# Python 3.8의 TypedDicts는 생각보다 꽤 좋음

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- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=17231](https://news.hada.io/topic?id=17231)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/17231.md](https://news.hada.io/topic/17231.md)
- Type: GN+
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2024-10-14T17:08:41+09:00
- Updated: 2024-10-14T17:08:41+09:00
- Original source: [blog.changs.co.uk](https://blog.changs.co.uk/typeddicts-are-better-than-you-think.html)
- Points: 5
- Comments: 2

## Topic Body

- `TypedDict`는 PEP-589에서 소개되었으며, Python 3.8에 도입되었음. 주로 딕셔너리의 타입 주석을 생성하는 데 사용됨.  
- `dataclass`나 `pydantic`을 사용하여 '레코드' 타입 데이터를 표현하는 대신, `TypedDict`는 딕셔너리의 유연성을 활용하여 필드가 누락될 수 있는 상황에서 유리함.  
- 예를 들어, `Movie` 클래스를 정의하고 `movie` 변수에 `Movie` 타입의 사전을 할당하는 방식  
```  
class Movie(TypedDict):  
    title: str  
  
  
movie: Movie = {"title": "Avatar"}  
```  
  
### Non-totality  
- `TypedDict`은 필드가 누락될 수 있음을 나타내는 개념인 non-totality를 지원. HTTP PATCH 엔드포인트 구현 시 유용  
- `dataclass`는 필드 누락 개념이 없어 어색할 수 있음  
- `TypedDict`에서는 `total=False`로 설정하여 유연하게 필드 누락을 처리 가능  
- [PEP-655](https://peps.python.org/pep-0655/)에서는 `Required`와 `NotRequired`로 개별 필드 표시 가능  
  
### `TypedDict`를 `**kwargs`로 사용  
- [PEP-692](https://peps.python.org/pep-0692/)는 `TypedDict`를 사용하여 가변 키워드 인수를 입력할 수 있게 함  
- `TypedDict`를 사용하면 코드가 장황해 보일 수 있으나, 여러 함수 정의에서 재사용 시 유용  
- Non-totality와 함께 사용하면 더욱 강점 발휘  
  - `pytest.fixture`를 커스텀하면서 일부 인수를 그대로 전달하는 시나리오 등  
- Sentinel 값으로 유사한 동작 구현 가능하나 타입 어노테이션이 어색해질 수 있음  
  
### 의존성 주입에 `TypedDict` 사용  
- [PEP-692](https://peps.python.org/pep-0692/)는 `TypedDict`를 사용한 함수 호출 시 타입 검사 가능하게 함  
- 많은 리소스가 일부 의존성을 공유하는 상황에서 유용  
- 모든 리소스의 kwargs를 합친 것과 유사한 `TypedDict`를 정의  
- 리소스가 임의의 인수를 받도록 재작성한 후 `TypedDict`로 의존성 주입  
- 타입 시스템을 통해 의존성 주입 시 인수 오류나 누락 검사 가능  
- 리소스 시그니처 변경은 이상적이지 않으나 의존성 주입 프레임워크보다는 작은 변화  
- 정적 타입 검사를 지원하지 않는 프레임워크가 많음  
  
### 향후 기능  
- [PEP-728](https://peps.python.org/pep-0728/)은 추가 항목의 타입을 정의하고, 추가 항목을 허용하지 않는 닫힌 사전 정의 가능하게 함   
  - 레코드 타입을 더 정확하게 정의하는 데 도움  
- [PEP-705](https://peps.python.org/pep-0705/)는 읽기 전용 항목 지정 가능하게 함 (발표 시점에 따라 이미 출시되었을 수 있음)  
  - 직관적으로 호환되어야 하는 다른 `TypedDict` 간에 잠재적 변이(삭제)로 인한 문제 발생 가능한 상황 대응  
  
##### GN⁺의 정리  
  
- `TypedDict`는 딕셔너리의 유연성을 활용하여 필드가 누락될 수 있는 상황에서 유리함.  
- `TypedDict`는 `dataclass`나 `pydantic`과 같은 다른 데이터 구조보다 더 유연한 옵션을 제공함.  
  - 도메인에 따라 적합한 도구를 선택하되, `TypedDict`의 장점도 염두에 둘 것

## Comments



### Comment 30062

- Author: ilotoki0804
- Created: 2024-10-15T13:02:11+09:00
- Points: 2

데이터가 외부에서 json 형태로 오거나 파이썬 외부로 export하는 일이 잦은 경우에는 TypedDict를 사용하면 좋고, 그게 아니라면 구조화된 dataclass나 NamedTuple을 사용하는 것을 추천합니다.

### Comment 30044

- Author: neo
- Created: 2024-10-14T17:08:41+09:00
- Points: 2

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=41801415) 
- 동적 타입을 선호하는 사람들이 점점 타입 시스템의 중요성을 깨닫고 있음  
  - 더 나은 타입 시스템이 더 나쁜 타입 시스템보다 우수함

- `dataclass(slots=True)`를 `TypedDict` 대신 사용하는 이유  
  - 속성 접근이 더 빨라 코드가 더 빠름
  - 슬롯 클래스는 더 적은 RAM을 사용하고, L1 캐시 압박이 적어 코드가 더 빠름
  - 속성 접근 시 `["foobar"]` 대신 `.foobar`를 사용해 손목에 부담이 덜함
  - 속성 이름을 잘못 입력하면 런타임 오류 발생

- 타입을 강제하는 시스템이 없다면 `TypedDict`는 아무런 역할을 하지 않음  
  - 문자열로 주석된 속성에 실수를 저장해도 기본 Python은 이를 막거나 경고하지 않음
  - 타입을 실제로 강제하려면 `Pydantic` 같은 도구를 사용해야 함

- "thank you think"라는 제목은 지나치게 무례하게 들림  
  - "than i thought"가 더 읽기 좋음

- 구독 관련 문장에서 "None"의 의미가 불명확함  
  - 문법이 복잡해 이해하기 어려움

- TypedDict에 대한 개인적인 경험  
  - 코드의 가독성을 높이기 위해 `TypedDict`를 사용해 dicts를 주석 처리함
  - 코드 경로를 추적하는 시간을 줄일 수 있었음
  - 더 나은 코딩 실력이 필요하지만, dict를 많이 사용하는 앱에서는 좋은 해결책임

- `TypedDict`의 기능은 좋지만 선언 구문이 복잡함