Selenium + Python 테스트 자동화 추천 라이브러리 6선｜QA 엔지니어 실무 필수 도구

pytest 픽스처(fixture)는 테스트 코드의 중복을 줄이고, 셋업과 정리(teardown)를 한 곳에서 관리할 수 있는 pytest의 핵심 기능입니다. yield·scope·conftest.py를 제대로 활용하면 유지보수하기 쉬운 테스트를 작성할 수 있습니다.

📌 이 글의 대상 독자

📖 이 글에서 배울 수 있는 내용

필자는 QA 엔지니어로 15년 이상 Selenium·Playwright·pytest를 활용한 테스트 자동화 업무를 해왔습니다.
이 글은 교과서적인 설명에 그치지 않고, 실제 현장에서 자주 보이는 코드 문제점을 함께 다룹니다.

pytest 픽스처(fixture)란?

pytest 픽스처란 테스트 실행 전후에 필요한 셋업·정리·공유 데이터를 한 곳에서 관리하는 구조입니다.
@pytest.fixture 데코레이터를 붙인 함수를 정의하고, 테스트 함수의 인수에 같은 이름으로 받으면 pytest가 자동으로 주입해 줍니다.

JUnit의 @BeforeEach / @AfterEach와 유사한 개념이지만, pytest 픽스처는 유연한 스코프 제어·중첩·파라미터화가 가능해 더욱 강력합니다.

기본 문법과 간단한 사용 예

먼저 최소한의 구성부터 살펴보겠습니다.

import pytest

# ① 픽스처 정의
@pytest.fixture
def sample_data() -> dict:
    return {"user": "지민", "age": 30}

# ② 테스트 함수의 인수명 = 픽스처명 (자동 주입)
def test_user_name(sample_data: dict) -> None:
    assert sample_data["user"] == "지민"

def test_user_age(sample_data: dict) -> None:
    assert sample_data["age"] == 30

sample_data라는 인수명과 픽스처명이 일치하기만 하면 pytest가 자동으로 전달해 줍니다.
import는 필요 없으며, 여러 테스트 함수에서 같은 픽스처를 재사용할 수 있습니다.

추천 픽스처 패턴 5가지

1. yield로 셋업과 teardown을 하나로 묶기

실무에서 가장 많이 쓰는 패턴입니다. yield 앞이 셋업, 뒤가 teardown이 됩니다.
테스트가 성공하든 실패하든 teardown 코드는 반드시 실행됩니다.

import pytest
import requests
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

@pytest.fixture
def api_session() -> requests.Session:
    # --- 셋업 ---
    session = requests.Session()
    session.headers.update({"Content-Type": "application/json"})
    logger.info("세션 열림")

    yield session  # ← 테스트 함수에 전달

    # --- teardown (테스트 성공·실패 관계없이 실행) ---
    session.close()
    logger.info("세션 닫힘")


def test_get_users(api_session: requests.Session) -> None:
    response = api_session.get("https://example.com/api/users")  # 샘플 URL
    assert response.status_code == 200

return으로도 teardown을 구현하는 방법은 있지만, pytest에서는 yield를 사용하는 것이 teardown을 더 자연스럽게 작성할 수 있습니다.
DB 연결·HTTP 세션·브라우저 드라이버 등 닫아야 하는 리소스에는 실무에서 yield 패턴이 널리 쓰입니다.

2. scope로 비용이 큰 처리 재사용하기

기본적으로는 테스트마다 픽스처가 생성·소멸됩니다. scope를 지정하면 수명을 늘려 처리를 재사용할 수 있습니다.

import pytest
import requests

# 로그인 API 호출을 전체 테스트 실행에서 1번만 수행
@pytest.fixture(scope="session")
def auth_token() -> str:
    response = requests.post(
        "https://example.com/api/auth/login",  # 샘플 URL
        json={"username": "testuser", "password": "secret"},
        timeout=(3, 10),
    )
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    assert "token" in data
    return data["token"]


def test_get_profile(auth_token: str) -> None:
    headers = {"Authorization": f"Bearer {auth_token}"}
    res = requests.get(
        "https://example.com/api/profile",  # 샘플 URL
        headers=headers,
        timeout=(3, 10),
    )
    assert res.status_code == 200

3. conftest.py로 픽스처 공유하기

conftest.py에 작성한 픽스처는 같은 디렉터리 이하의 모든 테스트에서 import 없이 사용할 수 있습니다.
팀 전체가 공유하는 공통 픽스처를 두는 장소로 활용됩니다.

# 디렉터리 구성
tests/
├── conftest.py          ← 전체 테스트에서 사용할 수 있는 공통 픽스처
├── test_auth.py
└── api/
    ├── conftest.py      ← api/ 디렉터리 안에서만 사용 가능한 픽스처
    └── test_users.py

# tests/conftest.py
import pytest

@pytest.fixture(scope="session")
def base_url() -> str:
    return "https://example.com"  # 샘플 URL (실제로는 환경 변수 등으로 관리)

@pytest.fixture
def headers(auth_token: str) -> dict:
    return {"Authorization": f"Bearer {auth_token}"}

# tests/test_auth.py
# import 불필요 — conftest.py의 픽스처는 자동으로 인식됨
def test_base_url(base_url: str) -> None:
    assert "example" in base_url

conftest.py는 여러 계층에 배치할 수 있어 “프로젝트 공통 픽스처”와 “특정 모듈 전용 픽스처”를 깔끔하게 분리할 수 있습니다.

