(get_db),
) -> ToDoSchema:
    todo: ToDo | None = get_todo_by_todo_id(session=session, todo_id=todo_id)
    if todo:
        return ToDoSchema.model_validate(todo)
    # 만약 todo가 없다면
    raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found")
    
# test_main.py
def test_get_todo(client, mocker):
    mocker.patch(
        "main.get_todo_by_todo_id",
        return_value=ToDo(id=1, contents="todo", is_done=True),
    )
    response = client.get("/todos/1")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"id":1, "contents":"todo", "is_done": True}

mocker, client fixture를 사용하기 위해 인자로 추가
mocking을 처리하여 ToDo 객체 생성

에러 상황일 때 테스트

def test_get_todo(client, mocker):
    # 200
    mocker.patch(
        "main.get_todo_by_todo_id",
        return_value=ToDo(id=1, contents="todo", is_done=True),
    )
    response = client.get("/todos/1")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"id":1, "contents":"todo", "is_done": True}

    # 404
    mocker.patch(
        "main.get_todo_by_todo_id",
        return_value=None,
    )
    response = client.get("/todos/1")
    assert response.status_code == 404
    assert response.json() == {"detail": "ToDo Not Found"}

위의 main.py를 보면 raise 문에 에러가 났을 때 상황도 있다.
return_value 값을 None값을 주고 status_code 값을 404로 바꾸고 에러가 났을 때 key와 value 값으로 바꿔준다.

테스트를 하나씩 해보기

pytest tests/test_main.py::test_get_todo

pytest 뒤에 파일 이름을 적고 :: 뒤에 함수 이름을 적게 되면 하나씩 테스트를 해볼 수 있다.

(todos) PS C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src> pytest
=============================================================== test session starts ===============================================================
platform win32 -- Python 3.14.6, pytest-9.1.1, pluggy-1.6.0
rootdir: C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src
plugins: anyio-4.13.0, mock-3.15.1
collected 3 items                                                                                                                                  

tests\test_main.py ...                                                                                                                       [100%]

================================================================ warnings summary =================================================================
..\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1: StarletteDeprecationWarning: Using `httpx` with `starlette.testclient` is deprecated; install `httpx2` instead.
    from starlette.testclient import TestClient as TestClient  # noqa

schema\response.py:6
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src\schema\response.py:6: PydanticDeprecatedSince20: Support for class-based `config` is deprecated, use ConfigDict instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.13/migration/
    class ToDoSchema(BaseModel):

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
========================================================== 3 passed, 2 warnings in 0.04s =========================================================

그럼 이와 같이 테스트가 정상 동작한다.

PyTest Fixture

hyunai — Tue, 7 Jul 2026 15:51:01 +0900

def test_get_todos(mocker):
    # order = ASC

    # mocker를 쓰며 실제로 이 함수를 동작시키는 것이 아니라 이 함수가 동작한 것처럼 속이겠다 라는 의미
    # 그래서 DB에 들리지 않고 그냥 밑의 return_value 값으로 반환이 돼어 테스트하게 된다.
    mocker.patch("main.get_todos", return_value=[
        ToDo(id=1, contents="FastAPI Section 0", is_done=True),
        ToDo(id=2, contents="FastAPI Section 1", is_done=False),
    ])
    response = client.get("/todos")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done":True},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": False},
        ]
    }

    # order = DESC
    response = client.get("/todos?order=DESC")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": False},
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done": True},
        ]
    }

지금 사용 중인 mocker를 보면 테스트 함수 안에 파라미터로 전달을 해서 mocker를 사용하고 있다.
근데 생각해보면 이 mocker를 따로 import를 하거나 하지 않았지만 pytest-mock이라는 라이브러리를 install 했을 때 그 라이브러리 안에 이런 mocker라는 fixture가 이미 정의가 되어 있기 때문에 테스트 코드에서 mocker를 바로 가져와서 사용할 수 있는 것.

# test_main.py
# testclient import
from database.orm import ToDo
from fastapi.testclient import TestClient

# main.py에서 app import
from main import app

# 이 client 객체를 이용해서 여기에 어떤 API 요청을 보내보는 형태
client = TestClient(app=app)

지금 작성된 TestClient는 다른 테스트 파일이 추가된다고 할 때 그 파일들에서도 사용할 수 있다.
이런 식으로 어떤 파일마다 이 객체를 생성하는게 아니라 미리 fixture로 등록을 해두게 되면 재사용 할 수 있다.

# conftest.py

import pytest

from fastapi.testclient import TestClient
from main import app

@pytest.fixture()
def client():
    return TestClient(app=app)

tests의 python package 밑에 conftest라는 python 파일을 만든다.
함수 형태로 fixture를 만들어야한다.
return으로 새로 생성된 TestClient 객체를 넘겨주도록 한다.
client를 fixture로 사용하기 위해 pytest에 fixture라는 데코레이터를 추가해줘야된다.
- 그럼 pytest가 이 client란 함수를 fixture로 인식을 해서 테스트 코드 안에서 글로벌하게 사용할 수 있게 된다.

