파이썬+주요+용어+정리 20160304

PYTHON
주요
이해하기
Moon Yong Joon

식별자 란
식별자는 이름공간에서 별도로 구별할 수 있는 이
름 정의
식별자 대상: 변수, 함수,객체,모듈, 패키지 등등
파이썬은 이름으로 식별하기 때문에 동일한 이름이
만들어지면 재할당됨

식별자 처리 원칙
 클래스 이름은 대문자로 시작
 클래스 이름 이외는 소문자로 시작
 하나의 밑줄과 식별자를 시작하면 Private
 두 개의 주요 밑줄 식별자를 시작하면 강력한
Private
 앞뒤로 두개의 밑줄로 끝나는 경우, 언어 정의
특별한 이름으로 사용

문장 구분
 멀티라인() : 여러 문장을 하나로 처리
 블록 구분 : intention으로 구분
 라인 구분 : 개행문자(n)를 기준으로 구분
 주석 (#) : 파이썬 문장과 구분한 설명
 Doc 설명 : single ('), double (") and triple ('''
or """) quotes 를 프로그램 맨 앞에 넣으면 모듈
명.__doc__ 로 검색가능
 한문장으로 그룹화(;) : 여러문장을 ;로 연결해서
한 문장으로 만들 수 있음

변수(Variable)
변수는 객체를 관리하기 위한 참조를 관리하는 공간
즉, 변수는 객체를 가리키는 것
변수 내의 값 수치값
문자열
컨테이너
함수
클래스
튜플
리스트
딕션너리
집합
변수 Variable
객체의 참조
즉, 주소 저장
Variable 정의= 값 할당 리터럴(객체)

Variable 정의 및 할당
변수 정의는 값과 binding(할당)될 때 정의
변수 정의 없이 사용되면 에러가 발생
Scope 원칙에 따라 동일한 이름이 발생시는 변수
내에 저장된 것을 변경
I + 1 에서 I 를 검색
I변수에 값이 할당되기 이전에 즉 이름공간에
생성되기 전이므로 “ NameError: name 'i' is
not defined “ 에러가 발생
변수 정의 없이 할당
I = I + 1
>>> message = "What's up, Doc?"
>>> n = 17
>>> pi = 3.14159
변수 정의( 할당)
할당 연산자를 이용하여 값을 변수에 할당.
실제 값의 참조가 변수에 보관

Assignment & Type inference
파이썬 언어는 동적 타입을 체크하므로 주어진 타입을
추정해서 처리
I = 1
l = “string”
l = 1.1
l은 변수이지만 변수 정의와 변수
할당이 동시에 된다.
변수에 할당시 타입을 추정해서
동적으로 정해진다.
파이썬에서 연속적으로 할당시
변수에 저장된 타입이 변경된다.

Building block
 Expression
 Function
 Object
 Variable : point to object
 Command

Expression
An expression is a combination of values, variables, and
operators.
표현식을 선언해도 실제 정의되는 것이 객체이므로 별도의 블록이 유지
됨
>>> (i for i in l)
<generator object <genexpr> at 0x06521E68>
>>> dir((i for i in l))
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__',
'__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__iter__',
'__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__',
'__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__',
'__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame',
'gi_running', 'next', 'send', 'throw']
>>>

지역변수와 전역변수
동적 데이터 타입 : 변수에 값이 할당될 경우 데이터 타입이 확정됨
변수는 이름공간 내에서 관리되면 변수는 동적으로 할당이 가능하다.
변수 검색 기준은 Local > Global > Built-in 영역 순으로 찾는다
Locals()와 globals() 함수를 이용해서 검색
>>> p = 100
>>>
>>> def add(x,y) :
… p =0
… print(locals())
>>> globals()
>>>
함수내 파라미터와 그
내부에 정의된 변수
함수 외부 변수는 전
역변수

Variable Bound/unbound
변수는 할당될 때 Binding 됨
>>> i =0
>>> i = i + 1
>>> i
1
>>>I = I + 1
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in
<module>
NameError: name 'i' is not defined
어휘분석에 따른 할당 될 경우 I + 1 부터 처리시 Unbinding 에러가
발생함 (NameError: name 'i' is not defined)

Namespace
파이썬은 모듈, 패키지, 프로젝트 등의 단위로
작업공간을 두고 name을 기준으로 식별한다.
모듈, 패키지, 프로젝트 단위로 동일한 name을
가진 변수, 클래스 객체, 함수, 값 객체 등을 관리
해서 이중으로 발생하지 않도록 처리

Namespace 관리 기준
Import로 패키지를 포함한 모듈을 호출하여 모듈처리 시 식별이 명확하도록 작업공간을 분리
프로젝트는 pythonpath를 기준으로 관리해서 로드한다.
공통 기능은 별도의 모듈로 분리해서 프로젝트를 분리해서 사용해야 이름공간이 충돌을 방지
할 수 있다
모든 객체이므로 이름공간관리
프로젝트
패키지
패키지
모듈
함수
클래스

Namespace 확인하기
Dir() 함수 : 패키지, 모듈 등 네임스페이스 관리를
List로 표시
__dict__ : 객체 네임스페이스를 관리 사전으로 표
시
>>>dir()
>>>dir(패키지)
>>>객체이름.__dict__
>>>

왜 객체화 했을까?
값 객체
수치값
문자열
튜플
Immutuable
(값객체)
Mutuable
(참조객체)
리스트
딕션너리
파이썬은 모두 객체이므로 변경여부 관리가 중요하다.
객체가 생성되고 함수 파라미터 등으로 전달될 때에도 변경이 가능한 객체와
불가능한 객체를 동일한 방식으로 관리한다.