4. params로 데이터 기반 테스트 구현하기

params를 사용하면 픽스처가 반환하는 값을 여러 패턴으로 전환해 테스트를 반복 실행할 수 있습니다.

import pytest
import requests

INVALID_PAYLOADS = [
    pytest.param({"username": "", "password": "pass"}, id="empty_username"),
    pytest.param({"username": "user", "password": ""}, id="empty_password"),
    pytest.param({}, id="empty_body"),
]

# request는 pytest가 자동으로 전달하는 특수 인수
# (타입 힌트를 쓰려면 pytest.FixtureRequest)
@pytest.fixture(params=INVALID_PAYLOADS)
def invalid_login_payload(request) -> dict:
    return request.param


def test_login_validation(invalid_login_payload: dict) -> None:
    response = requests.post(
        "https://example.com/api/auth/login",  # 샘플 URL
        json=invalid_login_payload,
        timeout=(3, 10),
    )
    # 잘못된 요청은 모두 400계 응답을 반환해야 함
    assert response.status_code in (400, 422)

pytest.param(..., id="...")으로 각 패턴에 이름을 붙이면 테스트 실패 시 로그가 읽기 쉬워집니다.

fixture params vs. @pytest.mark.parametrize 비교

5. 픽스처를 픽스처에 주입해 역할 분리하기

픽스처의 인수에 다른 픽스처를 받을 수 있습니다. “연결 정보”·”인증”·”클라이언트 생성”을 각각 별도 픽스처로 분리하면 역할이 명확해집니다.

import pytest
import requests

# 1. 베이스 URL (session 스코프)
@pytest.fixture(scope="session")
def base_url() -> str:
    return "https://example.com/api"  # 샘플 URL (실제로는 환경 변수로 관리)


# 2. 인증 토큰 (session 스코프 · base_url 주입)
@pytest.fixture(scope="session")
def auth_token(base_url: str) -> str:
    response = requests.post(
        f"{base_url}/auth/login",
        json={"username": "testuser", "password": "secret"},
        timeout=(3, 10),
    )
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    assert "token" in data
    return data["token"]


# 3. 인증된 세션 (function 스코프 · auth_token 주입)
@pytest.fixture
def authed_session(base_url: str, auth_token: str) -> requests.Session:
    session = requests.Session()
    session.headers.update({
        "Authorization": f"Bearer {auth_token}",
        "Content-Type": "application/json",
    })
    yield session
    session.close()


# 테스트는 authed_session만 받으면 됨
def test_get_users(authed_session: requests.Session) -> None:
    res = authed_session.get(
        "https://example.com/api/users",  # 샘플 URL
        timeout=(3, 10),
    )
    assert res.status_code == 200

이 구성에서는 base_url만 바꾸면 환경 전환이 완료됩니다.
테스트 함수는 authed_session만 알면 되므로 가독성도 높아집니다.

6. autouse로 모든 테스트에 자동 적용하기 (응용)

autouse=True를 지정하면 인수로 선언하지 않아도 모든 테스트에 픽스처가 자동으로 적용됩니다.
로그 기록·타임존 고정·테스트 간 DB 초기화 등에 활용됩니다.

import pytest
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

# 모든 테스트의 시작·종료를 자동으로 로그에 기록
@pytest.fixture(autouse=True)
def log_test_name(request: pytest.FixtureRequest) -> None:
    logger.info(f"▶ 시작: {request.node.name}")
    yield
    logger.info(f"■ 종료: {request.node.name}")

알아두면 유용한 내장 픽스처

pytest에는 미리 제공되는 내장 픽스처가 있습니다. 직접 구현하지 않아도 바로 사용할 수 있어 편리합니다.

from pathlib import Path
import pytest

# tmp_path: 테스트마다 자동으로 임시 디렉터리가 생성됨
def test_write_csv(tmp_path: Path) -> None:
    output_file = tmp_path / "result.csv"
    output_file.write_text("id,name\n1,지민\n")
    assert output_file.read_text().startswith("id,name")

# monkeypatch: 환경 변수를 일시적으로 교체하고 테스트 후 원래대로 복원
def test_api_base_url(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
    monkeypatch.setenv("API_BASE_URL", "https://staging.example.com")
    import os
    assert os.environ["API_BASE_URL"] == "https://staging.example.com"

실무에서 자주 겪는 함정 7가지

자주 묻는 질문 (FAQ)

정리

pytest 픽스처를 활용하면 테스트 코드 중복이 줄고·teardown 누락이 없어지며·전체 테스트 속도도 높아집니다.
처음에는 yield 패턴과 conftest.py 사용법만 익혀두면 일상적인 테스트 자동화에 충분히 대응할 수 있습니다.

먼저 기존 테스트의 셋업 처리 하나를 픽스처로 분리해 보는 것부터 시작해 보세요.