Postman 사용법: API 개발 및 테스트의 필수 도구

소개 (Introduction)

API(Application Programming Interface)는 현대 소프트웨어 개발에서 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다. 이러한 API를 효율적으로 개발하고 테스트하기 위한 도구로 Postman이 널리 사용되고 있습니다. Postman은 개발자가 API를 쉽게 생성, 테스트, 디버깅할 수 있는 다양한 기능을 제공하며, 소프트웨어 개발 생명주기에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 이 글에서는 Postman의 기본적인 사용법부터 고급 기능까지 상세하게 알아보고, 더 나아가 Postman의 한계점과 이를 극복할 수 있는 대안 도구인 apidog에 대해 살펴보겠습니다.

Postman 기본 개념 및 설치

Postman은 API 개발에 필요한 요청 작성, 테스트, 자동화 등의 기능을 제공하는 플랫폼입니다. 처음 Postman을 사용하려면 공식 웹사이트(postman.com)에서 애플리케이션을 다운로드하여 설치해야 합니다. Postman은 Windows, macOS, Linux 등 다양한 운영체제를 지원합니다.

설치 후 Postman을 실행하면 계정을 생성하거나 로그인할 수 있습니다. 계정을 통해 작업 내용을 클라우드에 동기화할 수 있어 여러 기기에서 작업을 이어갈 수 있습니다. 하지만 계정 없이도 기본적인 기능은 모두 사용 가능합니다. 최근 Postman은 웹 버전도 제공하여 설치 없이 브라우저에서 바로 사용할 수 있는 옵션도 제공하고 있어 접근성이 더욱 향상되었습니다.

API 요청 생성 및 전송

Postman의 가장 기본적인 기능은 HTTP 요청을 생성하고 전송하는 것입니다. 새 요청을 생성하려면 '+' 탭을 클릭하고 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 선택한 후 URL을 입력합니다. 예를 들어 공개 API에 GET 요청을 보내려면 https://api.example.com/users 같은 URL을 입력하고 'Send' 버튼을 클릭하기만 하면 됩니다.

POST, PUT과 같은 요청에서는 Body 탭을 통해 데이터를 전송할 수 있습니다. Postman은 form-data, x-www-form-urlencoded, raw(JSON, XML, Text), binary 등 다양한 데이터 형식을 지원합니다. JSON 형식으로 데이터를 전송하려면 'raw' 옵션을 선택하고 드롭다운 메뉴에서 'JSON'을 선택한 후 JSON 객체를 입력하면 됩니다. 예를 들어, 새 사용자를 생성하는 API에 요청을 보낼 때 다음과 같은 JSON 객체를 입력할 수 있습니다:

{
  "name": "John Doe",
  "email": "john.doe@example.com",
  "role": "developer"
}

Headers 탭에서는 요청에 필요한 헤더를 추가할 수 있으며, 일반적으로 'Content-Type', 'Accept', 'Authorization' 등의 헤더가 많이 사용됩니다. Authorization 탭을 통해서는 다양한 인증 방식(Basic Auth, Bearer Token, OAuth 등)을 설정할 수 있어 보안이 필요한 API 호출도 쉽게 처리할 수 있습니다.

요청을 전송한 후에는 응답 내용, 상태 코드, 응답 시간, 응답 헤더 등의 정보를 확인할 수 있습니다. 특히 JSON 형식의 응답은 자동으로 포맷팅되어 보기 좋게 표시되며, 검색 기능을 통해 대용량 응답 데이터에서도 특정 값을 쉽게 찾을 수 있습니다.

컬렉션과 환경 변수

Postman에서는 관련 API 요청들을 컬렉션(Collection)으로 그룹화하여 관리할 수 있습니다. 컬렉션을 생성하려면 좌측 사이드바의 'Collections' 탭에서 '+' 버튼을 클릭합니다. 컬렉션 내에 폴더를 생성하여 요청을 더욱 체계적으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 관리 API라면 '사용자 생성', '사용자 조회', '사용자 수정', '사용자 삭제' 등의 요청을 하나의 컬렉션으로 묶어 관리할 수 있습니다.

