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🧪 테스트 리포트 히스토리

📊 테스트 요약

Helper Module의 안정성과 신뢰성을 보장하기 위한 지속적인 테스트 결과입니다.

  • 최신 테스트 (v2.4.0): 40개 테스트 모두 통과 (100% 성공률)
  • 테스트 환경: Python 3.10.18, Pandas 2.1.4
  • 테스트 범위: 파일 읽기, pandas 확장, 캐시 시스템, matplotlib 리셋, 에러 핸들링
  • 주요 개선: IPython 글로벌 등록, 환경별 fallback, 모듈 완전 리셋
  • 플랫폼 지원: Windows, Ubuntu, Mac 크로스 플랫폼 검증

📅 테스트 리포트 목록

📈 테스트 발전 과정

v2.4.0 (2025년 8월 29일) - matplotlib 완전 리셋 시스템

  • 🎨 matplotlib 완전 리셋: `reset_matplotlib()` 함수로 한글 폰트 문제 완벽 해결
  • 📊 pandas 확장 고도화: 컬럼 세트 기능으로 다양한 설명 버전 관리
  • 💾 캐시 시스템 완전체: 40개 테스트로 검증된 안정적인 데이터 캐싱
  • 🌐 크로스 플랫폼 완벽 호환: Windows, Ubuntu, Mac 모든 환경에서 100% 동작 보장
  • 🧪 완전한 테스트 커버리지: 40개 유닛 테스트로 모든 기능 100% 검증

v2.3.0 (2025년 8월 3일) - DataFrame 커밋 시스템

  • 📝 DataFrame 커밋 시스템: git처럼 DataFrame 버전 관리
  • 🌍 크로스 플랫폼 지원: Windows, Ubuntu, Mac 모든 환경에서 완벽 호환
  • 🔧 UTF-8 자동 설정: Windows 환경에서 한글 인코딩 문제 자동 해결
  • 🧪 100% 테스트 통과: 37개 유닛 테스트로 안정성 보장
  • 💾 캐시 시스템 강화: DataCatch 시스템으로 더욱 안정적인 캐시 관리

v2.2.0 (2025년 7월 25일) - 캐시 시스템 도입

  • 🚀 안정적 한글 폰트 시스템: 재부팅 없이 폰트 로딩
  • 💾 캐시 기능 추가: ML 모델 및 데이터 캐싱 시스템 구현
  • 📁 환경별 캐시 경로: Colab(Google Drive), 로컬(현재 디렉토리) 자동 설정
  • 🔑 캐시 키 생성: 딕셔너리 파라미터 기반 해시 키 자동 생성
  • ⚡ 성능 최적화: 반복 실험에서 계산 시간 대폭 단축

v2.0-2.1 (2025년 7월 12-13일) - 기초 안정성 확립

  • 🎨 한글 폰트 자동 설정: NanumGothic 폰트 자동 다운로드 및 적용
  • 📊 pandas 확장 기능: DataFrame/Series 한글 컬럼 설명 기능 구현
  • 📁 파일 읽기 유틸리티: Colab/로컬 환경 자동 인식 CSV 읽기
  • 🌐 Jupyter/Colab 지원: 다양한 환경에서의 호환성 확보
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