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Python 3.8의 TypedDicts는 생각보다 꽤 좋음

(blog.changs.co.uk)
5P by GN⁺ 2024-10-14 | ★ favorite | 댓글 2개
  • TypedDict는 PEP-589에서 소개되었으며, Python 3.8에 도입되었음. 주로 딕셔너리의 타입 주석을 생성하는 데 사용됨.
  • dataclass나 pydantic을 사용하여 '레코드' 타입 데이터를 표현하는 대신, TypedDict는 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

  • TypedDict은 필드가 누락될 수 있음을 나타내는 개념인 non-totality를 지원. HTTP PATCH 엔드포인트 구현 시 유용
  • dataclass는 필드 누락 개념이 없어 어색할 수 있음
  • TypedDict에서는 total=False로 설정하여 유연하게 필드 누락을 처리 가능
  • PEP-655에서는 Required와 NotRequired로 개별 필드 표시 가능

TypedDict를 **kwargs로 사용

  • PEP-692는 TypedDict를 사용하여 가변 키워드 인수를 입력할 수 있게 함
  • TypedDict를 사용하면 코드가 장황해 보일 수 있으나, 여러 함수 정의에서 재사용 시 유용
  • Non-totality와 함께 사용하면 더욱 강점 발휘
    • pytest.fixture를 커스텀하면서 일부 인수를 그대로 전달하는 시나리오 등
  • Sentinel 값으로 유사한 동작 구현 가능하나 타입 어노테이션이 어색해질 수 있음

의존성 주입에 TypedDict 사용

  • PEP-692는 TypedDict를 사용한 함수 호출 시 타입 검사 가능하게 함
  • 많은 리소스가 일부 의존성을 공유하는 상황에서 유용
  • 모든 리소스의 kwargs를 합친 것과 유사한 TypedDict를 정의
  • 리소스가 임의의 인수를 받도록 재작성한 후 TypedDict로 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-728은 추가 항목의 타입을 정의하고, 추가 항목을 허용하지 않는 닫힌 사전 정의 가능하게 함
    • 레코드 타입을 더 정확하게 정의하는 데 도움
  • PEP-705는 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

  • TypedDict는 딕셔너리의 유연성을 활용하여 필드가 누락될 수 있는 상황에서 유리함.
  • TypedDict는 dataclass나 pydantic과 같은 다른 데이터 구조보다 더 유연한 옵션을 제공함.
    • 도메인에 따라 적합한 도구를 선택하되, TypedDict의 장점도 염두에 둘 것
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ilotoki0804 2024-10-15  [-]

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

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GN⁺ 2024-10-14  [-]
Hacker News 의견

  • 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 .foobar를 사용해 손목에 부담이 덜함
    • 속성 이름을 잘못 입력하면 런타임 오류 발생

  • 타입을 강제하는 시스템이 없다면 TypedDict는 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 TypedDict를 사용해 dicts를 주석 처리함
    • 코드 경로를 추적하는 시간을 줄일 수 있었음
    • 더 나은 코딩 실력이 필요하지만, dict를 많이 사용하는 앱에서는 좋은 해결책임

  • TypedDict의 기능은 좋지만 선언 구문이 복잡함

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