환경 변수(Environment Variables)는 Postman의 강력한 기능 중 하나로, 여러 환경(개발, 테스트, 프로덕션 등)에서 재사용 가능한 값을 저장하고 관리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 코드 중복을 줄이고 효율적인 API 테스트를 구현할 수 있습니다. 환경 변수를 생성하려면 오른쪽 상단의 '눈' 아이콘을 클릭하고 'Add' 버튼을 통해 새 환경을 추가합니다.

예를 들어, 개발 환경과 프로덕션 환경의 기본 URL이 다를 경우, 'baseUrl'이라는 환경 변수를 생성하고 각 환경에 맞는 값(개발: https://dev-api.example.com, 프로덕션: https://api.example.com)을 설정할 수 있습니다. 그런 다음 요청 URL에 {{baseUrl}}/users와 같이 변수를 사용하면 환경 전환 시 URL이 자동으로 변경됩니다.

이외에도 전역 변수(Global Variables)를 사용하여 모든 환경에서 공통으로 사용되는 값을 저장하거나, 데이터 변수(Data Variables)를 통해 CSV나 JSON 파일에서 데이터를 불러와 여러 요청에 사용할 수 있습니다. 이러한 변수 시스템을 활용하면 환경에 따라 유연하게 API 테스트를 수행할 수 있으며, 특히 CI/CD 파이프라인에 통합할 때 큰 도움이 됩니다.

테스트 스크립트 작성

Postman은 JavaScript로 작성된 테스트 스크립트를 통해 API 응답을 자동으로 검증할 수 있는 기능을 제공합니다. 'Tests' 탭에서 스크립트를 작성하여 상태 코드, 응답 시간, JSON 스키마 등을 검증할 수 있습니다. 이러한 자동화된 테스트는 API의 품질을 보장하고 회귀 테스트를 용이하게 합니다.

다음은 실제 Postman에서 사용할 수 있는 테스트 스크립트의 예입니다:

// 상태 코드가 200인지 확인
pm.test("응답 상태 코드가 성공(200)인지 확인", function () {
    pm.response.to.have.status(200);
});

// 응답 시간이 500ms 이하인지 확인
pm.test("응답 시간이 500ms 이하인지 확인", function () {
    pm.expect(pm.response.responseTime).to.be.below(500);
});

// 응답 본문에 특정 필드가 있는지 확인
pm.test("응답에 필요한 데이터 필드가 포함되어 있는지 확인", function () {
    var jsonData = pm.response.json();
    pm.expect(jsonData).to.have.property("id");
    pm.expect(jsonData).to.have.property("name");
    pm.expect(jsonData.name).to.be.a("string");
});

// 환경 변수에 응답 데이터 저장
var jsonData = pm.response.json();
pm.environment.set("userId", jsonData.id);
console.log("사용자 ID " + jsonData.id + "를 환경 변수에 저장했습니다.");

이러한 테스트 스크립트는 단순한 검증 외에도 복잡한 로직을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 토큰 기반 인증 시스템에서 로그인 API 호출 후 발급받은 토큰을 환경 변수에 저장하고, 이후 요청에서 해당 토큰을 사용하는 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 또한 Pre-request 스크립트를 통해 요청 전에 실행되는 코드를 작성하여 타임스탬프 생성, 서명 생성, 무작위 데이터 생성 등 다양한 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.

자동화 워크플로우

Postman의 Collection Runner 기능을 사용하면 컬렉션 내의 여러 요청을 순차적으로 실행할 수 있습니다. 이는 API 워크플로우를 테스트하거나 데이터 마이그레이션과 같은 작업을 자동화하는 데 유용합니다. Collection Runner를 실행하려면 컬렉션을 선택한 후 '...' 메뉴에서 'Run collection'을 클릭합니다.