# test_main.py

# testclient import
from database.orm import ToDo

def test_health_check(client):
    # get 요청의 응답을 response라는 변수로 할당
    response = client.get("/")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"ping" : "pong"}

def test_get_todos(client, mocker):
    # order = ASC

    # mocker를 쓰며 실제로 이 함수를 동작시키는 것이 아니라 이 함수가 동작한 것처럼 속이겠다 라는 의미
    mocker.patch("main.get_todos", return_value=[
        ToDo(id=1, contents="FastAPI Section 0", is_done=True),
        ToDo(id=2, contents="FastAPI Section 1", is_done=False),
    ])
    response = client.get("/todos")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done":True},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": False},
        ]
    }

    # order = DESC
    response = client.get("/todos?order=DESC")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": False},
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done": True},
        ]
    }

기존에 있던 import 문들은 다 정리가 가능해진다.
함수의 인자로 client를 사용해서 pytest에 fixture를 사용할 수 있게 된다.

PyTest Mocking

hyunai — Tue, 7 Jul 2026 14:56:58 +0900

def test_get_todos():
    # order = ASC
    response = client.get("/todos")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done":True},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": True},
            {"id": 3, "contents": "FastAPI Section 2", "is_done": False},
        ]
    }

    # order = DESC
    response = client.get("/todos?order=DESC")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 3, "contents": "FastAPI Section 2", "is_done": False},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": True},
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done": True},
        ]
    }

이렇게 테스트 코드를 작성을 하다보면 함수가 두개가 있어 데이터 조회를 두번하게 된다.
테스트 코드를 작성하다보면 이런 식으로 API를 여러 번 호출하게 되는데 이럴 때마다 실제 데이터베이스에 데이터 요청이 가게 된다.
지금 같은 경우는 데이터를 조회하는 요청이기 때문에 크게 문제가 없을 수 있지만 데이터를 생성하거나 업데이트하거나 삭제하는 데이터를 변경하는 경우에는 실제 데이터베이스에 영향을 주게 된다.
이때 사용되는 기술이 mocking이라는 기술이다.
- 실제 데이터베이스에 요청을 하지 않지만 마치 데이터 베이스 요청을 한 것처럼 속이는, 흉내 내는 그런 기술
- 그렇다고 꼭 반드시 사용해야 되는 기술은 아니다.
- 예를 들어, 외부 API를 이용한다거나 데이터베이스 요청을 한다거나 하는 오래 걸리는 어떤 동작이 있을 때 그 부분을 mocking을 사용해서 대체를 하게 되면 실제로 그 부분이 동작을 하지 않아서 테스트 코드가 훨씬 빨리 동작하게 된다.
- 만약에 mocking을 사용하지 않고 매번 테스트마다 실제로 데이터베이스를 조회하게 됐을 때 데이터가 많다면 이 테스트 코드가 5~10분 1시간까지도 동작할수가 있다.
- 테스트 코드의 목적이 그런식으로 실제 데이터를 검증하는 것은 아니기 때문에 mocking이라는 기술을 사용하게 된다.

라이브러리 install

pip install pytest-mock

# main.py
@app.get("/todos", status_code=200)
def get_todos_handler(
    order: str | None = None,
    session: Session = Depends(get_db),
# 타입 힌트
) -> ToDoListSchema:
    # 타입 힌트
    todos: List[ToDo] = get_todos(session=session)

    if order and order == "DESC":
        return ToDoListSchema(
            # todos: List[ToDoSchema] response.py에 이렇게 리스트 형식으로 작성해놨기 때문에 동일하게 []로 작성
            todos=[ToDoSchema.model_validate(todo) for todo in todos[::-1]]
        )
    return ToDoListSchema(
        todos=[ToDoSchema.model_validate(todo) for todo in todos]
    )
    

# test_main.py
def test_get_todos(mocker):
    # order = ASC

    # mocker를 쓰며 실제로 이 함수를 동작시키는 것이 아니라 이 함수가 동작한 것처럼 속이겠다 라는 의미
    # 그래서 DB에 들리지 않고 그냥 밑의 return_value 값으로 반환이 돼어 테스트하게 된다.
    mocker.patch("main.get_todos", return_value=[
        ToDo(id=1, contents="FastAPI Section 0", is_done=True),
        ToDo(id=2, contents="FastAPI Section 1", is_done=False),
    ])
    response = client.get("/todos")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done":True},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": False},
        ]
    }

    # order = DESC
    response = client.get("/todos?order=DESC")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": False},
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done": True},
        ]
    }

mocker를 쓸 함수 파라미터에 인자를 주입시켜 mocker를 작성해준다.
mocking은 실제 코드가 동작하기 전에 적용을 해줘야 한다.
그래서 mocking을 하는게 뭐냐면 특정 함수를 가로채서 원하는 값을 대신 반환하게 만드는 것이다.(return_value 값으로 반환을 해준다.)
- DB, 외부 API 등 내 코드가 아닌 것들을 가짜로 대체해서 내 로직만 순수하게 테스트할 수 있게 만들어주는 것
main에 있는 get_todos를 모킹할거다. 라고 작성해준것

(todos) PS C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src> pytest
=============================================================== test session starts ===============================================================
platform win32 -- Python 3.14.6, pytest-9.1.1, pluggy-1.6.0
rootdir: C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src
plugins: anyio-4.13.0, mock-3.15.1
collected 2 items                                                                                                                                  

tests\test_main.py ..                                                                                                                        [100%]

================================================================ warnings summary =================================================================
..\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1: StarletteDeprecationWarning: Using `httpx` with `starlette.testclient` is deprecated; install `httpx2` instead.
    from starlette.testclient import TestClient as TestClient  # noqa

schema\response.py:6
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src\schema\response.py:6: PydanticDeprecatedSince20: Support for class-based `config` is deprecated, use ConfigDict instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.13/migration/
    class ToDoSchema(BaseModel):

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
========================================================== 2 passed, 2 warnings in 0.77s =========================================================

그럼 이와 같이 테스트가 잘 된다.

