데이터 스키마를 입력 계약으로, 변경 전후를 비교하는 방법

열 이름이 같아도 타입과 단위가 바뀌면 모델은 의미가 다른 입력을 받을 수 있다.

개선한 코드가 더 좋아 보인다는 인상과 실제 동작의 개선은 구분해야 한다. 입력과 실행 조건이 다르면 차이의 원인을 알기 어렵다. 이번 기록에서는 비교 기준을 먼저 정하고, 바꾼 부분이 기대한 효과를 냈는지 확인하는 절차를 다룬다.

같은 조건에서 얻은 증거

필수 열, 타입, 단위, 허용 범위를 수집과 추론 경계에서 검증한다. 오류가 있는 행을 조용히 변환하기보다 처리 정책과 관찰 방법을 정한다.

이번에 확인할 질문: 관찰한 차이를 이번 변경 때문이라고 설명할 만큼 비교 조건이 같은가?

작게 확인하는 예제

다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.

def validate_record(record):
    if not isinstance(record.get('count'), int):
        raise ValueError('count must be an integer')
    if record['count'] < 0:
        raise ValueError('count must be nonnegative')
    return record

누락된 열, 문자열 숫자, 음수, 경계값을 보내 허용하는 입력만 다음 단계로 전달되는지 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

자동 타입 변환은 편리하지만 빈 문자열과 0, 단위 차이를 숨길 수 있다. 새 범주가 들어오는 경우도 명시적인 정책이 필요하다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	누락된 열, 문자열 숫자, 음수, 경계값을 보내 허용하는 입력만 다음 단계로 전달되는지 확인한다.
비교 조건	입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다.
적용 범위	예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다.

다음 변경에 적용할 순서

1. 바꾸기 전 결과를 보관하고 같은 입력을 다시 사용한다.
2. 좋아진 부분뿐 아니라 유지되어야 할 동작도 함께 비교한다.
3. 효과가 확인되지 않으면 추가 복잡도를 받아들일 이유를 다시 검토한다.

비교 결과는 특정 조건에서 얻은 증거다. 이를 모든 사용자와 모든 실행 환경으로 곧바로 확대하지 않는다. 입력의 크기와 조건을 함께 남겨야 다른 상황에서 다시 검증할 때도 출발점으로 사용할 수 있다.