Value 갱신 기준
 Immutuable(값객체) : 변수에 저장된 것을 값으로 인식하여 변수를
치환이 가능하지만 변경은 안됨
- 문자열은 임의적으로 값객체로 정의
 Mutuable(참조객체) : 변수에 저장된 것은 객체의 요소(값)들이 저
장된 참조이므로 실제 값들이 변경이 가능
- 함수 파라미터, 할당을 할 경우 참조만 넘어가므로 요소들이 변경
이 가능

객체 값 처리하는 예시
a = 10 # 10 이라는 숫자 객체 생김 참조가 생성
Print(id(a)) # 변수 내의 10 숫자 객체의 참조 저장
# 1234567
def aa(a) :
aa = locals()
print(aa[‘a’]) # 10
print(id(aa[‘a’])) # 1234567
aa(a) # 글로벌 a 변수를 aa함수에 로컬변수로 할
# 당
변경불가능한 숫자 객체는 동일한 참조를 가지지만 변경이 불가능하기 때
문에 call by Value 처럼 처리가 된다.
숫자 객체가 생성되면 어디서나 동일한 참조를 통해 처리한다.

Object Value Bound/unbound
명시적으로 Binding을 처리할 것인지 실행시
Binding을 처리할지 명확히 구분되어야
한다.
Unbinding – List comprehension
- range(), eval(), exec() 함수
- 함수의 가변인자( *args, ** args)
- 인스턴스 메소드, 클래스 메소드를 정의 없이 실행
시 binding
- 인스턴스 객체에 속성이나 메소드 추가

Mutable & immutable
Values 내부의 값을 변경이 가능한지 점검하여 값을 변
경.
특히 variables, 함수 파라미터에 복사할 경우 실제 값 객
체가 변경가능여부에 따라 다른 경우가 발생함
Mutable은 주로 리스트, 딕셔너리 타입으로 내부 값인
요소에 추가하는 것이므로 변수나 함수 파라미터로 사용
해도 변경( swallow copy 사용)
Mutable 처리할 경우 처음이 값이 변경되지 않으려면 참
조만 복사하지 말고 전체 값을 복사해야 별도의 참조가
생겨 다른 값 객체로 인식함(deepcopy 이용)

Mutable & immutable 예시
ismutable 함수를 만들어서 실제 값들이 변경여부를 점검한
후에 처리할 수 있으면 좋다
#함수를 정의해서 각 타입에 대한 갱신여부를 확인
def ismutable(obj) :
result = True
#타입을 문자열로 가져오기
com = obj.__class__.__name__
if com not in [ 'int','float','str','tuple'] :
result = False
return (com,result)
#실행
print 'str is ', ismutable('a')
print 'list is',ismutable([])
print 'tuple is',ismutable((1,))
print 'dict is',ismutable({})
print 'object is',ismutable(object)
print 'function is',ismutable(lambda x:x)
# 결과값
str is ('str', True)
list is ('list', False)
tuple is ('tuple', True)
dict is ('dict', False)
object is ('type', False)
function is ('function', False)

Sequence 타입
다양한 객체의 값을 원소로 값는 데이터 타입
Sequenec Types
String/unicode
Buffer/range
List/tuple
참조 container
참조
참조
값
container
** string 일경우 값만
처리
Elements 관리

Map 타입-dictionary
Key/Value로 원소를 관리하는 데이터 타입
요소들은 변경가능하므로 변수에 복사시
참조 container
Name 1 값
Name 2
contain
er
참조
참조
:
:
Dictionary Type

조건제시법/원소나열법
수학 집합을 표시할 때 원소를 나열하는 법과 특정
조건을 함축하여 표시
# 원소나열
S = {1, 2, 4, 8, ..., 2¹²}
# 조건 제시
M = {x | x in S and x even}

Comprehension
조건 제시 표현은
표현식 for i in sequence if 논리식
표현식 연속처리 연속처리 제약
For 문 :
If문
표현식
동일 표현

List Comprehension
리스트 정의시 값을 정하지 않고 호출 시 리스트
내의 값들이 처리되도록 구성
A = [ 표현식 for i in sequence if 논리식]
>>> squares = []
>>> for x in (10):
... squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> squares = [x**2 for x in range(10)]
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>>

Set Comprehension
Set 정의시 값을 정하지 않고 호출 시 Set 내의 값
들이 처리되도록 구성
A = { 표현식 for i in sequence if 논리식}
>>> s = set()
>>> for i in range(10) :
… s.add(i)
>>> s
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
>>> s1 = {x for x in range(9)}
>>> s1
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Dict Comprehension
사전 정의시 값을 정하지 않고 호출 시 사전 내의
값들이 처리되도록 구성
A = {표현식 for (k,v) in sequence if 논리식}
>>> d = {}
>>> for (k,v) in zip(range(9),range(9)) :
… d[k] = v
>>> d
{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8:
8}
>>> d1 = {x:y for (x,y) in zip(range(9),range(9)) }
>>> d1
{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8}
>>>

함수 정의 및 실행
함수 정의와 함수 실행으로 구분
함수를 실행(호출)하기 전에 모듈 내에 함수 정의를
해야 함
#함수 정의
def 함수명(인자) 구문블럭(:)
함수 내부 로직
#함수 실행
함수명(인자)
함수
객체
함수
인자
객체
함수
명
(참조)