GET 전체 조회 API

hyunai — Mon, 6 Jul 2026 17:32:12 +0900

# main.py
@app.get("/todos", status_code=200)
def get_todos_handler(
    order: str | None = None,
    session: Session = Depends(get_db),
# 타입 힌트
) -> ToDoListSchema:
    # 타입 힌트
    todos: List[ToDo] = get_todos(session=session)

    if order and order == "DESC":
        return ToDoListSchema(
            # todos: List[ToDoSchema] response.py에 이렇게 리스트 형식으로 작성해놨기 때문에 동일하게 []로 작성
            todos=[ToDoSchema.model_validate(todo) for todo in todos[::-1]]
        )
    return ToDoListSchema(
        todos=[ToDoSchema.model_validate(todo) for todo in todos]
    )

# test_main.py
def test_get_todos():
	# 밑의 3줄은 테스트의 기본 구조
    response = client.get("/todos")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
    
    	# 기존에 todos라는 list로 반환을 했기에 리스트 형식으로 작성해준다.
        "todos": [
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done":True},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": True},
            {"id": 3, "contents": "FastAPI Section 2", "is_done": False},
        ]
    }

(todos) PS C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src> pytest
=============================================================== test session starts ===============================================================
platform win32 -- Python 3.14.6, pytest-9.1.1, pluggy-1.6.0
rootdir: C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src
plugins: anyio-4.13.0
collected 2 items                                                                                                                                  

tests\test_main.py ..                                                                                                                        [100%]

================================================================ warnings summary =================================================================
..\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1: StarletteDeprecationWarning: Using `httpx` with `starlette.testclient` is deprecated; install `httpx2` instead.
    from starlette.testclient import TestClient as TestClient  # noqa

schema\response.py:6
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src\schema\response.py:6: PydanticDeprecatedSince20: Support for class-based `config` is deprecated, use ConfigDict instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.13/migration/
    class ToDoSchema(BaseModel):

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
========================================================== 2 passed, 2 warnings in 0.75s ==========================================================
(todos) PS C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src> pytest
=============================================================== test session starts ===============================================================
platform win32 -- Python 3.14.6, pytest-9.1.1, pluggy-1.6.0
rootdir: C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src
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collected 2 items                                                                                                                                  

tests\test_main.py ..                                                                                                                        [100%]

================================================================ warnings summary =================================================================
..\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1: StarletteDeprecationWarning: Using `httpx` with `starlette.testclient` is deprecated; install `httpx2` instead.
    from starlette.testclient import TestClient as TestClient  # noqa

schema\response.py:6
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src\schema\response.py:6: PydanticDeprecatedSince20: Support for class-based `config` is deprecated, use ConfigDict instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.13/migration/
    class ToDoSchema(BaseModel):

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
========================================================== 2 passed, 2 warnings in 1.13s =========================================================

기존 /todos path로 작성된 코드로 조회를 하면 swagger와 같은 데이터들이 조회가 된다.
그리고 테스트 코드를 위와 같이 작성하고 pytest를 실행하면 위와 같이 테스트 함수가 성공했다는 것을 알 수 있다.
밑에 2 passed는 실제 동작한 함수의 개수이다.

# test_main.py
def test_get_todos():
	# 밑의 3줄은 테스트의 기본 구조
    response = client.get("/todos")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
    
    	# 기존에 todos라는 list로 반환을 했기에 리스트 형식으로 작성해준다.
        "todos": [
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done":True},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": True},
            {"id": 3, "contents": "FastAPI Section 2", "is_done": True},
        ]
    }

기존에 id가 3이었던 데이터 부분의 is_done 값을 False에서 True로 바꾸고 pytest를 실행하면

(todos) PS C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src> pytest
=============================================================== test session starts ===============================================================
platform win32 -- Python 3.14.6, pytest-9.1.1, pluggy-1.6.0
rootdir: C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src
plugins: anyio-4.13.0
collected 2 items                                                                                                                                  

tests\test_main.py .F                                                                                                                        [100%]

==================================================================== FAILURES =====================================================================
_________________________________________________________________ test_get_todos __________________________________________________________________

    def test_get_todos():
        # order = ASC
        response = client.get("/todos")
        assert response.status_code == 200
>       assert response.json() == {
            "todos": [
                {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done":True},
                {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": True},
                {"id": 3, "contents": "FastAPI Section 2", "is_done": True},
            ]
        }
E       AssertionError: assert {'todos': [{'...one': False}]} == {'todos': [{'...done': True}]}
E         
E         Differing items:
E         {'todos': [{'id': 1, 'contents': 'FastAPI Section 0', 'is_done': True}, {'id': 2, 'contents': 'FastAPI Section 1', '[3[0m
E                                                                                                                                                   
E         ...Full output truncated (2 lines hidden), use '-vv' to show