러너 설정에서는 실행할 요청을 선택하고, 반복 횟수, 지연 시간, 데이터 파일 등을 설정할 수 있습니다. 특히 CSV나 JSON 형식의 데이터 파일을 통해 다양한 입력값으로 테스트를 반복 실행하는 데이터 주도 테스트(Data-driven testing)가 가능합니다. 예를 들어, 사용자 등록 API를 테스트할 때 다양한 이메일, 이름, 비밀번호 조합으로 여러 번 테스트할 수 있습니다.

또한 Postman은 Newman이라는 명령줄 도구를 제공하여 CI/CD 파이프라인에 테스트를 통합할 수 있습니다. Newman은 Node.js 기반 도구로, npm을 통해 설치할 수 있으며 다음과 같은 명령으로 컬렉션을 실행할 수 있습니다:

newman run MyCollection.json -e Development.json --reporters cli,junit,html

이 명령은 MyCollection.json 컬렉션을 Development.json 환경 설정으로 실행하고, 결과를 CLI, JUnit, HTML 형식으로 출력합니다. 이를 Jenkins, Travis CI, GitHub Actions 등의 CI/CD 도구와 통합하여 코드 변경 시 자동으로 API 테스트를 실행하고 결과를 보고할 수 있습니다. 이러한 자동화는 개발 속도를 높이고 품질을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

모니터링 및 문서화

Postman은 API 모니터링 기능을 통해 정기적으로 API 요청을 실행하고 성능 및 가용성을 추적할 수 있습니다. 모니터링을 설정하려면 컬렉션을 선택하고 'Monitor' 탭에서 모니터를 생성합니다. 실행 빈도(5분, 10분, 1시간 등), 지역(미국, 유럽, 아시아 등), 알림 설정 등을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 API의 장애를 조기에 발견하고 대응할 수 있으며, 성능 추세를 분석하여 최적화 포인트를 파악할 수 있습니다.

또한 Postman은 컬렉션을 기반으로 API 문서를 자동으로 생성하는 기능을 제공합니다. 요청에 설명, 예제, 매개변수 설명 등을 추가하면 이를 바탕으로 이해하기 쉬운 문서가 생성됩니다. 문서를 생성하려면 컬렉션을 선택하고 'View Documentation'을 클릭합니다. 생성된 문서는 팀 내에서 공유하거나 공개 URL을 통해 외부에 게시할 수 있으며, Markdown 형식으로 내보낼 수도 있습니다.

이러한 문서화 기능은 특히 여러 팀이 협업하는 환경에서 중요합니다. 프론트엔드 개발자는 백엔드 API의 사용법을 쉽게 이해할 수 있고, 새로운 팀원은 빠르게 기존 API를 파악할 수 있습니다. 또한 API를 외부에 공개하는 경우, 사용자에게 명확한 가이드를 제공하여 도입 장벽을 낮출 수 있습니다.

Postman의 한계점

Postman이 API 개발 및 테스트에 많은 기능을 제공하지만, 실제 사용 중에 몇 가지 한계점이 드러납니다. 먼저, Postman은 독립적인 도구로서 API 디버깅에 특화되어 있어, API 설계나 전체 테스트를 위해서는 Swagger나 Selenium과 같은 다른 도구와 함께 사용해야 합니다. 이는 개발자가 여러 도구를 전환하며 작업해야 한다는 의미이며, 작업 흐름이 분절되어 효율성이 떨어질 수 있습니다.

또한 여러 도구를 사용함으로써 데이터 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, API 설계가 변경될 경우 이를 Postman 컬렉션, 문서, 테스트 등 여러 곳에 수동으로 반영해야 합니다. 이 과정에서 정보가 불일치하거나 누락될 위험이 있으며, 이는 개발 과정에서 혼란을 초래할 수 있습니다.

Postman은 대규모 데이터 세트로 작업하거나 복잡한 테스트를 실행할 때 상당한 컴퓨터 리소스를 소모합니다. 이는 성능 저하로 이어질 수 있으며, 특히 사양이 낮은 컴퓨터에서는 작업이 느려지거나 프로그램이 응답하지 않는 문제가 발생할 수 있습니다.