함수 정의
함수정의는 function class의 인스턴스 객체가 만들
어지는 임
object
codefunction함수정의
함수 인스턴스 생성

<type function > 조회
함수를 정의해서 기본 조회
def add(x=1,y=1) :
""" add x, y """
print(" vars : ",vars())
print(" locals : ", locals())
return x + y
add(5,5)
print("func __name__ : ",add.__name__)
print("func name : ",add.func_name)
print("func __doc__ : ",add.func_doc)
print("func_default : ",add.func_defaults)
#결과값
vars : {'y': 5, 'x': 5}
locals : {'y': 5, 'x': 5}
func __name__ : add
func name : add
func __doc__ : add x, y
func_default : (1, 1)

<type code> 내부 조회
함수에 정의된 내부 코드에 대한 조회
def add1(x=1,y=1) :
""" add1 x, y """
print(" vars : ",vars())
print(" locals : ", locals())
return x + y
print(" add1 code type ")
print(add1.func_code.co_name)
print(add1.func_code.co_filename)
print(add1.func_code.co_argcount)
print(add1.func_code.co_code)
#처리 결과
add1 code type
add1
C:/myPython/keyword/keyword_test.py
2
t

함수 – 메모리 생성 규칙
 함수 호출 시 마다 Stack에 함수 영역을 구성하
고 실행됨
 함수를 재귀호출할 경우 각 호출된 함수 별로
stack영역을 구성하고 처리
함수정의
함수호출 1
함수호출 2
함수호출 3
함수호출 4
Stack
제일 마지막 호출된 것을 처리가 끝
나면 그 전 호출한 함수를 처리load

함수 변수 Scoping
함수에 실행하면 함수 내의 변수에 대한 검색을 처리.
검색 순은 Local > global > Built-in 순으로 호출
Global/nonlocal 키워드를 변수에 정의해서 직접 상위 영역을 직접 참조할 수 있다
globalBuilt-in
함수 Scope
함수 Namespace
local
내부함수
local

함수-Namespace
 함수내의 인자를 함수 이름공간으로 관리하므로
 하나의 dictionary로 관리
 함수 인자는 이름공간에 하나의 키/값 체계로 관
리
 함수의 인자나 함수내의 로컬변수는 동일한 이름
공간에서 관리
 locals() 함수로 함수 내의 이름공간을 확인할
수 있음
#

함수-Namespace : locals()
함수의 이름공간 locals() 함수를 이용하여 확인하기
함수명.__globals__ 나 globals() 함수를 호출하여 글로
벌context 내의 이름공간을 확인
>>> def add(x,y) :
... p="local variable"
... print locals()
... return x+ y
...
>>>
>>> add(1,2)
{'y': 2, 'p': 'local variable', 'x': 1}
3
>>> add.__globals__
함수별로 자신의 이름공간
을 관리(dict())
함수 외부 환경에 대한 변
수들을 관리하는 이름공간

함수 결과 처리-return/yield
 함수는 처리결과를 무조건 처리한다.
 Return 이 없는 경우에는 None으로 결과를 처리
 함수 결과는 하나의 결과만 전달
• 여러 개를 전달 할 경우 Tuple로 묶어서 하나로 처리한다.
 return 를 yield로 대체할 경우는 Generator가 발생
• 함수가 메모리에 있다가 재호출(next())하면 결과값을 처리

함수-Namespace : 인자관리
파이썬은 함수 인자와 함수 내의 로컬 변수를 동일
하게 관리.
함수 인자와 함수 내의 로컬변수명이 같은 경우 동
일한 것으로 처리
#함수 정의
def add(x, y) :
return x+y
#함수 실행
add(1,2) # 3 을 return
Add 함수 내의 로컬 영역에 인자를 관리
하는 사전이 생기고
{‘x’: None, ‘y’:None}
Add 함수 내의 로컬 영역에 인자에 매핑
{‘x’: 1, ‘y’: 2}

함수 인자 – mutable/immutable
 함수가 실행시 함수 실행을 위한 프레임을 하나를 가지고 실행
 반복적으로 함수를 호출 시 인자의 값이 참조 객체일 경우는 지속적으
로 연결
 인자에 참조형을 기본 인자로 사용하면 원하지 않는 결과가 생기므로
None으로 처리한 후 함수 내부에 참조형을 추가 정의해야 함
def f(a, l=[]) :
l.append(a)
return l
f(1)
f(2)
f(3)
함수
정의
함수
실행
{ ‘a’:1, ‘l’ :[1]}
함수 내부이름공간
{ ‘a’:2, ‘l’ :[1,2]}
{ ‘a’:2,
‘l’ :[1,2,3]}
f(1)
실행
f(2)
실행
f(3)
실행
실제 List
객체
참조객체를 함수
인자에 초기값으로
받을 경우 함수 호
출시에 연결된게
남아있는다.
def f(a, l=None) :
l = []
l.append(a)
return l
함수정의
인자에 변경가능한 값을 할당하지 않
음

외부변수를 함수 변수 활용
함수의 인자를 함수 외부와 내부에서 활용하려면
mutable(변경가능)한 객체로 전달하여 처리해야
Return 없이 값이 변경됨
함수를 정의
변수에는 참조만 가지고 있으므로
전체를 카피해야 리스트 원소들이
변경됨
Mutable 인 리스트로 값을 전달하여 swap() 처리
 Return 이 없어도 실제 값이 변경됨
#함수정의
def swap(a,b) :
x = a[:]
a[:] = b[:]
b[:] = x[:]
#함수 실행
a = [1]
b = [2]
print(swap(a,b))
print(a,b) //[2] ,[1]