tests\test_main.py:20: AssertionError
-------------------------------------------------------------- Captured stdout call ---------------------------------------------------------------
2026-07-06 17:21:09,947 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT DATABASE()
2026-07-06 17:21:09,947 INFO sqlalchemy.engine.Engine [raw sql] {}
2026-07-06 17:21:09,949 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT @@sql_mode
2026-07-06 17:21:09,950 INFO sqlalchemy.engine.Engine [raw sql] {}
2026-07-06 17:21:09,951 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT @@lower_case_table_names
2026-07-06 17:21:09,951 INFO sqlalchemy.engine.Engine [raw sql] {}
2026-07-06 17:21:09,953 INFO sqlalchemy.engine.Engine BEGIN (implicit)
2026-07-06 17:21:09,955 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT todo.id, todo.contents, todo.is_done 
FROM todo
2026-07-06 17:21:09,955 INFO sqlalchemy.engine.Engine [generated in 0.00030s] {}
2026-07-06 17:21:09,963 INFO sqlalchemy.engine.Engine ROLLBACK
---------------------------------------------------------------- Captured log call ----------------------------------------------------------------
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:1848 SELECT DATABASE()
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:1848 [raw sql] {}
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:1848 SELECT @@sql_mode
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:1848 [raw sql] {}
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:1848 SELECT @@lower_case_table_names
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:1848 [raw sql] {}
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:2712 BEGIN (implicit)
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:1848 SELECT todo.id, todo.contents, todo.is_done 
FROM todo
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:1848 [generated in 0.00030s] {}
INFO     sqlalchemy.engine.Engine:base.py:2715 ROLLBACK
================================================================ warnings summary =================================================================
..\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1: StarletteDeprecationWarning: Using `httpx` with `starlette.testclient` is deprecated; install `httpx2` instead.
    from starlette.testclient import TestClient as TestClient  # noqa

schema\response.py:6
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src\schema\response.py:6: PydanticDeprecatedSince20: Support for class-based `config` is deprecated, use ConfigDict instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.13/migration/
    class ToDoSchema(BaseModel):

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
============================================================= short test summary info =============================================================
FAILED tests/test_main.py::test_get_todos - AssertionError: assert {'todos': [{'...one': False}]} == {'todos': [{'...done': True}]}
===================================================== 1 failed, 1 passed, 2 warnings in 1.35s ====================================================

이렇게 실패가 나온다.

tests\test_main.py:16 (test_get_todos)
{'todos': [{'contents': 'FastAPI Section 0', 'id': 1, 'is_done': True},
           {'contents': 'FastAPI Section 1', 'id': 2, 'is_done': True},
           {'contents': 'FastAPI Section 2', 'id': 3, 'is_done': False}]} != {'todos': [{'contents': 'FastAPI Section 0', 'id': 1, 'is_done': True},
           {'contents': 'FastAPI Section 1', 'id': 2, 'is_done': True},
           {'contents': 'FastAPI Section 2', 'id': 3, 'is_done': True}]}

만약 위의 로그만으로 뭐가 잘못된지 잘 모르겠다면

이 부분을 눌러서 실행을 시키면 위와 같이 로그에 어떤 부분이 틀렸는지 쉽게 볼 수 있다.

데이터 역정렬해서 테스트해보기

def test_get_todos():
    # order = ASC
    response = client.get("/todos")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done":True},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": True},
            {"id": 3, "contents": "FastAPI Section 2", "is_done": False},
        ]
    }

    # order = DESC
    response = client.get("/todos?order=DESC")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "todos": [
            {"id": 3, "contents": "FastAPI Section 2", "is_done": False},
            {"id": 2, "contents": "FastAPI Section 1", "is_done": True},
            {"id": 1, "contents": "FastAPI Section 0", "is_done": True},
        ]
    }

윗쪽은 기존 코드 밑은 그 기존 코드에서 역정렬 내림차순한 데이터로 return되는 테스트하는 함수로 만든다.
쿼리스트링 부분에 기존 path 뒤에 ?order=DESC를 넣어준다.

(todos) PS C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src> pytest
=============================================================== test session starts ===============================================================
platform win32 -- Python 3.14.6, pytest-9.1.1, pluggy-1.6.0
rootdir: C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src
plugins: anyio-4.13.0
collected 2 items                                                                                                                                  

tests\test_main.py ..                                                                                                                        [100%]

================================================================ warnings summary =================================================================
..\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\Lib\site-packages\fastapi\testclient.py:1: StarletteDeprecationWarning: Using `httpx` with `starlette.testclient` is deprecated; install `httpx2` instead.
    from starlette.testclient import TestClient as TestClient  # noqa

schema\response.py:6
  C:\Users\user\Desktop\hyun\fastpai\todos\src\schema\response.py:6: PydanticDeprecatedSince20: Support for class-based `config` is deprecated, use ConfigDict instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.13/migration/
    class ToDoSchema(BaseModel):

-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
========================================================== 2 passed, 2 warnings in 1.21s =========================================================

그럼 위와 같이 테스트가 잘 통과했다고 확인할 수 있다.