마지막으로, Postman은 팀 간 효율적인 협업을 지원하는 기능이 제한적입니다. 프론트엔드 개발자, 백엔드 개발자, 테스터 간의 원활한 소통과 협업이 어려울 수 있으며, 특히 대규모 팀이나 분산된 팀에서는 이러한 문제가 더욱 두드러집니다. 이러한 한계점들은 API 개발 과정에서 비효율성을 초래하고, 결과적으로 개발 속도와 품질에 영향을 미칠 수 있습니다.

Apidog: Postman의 최고 대안 도구

Postman이 가진 한계를 극복하기 위한 대안으로 apidog가 주목받고 있습니다. Apidog는 API 개발, 디자인, 테스트, 문서화를 통합한 올인원 플랫폼으로, 팀 간 협업을 원활하게 하고 데이터 일관성 문제를 해결합니다.

Apidog의 가장 큰 장점은 통합된 워크플로우를 제공한다는 점입니다. API 설계부터 디버깅, 테스트, 문서화까지 API 개발의 전 과정을 단일 플랫폼에서 수행할 수 있어 여러 도구를 전환할 필요가 없습니다. 이는 작업 흐름을 간소화하고 효율성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, API 설계를 변경하면 자동으로 문서와 테스트 케이스에 반영되어 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다.

또한 Apidog는 클라우드 기반 플랫폼으로, 어디서든 액세스할 수 있어 원격 작업이 쉽습니다. 소프트웨어 설치 없이 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있어 초기 진입 장벽이 낮고, 다양한 환경에서 일관된 경험을 제공합니다. 이는 특히 재택근무나 분산된 팀이 많은 현대 개발 환경에서 큰 이점입니다.

Apidog는 직관적이고 시각적인 인터페이스를 제공하여 사용자 경험을 개선합니다. Postman의 코드 중심 접근 방식과 달리, Apidog는 시각적 요소를 통해 API 개발을 단순화하여 초보자도 쉽게 접근할 수 있습니다. 예를 들어, API 요청 파라미터나 응답 구조를 시각적으로 정의하고 편집할 수 있어 JSON 스키마 작성이 간편합니다.

향상된 협업 기능은 Apidog의 또 다른 강점입니다. 팀원들과 API 설계, 테스트, 문서를 쉽게 공유하고 함께 작업할 수 있으며, 실시간 업데이트를 통해 모든 팀원이 항상 최신 정보에 접근할 수 있습니다. 코멘트, 알림, 역할 기반 접근 제어 등의 기능을 통해 팀 협업이 원활해지고, 프론트엔드, 백엔드, QA 팀 간의 소통이 개선됩니다.

Postman보다 리소스를 효율적으로 사용하여 대규모 데이터 세트나 복잡한 테스트에서도 성능 저하가 적습니다. 이는 특히 사양이 제한된 환경에서 작업하거나 대규모 테스트를 실행할 때 중요한 이점입니다.

Apidog의 주요 기능

Apidog의 API 데이터 모킹 기능은 프론트엔드 개발자에게 특히 유용합니다. Faker.js 규칙 엔진을 통합한 스마트 모킹 시스템으로 다양한 유형의 가상 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 백엔드 API가 완성되기 전에도 프론트엔드 개발을 진행할 수 있게 해주며, API 정의에 기반한 데이터 생성으로 일관성을 유지할 수 있습니다. 가장 중요한 점은 API가 변경되어도 자동으로 모킹 데이터가 업데이트되어 반복적인 조정이 필요 없다는 것입니다. 또한 예상 설정(expectations)과 같은 고급 모킹 기능을 지원하여 다양한 시나리오와 조건에 맞는 응답을 구성할 수 있습니다.