함수-초기값/인자변수에 값할당
함수 내의 인자를 별도의 이름공간에 관리하므로 고
정인자일 경우에도 이름에 값을 할당 가능
#함수 정의
def add(x=10, y) :
return x+y
#함수 실행
add(1,y=20) # 21 을 return
add 함수 내의 로컬 영역에 인자를 관리
{‘x’: 10, ‘y’:None}
add 함수 내의 로컬 영역에 인자에 매핑
{‘x’: 1, ‘y’: 20}

함수-가변인자-값(*args)
함수 인자의 개수가 미정일 경우 사용
#함수 정의
def add(*arg) :
x =0
for y in arg :
x=x+y
return x
#함수 실행
add(1,2) # 3 을 return
{‘arg’: None}
add 함수 내의 로컬 영역에 인자에 튜플
값으로 매핑
{‘arg’: (1,2) }

함수-가변인자-키/값(**args)
함수 인자의 개수가 미정이고 인자 변수를 정의할
경우
#함수 정의
def add(**arg) :
return arg[‘x’] + arg[‘y’]
#함수 실행
add(x=1,y=2) # 3 을 return
{‘arg’: None}
add 함수 내의 로컬 영역에 인자에 사전
으로 매핑
{‘arg’: { ‘x’:1,’y’:2} }

함수 반복 호출
함수도 호출 방법에 따라 다양한 구현 및 처리가 가
능
연속(재귀)호출
특정 시점 호출
부분 호출
함수를 인자값을 바꿔가면 처리가 완료 될
때까지 연속해서 호출하여 처리
함수를 구동시켜 필요한 시점에 호출하여
결과 처리(iteration, generation)
함수를 인자별로 분리하여 호출하면서 연
결해서 결과를 처리

함수 - 재귀호출
함수 정의시 함수가 여러 번 호출될 것을 기준으로
로직을 작성해서 동일한 함수를 지속적으로 처리할
도록 호출
def factorial(n):
print("factorial has been called with n = " + str(n))
if n == 1:
return 1
else:
result = n * factorial(n-1)
print("intermediate result for ", n, " * factorial(" ,n-1, "): ",result)
return result
print(factorial(5))
자신의 함수를 계속
호출하면 stack에
새로운 함수 영역이
생겨서 처리한다

함수 – 시점 호출 iteration
sequence 객체 등을 반복해서 사용할 수 있도
록 지원하는 객체처리 방식
>>> l= [1,2,3,4]
>>> iter(l)
<listiterator object at 0x06585090>
>>> li = iter(l)
>>> li.next()
1
>>> li.next()
2
>>> li.next()
3
>>> li.next()
4
>>> li.next()
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

함수 – 시점 호출 :Generator
 함수를 호출해도 계속 저장 함수를 호출
 처리가 종료되면 exception 발생
>>> v = (i for i in l)
>>> v
<generator object <genexpr> at 0x06521E90>
>>> v.next()
0
>>> v.next()
1
>>> v.next()
2
>>> v.next()
3
>>> v.next()
4
>>> v.next()
StopIteration
>>>
>>> def returnfunc(x) :
... for i in x :
... yield i
...
>>> p = returnfunc([1,2,3])
>>> p
<generator object returnfunc at 0x06480918>
>>> p.next()
1
>>> p.next()
2
>>> p.next()
3
>>> p.next()
StopIteration
>>>
Generation Expression Generation Function

함수 – 시점호출 : Generator –
Function(yield)
 함수 Return 대신 Yield 대체
 함수를 호출(next())해도 계속 저장 함수를 호출
 처리가 종료되면 exception 발생
>>> def list_c(l) :
... for i in l :
... yield i
...
>>> list_c(l)
<generator object list_c at 0x06521A08>
>>> v = list_c(l)
>>> v.next()
0
>>> v.next()
1
>>> v.next()
2
>>> v.next()
3
>>> v.next()
4
>>> v.next()
StopIteration
>>>

함수- 부분호출 : Curry
함수의 인자를 점진적으로 증가하면서 처리하는 법
으로 외부함수에서 내부함수로 처리를 위임해서 점
진적으로 실행하도록 처리하는 함수
def f(a):
print "function class object ",id(f)
def g(b, c, d, e):
print(a, b, c, d, e)
return g
print " function instance ", id(f(1))
f1 = f(1)
f1(2,3,4,5)
def f1(a):
def g1(b):
def h1(c, d, e):
print(a, b, c, d, e)
return h1
return g1
f1(1)(2)(3,4,5)
f1(1) 함수 실행하면
g1(2) 함수가 실행되고
h1 (3,4,5)가 최종적으
로 실행되여 결과는
(1,2,3,4,5) 출력

함수- 부분 호출 : partial
파이썬에서는 partial 함수를 제공해서 함수를 분할
하여 처리함
from functools import partial
def f2(a, b, c, d):
print(a, b, c, d)
#<functools.partial object at 0x029CE210>
print partial(f2, 1, 2, 3)
g2 = partial(f2, 1, 2, 3)
g2(4)
Partial 함수 객체를 생
성하고 추가 인자를 받
으면 처리
(1,2,3,4) 출력

함수를 내부함수 정의
함수는 사용하기 전에 정의해서 사용.
함수 내에 다시 함수를 정의하여 사용
# 외부 함수 정의
def outer() :
# 내부 함수정의
def inner() :
pass
# 내부함수 실행 후 결과 전달
# 결과값은 아무것도 없음
return inner()

함수를 내부함수 처리
함수 내부에 함수를 정의하고 함수 내부에서 실
행하여 처리
def greet(name):
#내부 함수 정의
def get_message():
return "Hello “
#내부함수 실행
result = get_message()+name
return result
#외부함수 실행
print greet("Dahl")
함수 내부에 기능이 필요한 경우 내부 함
수를 정의하여 호출하여 처리