PyTest란?

hyunai — Wed, 1 Jul 2026 13:32:25 +0900

테스트 코드 작성을 위한 Python 라이브러리

vs. Unittest

간결한 문법
- assert 문
- 함수 단위 테스트 지원
fixture 지원
- 테스트 데이터 관리

라이브러리 설치

pip install pytest

테스트를 하는 라이브러리

pip install httpx

FastAPI에서 테스트 client라는 기능을 사용하기 위해 내부적으로 사용하는 라이브러리

Python Package 만들기

이전까지는 기존 directory를 추가했었는데 지금은 반드시 python package를 추가를 해야된다.
- 둘의 차이로는 python package는 기본적으로 __init__.py가 생성된다.
  - 새로운 python package 폴더 아래에 반드시 있어야 정상적으로 탐색할 수 있게 된다.
- 이 python package는 python이 경로를 찾을 때 반드시 이 python 모듈인 경우에만 경로를 찾을 수 있어서 새로 생성하는 tests 패키지 아래에 테스트 파일들을 테스트로 인지하고 테스트 코드를 실행하게 된다.

사진과 같이 test_main.py로 짓는다.
- 테스트하는 파일들의 이름도 test_ 이렇게 네이밍 컨벤션을 맞춰줘야 pytest가 이 파일을 찾아서 정상적으로 테스트를 동작시킬 수 있다.

test_main.py

# main.py
...
app = FastAPI()
...


# test_main.py
# testclient import
from fastapi.testclient import TestClient

# main.py에서 app import
from main import app

# 이 client 객체를 이용해서 여기에 어떤 API 요청을 보내보는 형태
client = TestClient(app=app)

def test_health_check():
    # get 요청의 응답을 response라는 변수로 할당
    response = client.get("/")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"ping" : "pong"}

assert란?

한 문장으로 표현하면:

"이 조건이 True가 아니면 테스트 실패로 처리해줘" 라고 pytest한테 말하는 것

assert가 뭔지

assert 기본 문법

assert 조건식

# 조건식이 True  → 통과, 아무 일도 안 일어남
# 조건식이 False → AssertionError 발생, 테스트 실패

지금 코드 분해하기

assert 코드 완전 분해

response = client.get("/")
# "/" 엔드포인트에 GET 요청을 보내고 응답을 받음

assert response.status_code == 200
#      ↑                     ↑
#  응답의 상태코드가         200이어야 한다
#  (HTTP 상태코드)          (성공 코드)

assert response.json() == {"ping": "pong"}
#      ↑                   ↑
#  응답의 JSON 바디가       이 값이어야 한다

어떻게 동작하는지

assert 동작 흐름

client.get("/") 요청
        ↓
응답 받음
        ↓
assert response.status_code == 200
        ↓
    200 맞음?
   ↙         ↘
True          False
  ↓             ↓
통과         테스트 실패 
              AssertionError

성공 vs 실패 예시

assert 성공 vs 실패 케이스

# 성공 케이스
# 실제 응답: status_code=200, json={"ping": "pong"}
assert response.status_code == 200      # True → 통과
assert response.json() == {"ping": "pong"}  # True → 통과

# 실패 케이스
# 실제 응답: status_code=404
assert response.status_code == 200
# False → AssertionError!
# FAILED tests/test_main.py::test_health_check

assert를 왜 2번 쓰냐면

각 assert가 검증하는 것

assert	검증 내용	의미
assert response.status_code == 200	HTTP 상태코드	요청이 성공했는지
assert response.json() == {"ping": "pong"}	응답 바디	올바른 데이터가 왔는지

둘 다 통과해야 테스트가 성공. 하나라도 실패하면 테스트 전체가 실패

핵심 요약:
assert 조건 = "이 조건이 True가 아니면 테스트 실패"
테스트 코드에서 "내가 기대하는 값" 과 "실제 응답값" 을 비교하는 용도

pytest 실행

pytest

터미널에 pytest라고 입력 후 실행
- pytest가 src 안에서 테스트 코드를 쭉 검색을 하게 된다.
- 여기서 test_main.py가 테스트 코드라는 걸 알게 되고 그 안에서 테스트로 시작한 함수를 테스트 코드로 해서 동작을 시키게 된다.

그럼 위의 사진과 같이 test_main.py가 실행됐다는 걸 알 수 있다.
하나의 테스트 코드가 정상적으로 통과했다는 것을 알 수 있게 된다.

굳이 터미널에 입력하지 않고 왼쪽의 화살표를 눌러 Run 버튼을 눌러도 된다.

테스트 코드란?

hyunai — Wed, 1 Jul 2026 13:26:39 +0900

테스트 코드

시스템의 품질과 신뢰성을 검증하기 위한 코드

장점

'코드 변경 -> 기능 점검' 과정 자동화 => 반복적인 과정을 줄여주어 생산성 향상
개발자가 시스템에 대한 안정성 확신 => 유연한 코드 변경 및 리펙토링

심화

Unit Test / Integration Test / Regression Test / TDD / BDD 등 다양한 테스트 종류과 방법론 존재

ORM 적용 - DELETE API

hyunai — Fri, 26 Jun 2026 17:19:15 +0900

# repository.py

from sqlalchemy import select, delete

def delete_todo(session: Session, todo_id: int) -> None:
    session.execute(delete(ToDo).where(ToDo.id == todo_id))
    session.commit()

session.execute() 완전 이해하기

먼저 전체 맥락 이해하기

지금까지 배운 SQLAlchemy 조회 방법들

SQLAlchemy 실행 메서드 비교

메서드	용도	반환값
session.scalars()	조회 (여러 개)	객체 목록
session.scalar()	조회 (한 개)	객체 하나
session.execute()	뭐든 다 실행	Result 객체

session.execute() 는 조회/추가/수정/삭제 전부 다 실행할 수 있는 만능 메서드

session.execute() 구조 분해

현재 코드 완전 분해

session.execute(delete(ToDo).where(ToDo.id == todo_id))
#       ↑        ↑              ↑
#    실행해줘   무엇을?      어떤 조건으로?
#            ToDo 삭제     id가 todo_id인 것만