API 설계 및 관리 측면에서 Apidog는 OpenAPI 및 JSON Schema 규칙을 준수하여 표준화된 API를 빠르게 생성할 수 있게 합니다. 시각적 인터페이스를 통해 API 엔드포인트, 요청 파라미터, 응답 구조 등을 정의하고, 이를 바탕으로 자동으로 문서를 생성합니다. 특히 데이터 스키마 모델을 정의하고 재사용할 수 있는 기능은 일관성 있는 API 설계를 가능하게 하며, 대규모 프로젝트에서 효율성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, 공통으로 사용되는 사용자 정보 스키마를 한 번 정의해두면 여러 API에서 이를 참조하여 사용할 수 있습니다.

API 디버깅 기능은 Postman의 모든 기능뿐만 아니라 고급 시각화 기능도 제공합니다. 환경 변수, 사전 및 사후 스크립트, 동적 변수 등을 지원하며, 특히 시각적 전처리 및 후처리 작업을 통해 변수 추출, 단언(assertions), 데이터베이스 작업 등을 쉽게 수행할 수 있습니다. 요청 파라미터에 동적 변수를 지원하여 유연한 디버깅이 가능하며, API 정의를 기반으로 여러 API 케이스를 저장하여 필요할 때 쉽게 사용할 수 있습니다. 이러한 기능들은 복잡한 API 디버깅 과정을 단순화하고 효율성을 높입니다.

Postman에서 Apidog로 전환하는 방법

Postman 사용자가 Apidog로 전환하는 과정은 매우 간단하며 체계적으로 진행할 수 있습니다. 먼저, Postman에서 컬렉션을 내보내야 합니다. 이를 위해 Postman에서 내보내고자 하는 컬렉션을 선택하고 오른쪽 상단의 더보기 메뉴(...)를 클릭한 후 "Export"를 선택합니다. 내보내기 대화상자에서 "Collection v2.1 (recommended)" 형식을 선택하는 것이 중요합니다. 이 형식은 가장 많은 정보와 호환성을 제공하며, 환경 설정, 폴더 구조, 요청 세부 정보 등 모든 관련 데이터를 포함합니다. 내보내기 버튼을 클릭하고 파일을 저장합니다.

다음으로, Apidog 계정에 로그인하고 좌측 메뉴에서 "Settings"를 클릭한 후 "Import" 옵션을 선택합니다. 가져오기 화면에서 "Postman"을 선택하고 앞서 내보낸 파일을 업로드합니다. Apidog는 자동으로 Postman 컬렉션을 분석하고 가져옵니다. 이 과정에서 폴더 구조, 요청 세부사항, 스크립트, 변수 등이 모두 변환됩니다. 가져오기가 완료되면 "Confirm" 버튼을 클릭하여 작업을 마무리합니다.

가져온 컬렉션은 Apidog에서 검토하고 필요에 따라 업데이트할 수 있습니다. Apidog는 Postman과 달리 API 설계와 테스트를 통합적으로 관리하므로, 가져온 컬렉션에 추가 정보를 보강하는 것이 좋습니다. 예를 들어, API 요청과 응답에 대한 더 상세한 스키마를 정의하거나, 데이터 모킹 규칙을 설정할 수 있습니다. 또한 Apidog의 버전 관리 기능을 활용하여 변경 사항을 추적하고 필요시 이전 버전으로 복원할 수 있습니다.

컬렉션 검토가 완료되면 다양한 테스트 시나리오로 컬렉션을 테스트해야 합니다. 다양한 데이터 입력, 인증 방식, 에러 처리 등을 테스트하여 모든 기능이 정상적으로 작동하는지 확인합니다. Apidog의 테스트 환경 설정을 통해 개발, 테스트, 프로덕션 등 다양한 환경에서 테스트를 수행할 수 있으며, 자동화된 테스트 보고서를 통해 결과를 확인할 수 있습니다. 이러한 철저한 테스트는 전환 과정에서 발생할 수 있는 문제를 조기에 발견하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

마지막으로, 테스트가 성공적으로 완료되면 컬렉션을 실제 환경에 배포할 수 있습니다. Apidog는 테스트 시스템, 개발 환경, 프로덕션 환경 등 다양한 환경에 API를 배포하는 기능을 제공합니다. 또한 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP 등)과의 통합을 통해 확장성과 안정성을 갖춘 배포가 가능합