내외부 함수에 대한 변수 scope
외부함수에 정의된 자유변수를 내부함수에서 활용하
여 처리 가능
단, 내부함수에서 갱신할 경우 mutable 타입이 사용
해야 함
#자유변수에 대한 스코핑
def compose_greet_func(name):
#내부 함수 정의
# 외부 함수 자유변수 name을 사용
def get_message():
return "Hello there "+name+"!“
#내부함수를 함수 결과값으로 전달
return get_message
#함수실행
greet = compose_greet_func(“Dahl")
print greet()

First Class Object(1)
일반적으로 First Class 의 조건을 다음과 같이 정의한다.
 변수(variable)에 담을 수 있다
 인자(parameter)로 전달할 수 있다
 반환값(return value)으로 전달할 수 있다
 1급 객체(first class object)
#함수를 변수에 할당
func = add
print func
# 함수를 함수의 인자로 전달
def addplus(func,x,y) :
return func(x,y)
print addplus(add,5,5)
# 함수를 함수의 리턴 결과로 전달
def addpass(func) :
return func
print addpass(add)(5,5)
# 결과
<function add at 0x041F7FB0>
10
10

First Class Object(2)
 1급 함수(first class object)
 런타임(runtime) 생성이 가능
 익명(anonymous)으로 생성이 가능
# 함수를 함수의 리턴 결과로 전달
def addpass(func) :
return func
print addpass(add)(5,5)
#lambda 함수를 이용하여 익명으로
#사용하지만 함수가 객체이므로 처리가됨
print addpass(lambda x,y: x+y)(5,5)

함수를 변수에 할당
함수도 객체이므로 변수에 할당이 가능
함수 객체
함수
인자
객체
함수명
(참조주소)
함수 정의
변수
변수에 할당
def swap(a,b) :
x = a[:]
a[:] = b[:]
b[:] = x[:]
func_var = swap # 함수를 변수에 할당
a = [1]
b = [2]
#print(swap(a,b))
print(func_var(a,b))
print(a,b)
변수는 참조를 저장하므로
함수의 참조도 변수에 저장되고 실행연
산자( () )를 이용하여 처리 가능

함수를 파라미터로 전달
함수도 하나의 객체이며 데이터 타입이므로 파라
미터인자로 전달이 가능
외부에 함수를 정의하고 실행함수에 파라미터로
전달 후 실행함수 내부에서 실행
#파라미터 전달 함수 정의
def greet(name):
return "Hello " + name
#실행 함수 정의
def call_func(func):
other_name = “Dahl“
#파라미터 전달된 함수 실행
return func(other_name)
#함수 실행
print call_func(greet)

함수 결과값을 함수로 전달
함수 결과값을 함수정의된 참조를 전달해서 외부
에서 전달받은 함수를 실행하여 처리
#실행함수 정의
def compose_greet_func():
#내부함수 정의
def get_message():
return "Hello there!“
#내부함수를 함수처리결과값으로 전달
return get_message
#함수실행 : 결과값은 함수의 참조 전달
#함수를 변수에 할당
greet = compose_greet_func()
#함수 실행: 변수에 할당된 내부함수가 실행됨
print greet()

함수 - Lambda
Lambda는 단순 처리를 위한 익명함수이고 return을 표시하지 않는다.
익명함수를 정의하고 실행하지만 리턴 결과는 한 개만 전달 할 수 있다.
Lambda 인자 : 표현식
함수
객체
함수
인자
객체
함수명
미존재
(참조주소)
익명함수 정의
변수
필요시 변수에
할당

함수 – Lambda 예시
Lambda는 표현식시 2개의 리턴 값이 생기므로 에러가 발생함
표현식에서 2개 이상 결과를 나타내려면 tuple 처리해야 함
>>> x = lambda x,y : y,x
NameError: name 'x' is not defined
>>>
>>> x = lambda x,y : (y,x)
>>> x(1,2)
(2, 1)

함수 – Closure : context
외부함수 내의 자유변수를 내부함수에서 사용하면 기존 외부함
수도 내부함수가 종료시까지 같이 지속된다.
함수 단위의 variable scope 위반이지만 현재 함수형 언어에서는
함수 내의 변수를 공유하여 처리할 수 있도록 구성하여 처리할
수 있도록 구성이 가능하다.
외부함수
내부함수
외부함수
이름공간
내부함수
이름공간
Closure context 구성
내부함수 변수 검색 순
서는 내부함수 이름공
간 -> 외부함수 이름
공간

함수 – Closure : __closure__
파이썬은 클로저 환경에 대해서도 별도의 객체로 제공하며 이
환경에 대해서도 접근이 가능함
def generate_power_func(n):
out_v = 10.0
def nth_power(x):
return x**n + out_v
return nth_power
print clo.__closure__
print clo.__closure__[0]
print type(clo.__closure__[0])
print clo.__closure__[0].cell_contents
print type(clo.__closure__[1])
print clo.__closure__[1].cell_contents
(<cell at 0x02940ED0: int object at 0x01DAABC4>, <cell at
0x02B6FEF0: float object at 0x02766600>)
<cell at 0x02940ED0: int object at 0x01DAABC4>
<type 'cell'>
4
<cell at 0x02B6FEF0: float object at 0x02766600>
10.0
__closure__는 튜플로 구성되어
자유변수에 대해 객체로 구성됨