자연어로 읽으면:

"ToDo 테이블에서 id가 todo_id인 행을 삭제하는 SQL을 실행"

내부적으로 어떤 SQL이 실행되냐면

실제 실행되는 SQL

# Python 코드
session.execute(delete(ToDo).where(ToDo.id == todo_id))

# SQLAlchemy가 자동으로 번역한 SQL
DELETE FROM todo WHERE todo.id = 1
#                             ↑
#                          todo_id 값

echo=True 설정 덕분에 콘솔에 이런 로그가 찍힌다.

scalars vs execute 차이

scalars vs execute 비교

# scalars → 조회 전용, 결과를 Python 객체로 바로 반환
todos = session.scalars(select(ToDo))
# [ToDo(id=1...), ToDo(id=2...)] ← 바로 객체 리스트

# execute → 만능, Result 객체 반환
result = session.execute(select(ToDo))
# <sqlalchemy.engine.result.ChunkedIteratorResult> ← Result 객체
# .scalars(), .fetchall() 등으로 꺼내야 함

# 삭제할 때는 반환값이 필요 없으니까 그냥 실행만
session.execute(delete(ToDo).where(ToDo.id == todo_id))

delete() 문법 더 이해하기

delete() 문법 구조

from sqlalchemy import delete

delete(ToDo)                        # ToDo 전체 삭제 (위험)
delete(ToDo).where(ToDo.id == 1)    # id가 1인 것만 삭제
delete(ToDo).where(ToDo.is_done == True)  # 완료된 것만 삭제

delete().where() 동작 흐름

delete(ToDo)
    ↓
"todo 테이블에서 삭제할 준비"
    ↓
.where(ToDo.id == todo_id)
    ↓
"id가 todo_id인 것만"
    ↓
session.execute()
    ↓
실제 SQL 실행
"DELETE FROM todo WHERE id = 1"
    ↓
session.commit()
    ↓
DB에 반영 완료

select / delete / update 비교

CRUD 각각 어떻게 쓰는지

from sqlalchemy import select, delete, update

# 조회 (Read)
session.scalars(select(ToDo).where(ToDo.id == 1))

# 삭제 (Delete)
session.execute(delete(ToDo).where(ToDo.id == 1))

# 수정 (Update)
session.execute(
    update(ToDo)
    .where(ToDo.id == 1)
    .values(is_done=True)
)

# 추가 (Create) → execute 대신 add 사용
session.add(ToDo(contents="할일", is_done=False))

핵심 요약:
session.execute() = SQL 구문을 실행하는 만능 메서드
delete(ToDo).where(조건) = 조건에 맞는 행 삭제 SQL 생성
session.execute() 만으로는 DB에 안 반영되고, session.commit() 까지 해야 실제 반영.

# main.py

# delete 성공 상태 코드 : 204
# 204는 응답 받는 body가 없기 때문에 return이 없거나 빈 return을 줘도 된다.
@app.delete("/todos/{todo_id}", status_code=204)
def delete_todo_handler(
        todo_id: int,
        session: Session = Depends(get_db),):
    # 삭제하기 위해선 todo id가 유효한지 확인
    todo: ToDo | None = get_todo_by_todo_id(session=session, todo_id=todo_id)
    if not todo:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Todo Not Fount")

    delete_todo(session=session, todo_id=todo_id)

아이디를 먼저 조회를 해서 todo를 확인한 후 투두가 있으면 delete 요청을 하고 todo가 없으면 404를 리턴
204인 경우에는 별도로 return문을 적지 않아도 응답으로 반환할 데이터가 없기 때문에 먼저 처리를 해주면 에러를 발생시키고 그게 아닌 경우에는 데이터를 삭제해줄 수 있어 코드 가독성을 위해 에러문을 위로 처리(if no todo:)

swagger 확인

ORM 적용 - PATCH API

hyunai — Thu, 25 Jun 2026 17:42:39 +0900

# orm.py

    def done(self) -> "ToDo":
        self.is_done = True
        return self

    def undone(self) -> "ToDo":
        self.is_done = False
        return self

인스턴스 메소드로 정의
이렇게 인스턴스 메소드를 정의해서 데이터를 업데이트 관리하는 이유는 유지보수가 훨씬 편하기 때문이다.
- 예를 들어 만약 is_done을 True로 업데이트할 때 이메일을 발송한다고 하면 여기에 sendEmail 같은 식으로 코드를 구현하게 되면은 이 updateDone을 호출할 때마다 이 코드가 자연적으로 호출이 돼서 좀 더 코드 반복 없이 작업을 할 수 있게 된다.
- 근데 만약 isDone을 true로 하는 업데이트 관련 코드가 밖에 있다면 여러 군데애 파편화되어 있어 반복되는 작업이 많아진다.

# repository.py

def update_todo(session: Session, todo:ToDo) -> ToDo:
    session.add(instance=todo)
    session.commit()
    session.refresh(instance=todo)
    return todo

create 부분이랑 코드가 같다.
- 왜? 마찬가지로 업데이트된 todo 객체를 받아서 session에 추가를 해주고 session에 커밋을 하게 되면 이 때 데이터가 저장이 된다.
- 여기선 refresh가 필수는 아니지만 최신 데이터를 DB에 잘 저장된 데이터를 가져오는지 확인 차 넣어준다.

