고급 Python 기능들

(blog.edward-li.com)

51P by GN⁺ 2달전 | ★ favorite | 댓글 5개

파이썬에서 흔히 알려지지 않은 고급 기능 14가지를 실제 예제와 함께 소개함
typing, generics, protocols, context managers 등 정적 타이핑과 구조적 설계에 대한 심도 있는 설명 제공
파이썬 3.10 이상부터 새롭게 도입된 구조적 패턴 매칭과 슬롯, 메타클래스 등 성능 최적화 기법도 포함
f-string, cache, future, proxy, for-else, walrus 등 깔끔한 코드 작성을 위한 팁 수록
각 기능마다 추가 학습을 위한 링크와 참고 자료 제공, 주니어 개발자도 쉽게 접근 가능한 구성

파이썬 고급 기능 14가지 요약

# 타이핑 오버로드

@overload 데코레이터는 하나의 함수에 여러 타입 시그니처를 정의 가능하게 함
타입 체커는 전달된 인자 값에 따라 리턴 타입을 정확히 추론할 수 있음
Literal을 활용해 문자열 값 제한도 가능
id 또는 username 중 하나만 필수로 받는 함수 시그니처도 구현 가능
타입 안정성을 위한 경량화된 Enum 대체로 Literal 활용

# 키워드 전용/위치 전용 인자

*를 사용하면 키워드 전용 인자로 설정 가능 (위치 인자 사용 불가)
/를 사용하면 위치 전용 인자로 설정 가능 (키워드 인자 사용 불가)
API 설계 시 인자 사용 방식을 명확히 강제할 수 있음

# 미래 어노테이션 (`future`)

타입 힌트는 원래 런타임에서 바로 평가되기 때문에 선언 순서 이슈 발생
from __future__ import annotations로 평가 시점 지연 가능
하지만 문자열 처리 방식이므로 런타임에서 타입 사용 시 주의 필요
PEP 649는 __annotations__ 속성에 지연 평가 방식으로 개선 제안

# 제네릭(Generic) 문법

파이썬 3.12부터는 새로운 제네릭 타입 정의 문법 지원
TypeVar 대신 class Foo[T, U: int] 형태로 더 직관적 사용 가능
가변 길이 제네릭(Variadic Generics) 도 도입되어 다양한 타입 처리 가능
타입 별칭 정의도 간결해져 type Vector = list[float] 형태로 사용 가능

# 프로토콜(Protocols)

Duck Typing의 타입 체크 버전으로 구조적 서브타이핑 구현 가능
클래스가 특정 메서드를 갖고 있다면 타입 상속 없이도 타입 호환 가능
@runtime_checkable로 isinstance 검사도 가능하게 확장 가능

# 컨텍스트 매니저(Context Manager)

__enter__, __exit__ 메서드를 가진 객체로 with 블록에서 사용
contextlib.contextmanager 데코레이터로 간단한 함수 기반 구현 가능
yield를 기준으로 전후로 설정 및 정리 작업 수행

# 구조적 패턴 매칭

match-case 문법으로 복잡한 데이터 구조를 직관적으로 분기 처리
튜플/리스트 구조 분해, OR 패턴, 가드 조건(if), 와일드카드 사용 가능
데이터의 구조를 기준으로 분기 가능하므로 가독성과 유지보수성 향상

# slots 최적화

__dict__ 대신 고정된 슬롯 사용으로 메모리 및 속도 최적화
__slots__는 속성 이름만 명시된 튜플을 사용
클래스에 불필요한 속성 추가 방지
하지만 마이크로 최적화 수준으로 사용에 신중함 필요

# 파이썬 코드 스타일 팁 모음

for-else 구문: 루프가 break 없이 끝날 경우 else 실행
워루스 연산자(:=): 변수 선언과 검사 동시에 가능
or 단축 평가: 여러 값 중 가장 먼저 참인 값을 반환
비교 연산자 체이닝: 0 < x < 10 식으로 코드 간결화 가능

# f-string 고급 포맷팅

f"{변수=}" 구문으로 디버깅용 표현 가능
숫자 포맷(:.2f, :+.2f, :,), 날짜 포맷(%Y-%m-%d) 등 다양한 옵션
가운데 정렬, 패딩, 백분율 표현 등 포맷 미니 언어 활용

# 캐시 데코레이터

@lru_cache와 @cache로 함수 결과를 저장해 속도 향상
재귀 함수나 반복 계산이 많은 경우 유용
@cache는 파이썬 3.9부터 도입, 기본 무제한 캐시 제공