함수 – Closure : 자유변수(1)
외부함수 내의 자유변수를 내부함수에서 사용하면 기존 외부함
수도 내부함수가 종료시까지 같이 지속된다.
def generate_power_func(n):
print "id(n): %X" % id(n)
print ' outer ', locals()
def nth_power(x):
print ' inner ', locals()
#return x**n
v = x**n
# n = v + n #UnboundLocalError: local variable 'n' referenced
#before assignment
return v
print "id(nth_power): %X" % id(nth_power)
return nth_power
clo = generate_power_func(4)
print clo(5)
자유변수가
immutable 일 경
우 내부함수에 생
기지만 변경할 수
없으므로 에러처
리
Locals()함수를 이
용하여 함수에서
관리하는 변수를
출력
outer {'n': 4}
inner {'x': 5, 'n': 4}

함수 – Closure : 자유변수(2)
변수는 Mutable 값과 Immutable 값이 binding되면서 정의되므로
내부함수에서 외부함수의 변수(immutable)에 재할당 시
unboundlocalerror 발생시 해결 방안
 내부함수에 키워드 nonlocal를 변수에 사용
 외부함수에 mutable 값을 할당한 변수를 사용(리스트, 사전으로 정의)
외부함수
Context
내부함수
Context
Local Local
Int
Float
string
Immutable 객체
외부함수의 변수를 변경하려면 외부함수
context 에서 처리 되어야 함
함수의 인자 전달시 동일한 원칙이 발생

함수 연속 실행
함수 chian은 함수를 결과값으로 받고 실행연산자
(parameter)를 연속하면 함수들을 계속 실행함
def chain(obj) :
return obj
def cc(obj):
print obj
chain(cc)('str')
함수1 실행 하고 함수
2실행
#결과값
str

High Order Function
 고차함수(high order function)는 2가지 중에 하나를 수행
 하나 이상의 함수를 파라미터로 받거나,
 함수를 리턴 결과로 보내는 함수
#고차 함수 정의
def addList8(list):
return reduce(add8, list)
#일반함수 정의
def add8(*arg):
v = []
for i in arg:
v = v +i
return v
#고차함수 실행
print addList8([[1, 2, 3],[4, 5],[6],[]])
print reduce(add8, [[1, 2, 3],[4, 5],[6],[]])
# 결과값
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

map 함수
map(f, iterable)은 함수(f)와 반복가능한 자료형(iterable)
을 입력으로 받아 입력 자료형의 각각의 요소가 함수 f에
의해 수행된 결과를 묶어서 리턴하는 함수
# 파이썬 2 및 파이썬 3
# 5개 원소를 가진 리스트의 제곱하여 변환
list(map(lambda x: x ** 2, range(5)))
# 결과값 : [0, 1, 4, 9, 16]

reduce 함수
reduce(f, iterable)은 함수(f)와 반복가능한 자료형
(iterable)을 입력으로 받아 입력 자료형의 각각의 요소가
함수 f에 의해 수행된 결과를 리턴하는 함수
def addList7(list):
return reduce(add, list)
def add(*arg):
x = 0
for i in arg :
x = x + i
return x
print "addlist", addList7([1, 2, 3])
print "reduce ", reduce(add, [1, 2, 3])
# 결과값
addlist 6
reduce 6

filter 함수
# 파이썬 2 및 파이썬 3
#10개 원소중에 5보다 작은 5개만 추출
list(filter(lambda x: x < 5, range(10)))
# 결과값 : [0, 1, 2, 3, 4]
filter(f, iterable)은 함수(f)와 반복가능한 자료형(iterable)
을 입력으로 받아 함수 f에 의해 수행된 결과 즉 filter된 결
과를 리턴하는 함수

Decorator 사용 기법
 함수 Chain : 함수를 결과 값 처리
 고차함수
 클로저
 functools 모듈의 wraps함수 사용

Decorator : functools 사용이유
 functools 모듈의 wraps함수 사용을 할 경우
__doc__/__name__이 삭제되지 않고 함수의 것
을 유지

Decorator 처리 흐름
Decorator 함수 내부에 내부함수를 정의해서 파라미터로 받은
함수를 wrapping하여 리턴 처리하고 최종으로 전달함수를 실행
 함수Chain 처리(버블링)
함수 1
함수 2
함수 3
(전달함
수)
함수2(함수3)
함수 3
실행
함수1(함수2(함수3))
@f1 @f2
Decorator 순서
함수1(함수2(함수3))(전달변수)
함수호출 순서

Decorator 단순 예시
Decorator는 함수의 실행을 전달함수만 정의해
도 외부함수까지 같이 실행된 결과를 보여준다.
def func_return(func) :
return func
def x_print() :
print(" x print ")
x = func_return(x_print)
x()
def func_return(func) :
return func
@func_return
def r_print() :
print (" r print ")
r_print()
외부함수
전달함수
함수 실행

Decorator :단순 wrapping 예시
 Decorator 되는 함수에 파라미터에 실행될 함수를 전달되고 내부함
수인 wrapping함수를 리턴
 Wrapping 함수 내부에 전달함수를 실행하도록 정의
 데코레이터와 전달함수 정의
 전달함수를 실행하면 데코레이터 함수와 연계해서 실행 후 결과값
출력
def common_func(func) :
def wrap_func() :
return func()
return wrap_func
@common_func
def r_func() :
print " r func "
데코레이터 함수 정의 전달 함수 및 데코레이션 정의 함수 할당 및 실행
r_func()
#처리결과
r func