# main.py

@app.patch("/todos/{todo_id}", status_code=200)
def update_todo_handler(
    todo_id : int,
    is_done: bool = Body(..., embed=True),
    session: Session = Depends(get_db),
):
    # todo id를 조회해서 단일 todo를 조회
    todo: ToDo | None = get_todo_by_todo_id(session=session, todo_id=todo_id)
    # todo가 있다면
    if todo:
        # 밑의 일반 if문이랑 같은 의미 -> 삼항연산자
        # Patch 요청으로 is_done을 true를 보내면 True로 false를 보내면 False로 응답
        # 여기까지 하면 DB에 반영이 되진않는다.
        todo.done() if is_done else todo.undone()
        # if is_done is True:
        #     todo.done()
        # else:
        #     todo.undone()
        todo: ToDo = update_todo(session=session, todo=todo)
        return ToDoSchema.model_validate(todo)
    # 만약 todo가 없다면
    raise HTTPException(status_code=404, detail="Todo Not Fount")

ToDo id path를 통해서 먼저 접근하고자 하는 데이터가 유효한지 체크
=> ToDo가 존재하는지 확인
ToDo가 존재하면 update
ToDo가 존재하는 경우에 is_done 값 요청이 true면 done()를 통해 true로 update false면 undone()을 통해 false로 update
없다면 404 발생

swagger 확인

ORM 적용 - POST API

hyunai — Wed, 24 Jun 2026 15:11:17 +0900

# request.py
from pydantic import BaseModel


class CreateToDoRequest(BaseModel):
    contents: str
    is_done: bool


# orm.py
from schema.request import CreateToDoRequest

    # 요청 받은 requestBody를 ORM 객체로 변환해주는 클래스 method
    @classmethod
    def create(cls, request : CreateToDoRequest) -> "ToDo":
        return cls(
            contents=request.contents,
            is_done=request.is_done,
        )

이 classmethod는 request를 그대로 전달을 받는다.
return에 cls에 맞는 데이터로 매핑을 해주면 되는데 앞서 id 값은 데이터베이스에 의해 자동으로 결정하도록 했기 때문에 별도로 지정해주지 않는다.
Pydantic을 통해 전달 받은 Pydantic으로 request를 받아서 이제 ORM 객체를 생성해주게 된다.
여기까지는 데이터베이스에 실제로 저장을 한 것은 아니다.

@classmethod 와 cls

파이썬 메서드 종류부터 이해하기

메서드 3종류 비교

종류	선언 방식	첫 번째 파라미터	접근 가능한 것
일반 메서드	그냥 def	self (인스턴스)	인스턴스 속성
클래스 메서드	@classmethod	cls (클래스)	클래스 자체
정적 메서드	@staticmethod	없음	둘 다 접근 불가

self 랑 cls 차이부터 이해하기

self vs cls 비교

class ToDo:
    # 일반 메서드 → self = 만들어진 객체 자신
    def get_contents(self):
        return self.contents  # 객체의 속성에 접근
    
    # 클래스 메서드 → cls = ToDo 클래스 자체
    @classmethod
    def create(cls, request):
        return cls(...)  # ToDo(...) 와 완전히 같은 말

self vs cls 시각화

self = 만들어진 붕어빵 (인스턴스)
cls  = 붕어빵 틀 (클래스 자체)

ToDo 클래스 (붕어빵 틀)
    ↓ ToDo() 호출
todo 인스턴스 (붕어빵)
    ↓
todo.contents, todo.is_done 접근 가능

@classmethod 가 뭔지

classmethod 없을 때 vs 있을 때

# classmethod 없이 객체 생성
todo = ToDo(
    contents=request.contents,
    is_done=request.is_done,
)

# classmethod로 객체 생성
todo = ToDo.create(request=request)

둘 다 결과는 같다. 차이는 "생성 로직을 클래스 안에 캡슐화했냐"

cls(...) 가 왜 ToDo(...) 랑 같냐면

cls 동작 원리

class ToDo(Base):
    @classmethod
    def create(cls, request: CreateToDoRequest) -> "ToDo":
        #        ↑
        #    cls = ToDo 클래스 자체를 가리킴
        
        return cls(              # = ToDo() 랑 완전히 같음
            contents=request.contents,
            is_done=request.is_done,
        )

# 실제로 이렇게 호출하면
todo = ToDo.create(request=request)

# 내부적으로 이렇게 동작하는 것과 같음
todo = ToDo(
    contents=request.contents,
    is_done=request.is_done,
)

왜 굳이 @classmethod로 만드냐면

classmethod 장점

# 밖에서 직접 생성하는 방식
@app.post("/todos")
def create_todo_handler(request: CreateToDoRequest):
    # 핸들러가 ToDo 생성 방법을 알아야 함
    todo = ToDo(
        contents=request.contents,
        is_done=request.is_done,
    )
    # 만약 나중에 필드가 추가되면?
    # 모든 핸들러를 다 찾아서 수정해야 함