# 파이썬 퓨처(Future)

JS의 Promise와 유사한 비동기 객체 처리 기능
Future.set_result(), add_done_callback() 등으로 결과 비동기 관리
asyncio.Future()는 await과 함께 사용 가능
ThreadPoolExecutor와 함께 사용 시 백그라운드 병렬 처리도 가능

# 프록시 속성 (Proxy Property)

하나의 클래스 속성이 속성처럼도, 함수처럼도 동작하게 함
__get__, __call__, __repr__를 통해 두 가지 기능 제공
API 디자인 시 기본값과 파라미터 호출을 하나의 방식으로 처리 가능
실사용보다는 실험적 예제로 참고할 가치 있음

# 메타클래스

클래스 자체를 생성하는 클래스의 클래스
클래스 속성을 조작하거나 자동 등록 등의 메타 로직 가능
현실적으로는 대부분 데코레이터로 대체 가능
Django, SQLAlchemy, Pydantic 등에서는 내부적으로 메타클래스 활용

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hackerpropoker 2달전 [-]

백엔드 관점에서 메타클래스는 디버깅을 어렵게 하는 경험이 있었습니다.

답변달기

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GN⁺ 2달전 [-]

Hacker News 의견

안녕하세요! 블로그의 원작자입니다! 새벽 4시에 제 글이 HN의 첫 페이지에 올라온 것을 보고 놀랐음
- 이 글은 블로그 시작하기 한 달 전에 쓴 14개의 작은 트윗에서 시작되었음
- 블로그를 시작하면서 이 트윗들을 첫 게시물로 재사용하기로 했음
- 그래서 흐름이 약간 이상하게 느껴질 수도 있음
- 월요일에는 유용한 것을, 금요일에는 좀 더 특이한 것을 찾으려고 했음
- 제목도 마찬가지로, Python을 사용하면서 흥미롭게 느낀 14가지 기능을 모은 것임
- 제목을 생각하는 데 5초 정도밖에 쓰지 않았음
Python을 사용할 때마다 코드가 Python을 잘못 사용한 것처럼 보일까 걱정됨
- Python에 대해 몰랐던 깊이 있는 내용이나 변화에 놀라움
- Go는 코드가 몇 년 후에도 뒤처지지 않을 것이라는 확신을 줌
- 훌륭한 기사임
Python은 Python으로 남아야 하고, golang, Rust, Typescript는 각각의 철학과 디자인을 가져야 함
- 28년 동안 4가지 언어로 코딩 중이며, Python의 변화가 마음에 들지 않음
- Python이 인기를 얻은 이유는 타입 체크나 주석 같은 추가 레이어 때문이 아님
- 다른 언어에서도 비슷한 것을 봤음
- 최근 소개된 기능들의 포괄적인 목록임
- 독자들이 유용하게 여길 수 있는 이전 목록도 있음
Python의 가장 큰 장점은 실행 가능한 의사 코드처럼 느껴진다는 것임
- 언어가 도메인 수준의 지시사항을 방해하지 않음
- 더 많은 기능을 추가할수록 매력이 떨어짐
- 대부분의 사람들은 Python을 깊이 이해하지 못함
9.3 단락 평가에 대한 지적: 빈 문자열이 있을 경우 평가가 다르게 이루어짐
- if-else 절은 빈 문자열을 유효한 것으로 취급하지만, or 연산자는 None과 동등하게 취급함
Javascript/Typescript에서 Python으로 전환한 사람으로서 유용한 자원임
- 타이핑 오버로드는 Javascript의 불행한 기능을 위한 것이며, 기술 부채로 간주함
- 키워드 전용 및 위치 전용 인수는 구문이 너무 간결해서 가독성이 걱정됨
- 미래 주석은 최근에 큰 도움이 되었음
- 프로토콜은 Typescript와 비슷하지만 Python답지 않음
- 메타클래스는 고유한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구임
대부분의 기능은 고급 기능이 아님
- 메타클래스는 복잡한 행동을 유도할 수 있어 피하는 편임
- '프록시 속성'은 기능이 아님
목록에서 바꾸고 싶은 것은 collections.abc 컨테이너의 포함임
- 여러 댓글이 월러스 연산자를 싫어했지만, 좋은 용도를 찾고 나서는 유용하게 사용함
- 정규 표현식 패턴을 사용할 때 코드가 훨씬 깔끔해짐
이 글을 읽는 것이 즐거웠음
- 대부분의 기능은 타이핑 모듈의 기능임
- 제네릭이나 프로토콜에 대해 확신이 없었음
- 현대의 생산 수준 Python 코드가 모든 곳에서 타입을 사용하는지 궁금함