Decorator:전달함수(파라미터)
 Decorator 할 함수를 정의하여 기존 함수 처리말고 추가 처리
할 부분을 정의
 실제 실행할 함수 즉 전달함수를 정의
 실행할 함수를 실행하면 decorator 함수까지 연계되어 처리
됨
def outer_f(func) :
def inner_f(*arg, **kargs) :
result = func(*arg, **kargs)
print(' result ', result)
return result
return inner_f
@outer_f
def add_1(x,y):
return x+y
데코레이터 함수 정의 전달 함수 및 데코레이션 정의 함수 할당 및 실행
#데코레이터 호출
x = add_1(5,5)
print(' decorator ', x)
#함수 처리 순서
v = outer_f(add)
v(5,5)

Functools Module
functools.wraps(wrapped[, assigned][,
updated]) 을 이용하여 데코레이션 처리
from functools import wraps
def my_decorator(f):
@wraps(f)
def wrapper(*args, **kwds):
print 'Calling decorated function'
return f(*args, **kwds)
return wrapper
@my_decorator
def example():
"""Docstring"""
print 'Called example function'
example()
1. Functool를 import
처리
2. @wraps(전달함수)
3. Wrapper로 함수에 파
라미터 전달
4. 데코레이션 정의
5. 전달함수 작성
6. 전달함수 실행

Function decorator : 파라미터
 데코레이터 함수에서 사용할 파라미터 전달
 내부함수에 전달함수를 파라미터로 전달(클로저 구성)
 wrapping 함수 정의 및 내부함수 파라미터 전달
def tags(tag_name):
def tags_decorator(func):
def func_wrapper(name):
return "<{0}>{1}</{0}>".format(tag_name, func(name))
return func_wrapper
return tags_decorator
@tags("p")
def get_text(name):
return "Hello "+name
#함수 실행
print get_text("Dahl")

복수 Function decorator 순서
실행 func을 호출시 실행 순서는
decorate1(decorate2(decorat3(func)))로 자동
으로 연결하여 처리됨
#decorate1
def decorate1 :
pass
#decorate2
def decorate2 :
pass
#decorate3
def decorate3 :
pass
@decorate1
@decorate2
@decorate3
def func :
pass

Functools Module: 파라미터
데코레이터 파라미터를 처리하기 위해 파라미터
처리하는 함수를 하나 더 처리
from functools import wraps
def my_decorator0(x) :
print x
def my_decorator1(f):
@wraps(f)
def wrapper(*args, **kwds):
print 'Calling decorated function'
return f(*args, **kwds)
return wrapper
return my_decorator1
@my_decorator0('xxx')
def example1():
"""Docstring"""
print 'Called example function'
example1()
1. 데코레이터 파라미터
처리함수 정의
2. Functool를 import
처리
3. @wraps(전달함수)
4. Wrapper로 함수에 파
라미터 전달
5. 데코레이션 정의
6. 전달함수 작성
7. 전달함수 실행

복수 Function decorator 예시
함수 호출 순서는 f1(f2(add))(5,5)로 자동으로
연결하여 처리됨
#decorator 함수 1
def f1(func) :
def wrap_1(*args) :
return func(*args)
print " f1 call"
return wrap_1
#decorator 함수2
def f2(func) :
def wrap_2(*args) :
return func(*args)
print "f2 call"
return wrap_2
#decorator 처리
@f1
@f2
def add(x,y) :
print " add call "
return x +y
print add(5,5)
#함수연결 호출
print f1(f2(add))(5,5)
#decorator처리 결과
f2 call
f1 call
add call
10
#함수 연결 처리결과
f2 call
f1 call
add call
10
Decorator 함수 정의 함수 실행

클래스 변수와 메소드 정의
@classmethod를 메소드 위에 정의하고 메소드
첫번자 인자도 cls 즉 클래스를 받아서 처리
class Account_Nubmer(object) :
__Account_No = 0
@classmethod
def set_AN(cls) :
cls.__Account_No +=1
@classmethod
def get_AN(cls) :
cls.set_AN()
return cls.__Account_No

인스턴스 변수와 메소드

인스턴스 변수와 메소드 정의
인스턴스 변수는 __init__ 메소드 내에 self 연산
자와 정의
인스턴스 메소는 는 파라미터 첫번째 인자에 self
를 전달
class Transaction(object) :
def __init__(self,tr_no,event,account_no,amount):
self.tr_no = tr_no
#event :debt, credit,issue
self.account_no = account_no
self.event = event
self.amount = amount
def get_Transaction(self) :
return (self.tr_no, self.event, self.account_no, self.amount)

Class란
파이썬 언어에서 객체를 만드는 타입을 Class로 생성해서 처리
Class는 객체를 만드는 하나의 틀로 이용
자바 언어와의 차이점은 Class도 Object로 인식
Class
Object 1
Object 1
Object 1
instance
class 클래스이름[(상속 클래스명)]:
<클래스 변수 1>
<클래스 변수 2>
...
def 클래스함수1(self[, 인수1, 인수2,,,]):
<수행할 문장 1>
<수행할 문장 2>
...
def 클래스함수2(self[, 인수1, 인수2,,,]):
<수행할 문장1>
<수행할 문장2>
...
...
클래스에서 객체 생성하기

Class 작성 예시
class Employee:
'Common base class for all employees'
empCount = 0
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1
def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary
Class 객체 변수
Instance 객체 변수
Class 내의 인스턴스
메소드
파이썬에서 클래스는 하나의 타입이면서 하나의 객체이다. 실제 인스턴스 객
체를 만들 수 있는 타입으로 사용