# classmethod로 만드는 방식
@app.post("/todos")
def create_todo_handler(request: CreateToDoRequest):
    # 핸들러는 그냥 create()만 호출하면 됨
    todo = ToDo.create(request=request)
    # 나중에 필드 추가되면 create()만 수정하면 됨

classmethod 쓰는 이유

이유	설명
캡슐화	생성 로직이 ToDo 클래스 안에 모여있음
유지보수	생성 방법 바뀌면 create()만 수정하면 됨
가독성	ToDo.create(request) 가 ToDo(contents=..., is_done=...) 보다 읽기 쉬움

반환 타입 -> "ToDo" 에서 왜 따옴표가 붙냐면

따옴표 있는 타입 힌트

@classmethod
def create(cls, request: CreateToDoRequest) -> "ToDo":
#                                              ↑
#                                         따옴표로 감싼 이유:
#                                         자기 자신 클래스를 타입 힌트로
#                                         쓸 때 따옴표 필요

# 왜냐면 ToDo 클래스가 아직 완전히 정의되기 전에
# 자기 자신을 참조하려고 하면 에러가 나기 때문
# 따옴표로 감싸면 "나중에 확인해줘" 라는 의미

전체 흐름 한눈에 보기

create() 전체 동작 흐름

POST /todos 요청
{
  "contents": "FastAPI 공부",
  "is_done": false
}
        ↓
create_todo_handler(request=CreateToDoRequest)
        ↓
ToDo.create(request=request) 호출
        ↓
cls = ToDo 클래스 자체
cls(contents="FastAPI 공부", is_done=False)
        ↓
ToDo 인스턴스 생성
todo.contents = "FastAPI 공부"
todo.is_done  = False
        ↓
session에 저장

핵심 요약:
@classmethod = 인스턴스 없이 클래스 이름으로 바로 호출할 수 있는 메서드
cls = 클래스 자체 (self는 인스턴스, cls는 클래스)
cls(...) = ToDo(...) 랑 완전히 같은 말
쓰는 이유 = 생성 로직을 클래스 안에 모아서 유지보수를 쉽게 하기 위해

# main.py

@app.post("/todos", status_code=201)
# FastAPI가 알아서 reqeustBody를 CreateToDoRequest에 넣어서 처리를 해준다.
def create_todo_handler(request: CreateToDoRequest):
    todo: ToDo=ToDo.create(request=request)

변환된 ORM 객체를 통해서 DB에 실제로 저장해달라는 요청을 한다.

# repository.py

# todo를 ORM 객체로 전달을 받도록 설정해주고 return을 해준다. 
def create_todo(session: Session, todo:ToDo) -> ToDo:
    # 생성한 ORM 객체를 Session Object에 먼저 추가를 해준다.
    session.add(instance=todo)
    # db save
    # 이때 DB상의 ToDo id 값은 할당이 되어 저장이 된다.
    session.commit()
    # db를 다시 read ->이때 지금 메모리 상의 todo_id 결정
    session.refresh(instance=todo)
    return todo

# request.py
from pydantic import BaseModel

class CreateToDoRequest(BaseModel):
	# id 값은 DB에서 자동으로 올려주기 때문에 id 없애기
    contents: str
    is_done: bool


# main.py

@app.post("/todos", status_code=201)
# FastAPI가 알아서 reqeustBody를 CreateToDoRequest에 넣어서 처리를 해준다.
def create_todo_handler(
        request: CreateToDoRequest,
        session: Session = Depends(get_db)
) -> ToDoSchema:
    todo: ToDo=ToDo.create(request=request) # id=None
    todo: ToDo=create_todo(session=session, todo=todo) # id=int
    return ToDoSchema.model_validate(todo)

첫번째 todo는 아직 id 값이 none이다.
두번째 todo에서는 create_todo에서 정해진 id 값이 들어간 todo
session을 통해서 todo에 todo가 실제로 DB에 저장이 되고 리프레쉬된 두번째 todo가 이 변수에 다시 할당이 되게 된다.

독한 it

POST API

이상한 점?

요청 흐름 시각화

mocker가 대체하는 시점이 핵심

body랑 mocker 데이터가 달라도 pass인 이유

이 테스트가 실제로 검증하는 것

mocker의 spy 사용해보기

GET 단일 조회 API

에러 상황일 때 테스트

테스트를 하나씩 해보기

PyTest Fixture

PyTest Mocking

라이브러리 install

GET 전체 조회 API

데이터 역정렬해서 테스트해보기

PyTest란?

vs. Unittest

라이브러리 설치

Python Package 만들기

test_main.py

assert란?

assert가 뭔지

지금 코드 분해하기

어떻게 동작하는지

성공 vs 실패 예시

assert를 왜 2번 쓰냐면

pytest 실행

테스트 코드란?

테스트 코드

장점

심화

ORM 적용 - DELETE API

session.execute() 완전 이해하기

먼저 전체 맥락 이해하기

session.execute() 구조 분해

내부적으로 어떤 SQL이 실행되냐면

scalars vs execute 차이

delete() 문법 더 이해하기

select / delete / update 비교

swagger 확인

ORM 적용 - PATCH API

swagger 확인

ORM 적용 - POST API

@classmethod 와 cls

파이썬 메서드 종류부터 이해하기

self 랑 cls 차이부터 이해하기

@classmethod 가 뭔지

cls(...) 가 왜 ToDo(...) 랑 같냐면

왜 굳이 @classmethod로 만드냐면

반환 타입 -> "ToDo" 에서 왜 따옴표가 붙냐면

전체 흐름 한눈에 보기

swagger에서 확인