Int Class 설명 예시
>>> dir(int)
['__abs__', '__add__', '__and__', '__class__', '__cmp__',
'__coerce__', '__delattr__', '__div__', '__divmod__',
'__doc__', '__float__', '__floordiv__', '__format__',
'__getattribute__', '__getnewargs__', '__hash__',
'__hex__', '__index__', '__init__', '__int__', '__invert__',
'__long__', '__lshift__', '__mod__', '__mul__', '__neg__',
'__new__', '__nonzero__', '__oct__', '__or__', '__pos__',
'__pow__', '__radd__', '__rand__', '__rdiv__',
'__rdivmod__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__',
'__rfloordiv__', '__rlshift__', '__rmod__', '__rmul__',
'__ror__', '__rpow__', '__rrshift__', '__rshift__', '__rsub__',
'__rtruediv__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__',
'__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__',
'__trunc__', '__xor__', 'bit_length', 'conjugate',
'denominator', 'imag', 'numerator', 'real']
>>>
Int Class에는 __del__() 즉 소멸자가 없다. 동일한 값을 생성하면 동일한 인
스턴스를 가진게 된다.
같은 context 환경하에서는 생성된 객체 인스턴스는 동일하게 사용한다.
int Class 내부 멤버
>>> v = int(1)
>>> w = int(1)
>>> z = int(1)
>>> id(v)
5939944
>>> id(w)
5939944
>>> id(z)
5939944
>>> v = 2
>>> id(v)
5939932
>>> id(1)
5939944
>>> v=1
>>> id(v)
5939944
int Object instance 생성

Class Object & instance
Class Object는 인스턴스를 만드는 기준을 정리한다.
클래스를 정의한다고 하나의 저장공간(Namespace) 기준이 되는 것은 아니다.
- 클래스 저장공간과 인스턴스 저장공간이 분리된다
User
defined
Class
Instance
Instance
Instance
Built-in
Class
상속 인스턴스화
Object Scope
Object Namespace

Class Member
Class Object는 클래스 메소드, 정적메소드, 클래스 내부 변수 등을 관
리한다.
class Class_Member :
cls_var = 0
@classmethod
def cls_method(cls) :
cls.cls_var = 1
print("call cls_method ", cls.cls_var)
@staticmethod
def sta_method() :
cls_var = 100
print("call sta_method ", cls_var)
def ins_method(self) :
self.ins_var = 1
print('call ins method ', self.ins_var)
c = Class_Member()
c.ins_method()
print(c.__dict__)
클래스 변수
클래스 객체 메소드
클래스 정적 메소드
# 처리결과
('call cls_method ', 1)
('call sta_method ', 100)
#Class_Member 내부 관리 영역
{'sta_method': <staticmethod object at 0x0215A650>, '__module__': '__main__', 'ins_method': <function ins_method
at 0x029D2270>, 'cls_method': <classmethod object at 0x01D92070>, 'cls_var': 1, '__doc__': None}
인스턴스 메소드

Predefined Class Attributes
Attribute Type Read/Write Description
__dict__ dictionary R/W The class name space.
__name__ string R/O The name of the class.
__bases__ tuple of classes R/O The classes from which this class inherits.
__doc__ string OR None R/W The class documentation string
__module__ string R/W
The name of the module in which this class
was defined.

Instance Member
Instance 생성시 self로 정의된 변수만 인스턴스 영역에서 관리하고 인
스턴스 메소드는 클래스에서 관리함
class Class_Member :
cls_var = 0
@classmethod
def cls_method(cls) :
cls.cls_var = 1
print("call cls_method ", cls.cls_var)
@staticmethod
def sta_method() :
cls_var = 100
print("call sta_method ", cls_var)
def ins_method(self) :
self.ins_var = 1
print('call ins method ', self.ins_var)
c = Class_Member()
c.ins_method()
print(c.__dict__)
인스턴스 변수
# 처리결과
('call ins method ', 1)
{'ins_var': 1} # 인스턴스 객체 관리 영역

Predefined Instance Attributes
__dict__ dictionary R/W The instance name space.
__class__ Base class R The base class
__doc__ string OR None R/W The instance documentation string

Class 멤버 접근자 - cls
클래스 객체의 변수나 메소드 접근을 위해 cls 키워
드 사용

Instance 멤버 접근자-self
인스턴스객체 메소드의 첫 인자는 Self를 사용하여
각 인스턴스별로 메소드를 호출하여 사용할 수 있
도록 정의

Method- 인스턴스 객체
클래스 객체에서 생성되는 모든 인스턴스 객체에서 활용되므로
클래스 이름공간에서 관리
메소드 첫 파라미터에 self라는 명칭을 정의

Method- 클래스 decorator
클래스 객체에서 처리되는 메소드를 정의한다. 클래스 메소
드는 첫번째 파라미터에 cls를 전달한다.
장식자 @classmethod : 클래스 함수 위에 표시-Python 2.x
함수 classmethod() : 별도 문장으로 표시 – Python 3.x
인스턴스 객체도 호출이 가능

Method- 정적 decorator
클래스 객체로 생성된 모든 인스턴스 객체가 공유하여 사용
할 수 있다.
장식자 @staticmethod : 정적함수 위에 표시 – Python 2.x
함수 staticmethod()는 별도의 문장으로 표시 –Python 3.x
정적메소드는 파라미터에 별도의 self, cls, 등 객체에 대한
참조값을 전달하지 않아도 됨
인스턴스 객체에서도 호출이 가능

Accessing Members
클래스를 정의한 후에 인스턴스를 생성하고 메소
드 호출 및 클래스 변수를 직접 호출하여 출력
class Employee:
'Common base class for all employees‘
empCount = 0
self.name = name
def displayCount(self):
def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary
Class 정의
#인스턴스 객체 생성 : 생성자 호출
emp1 = Employee("Zara", 2000)
# 인스턴스 메소드 호출
emp1.displayEmployee()
#인스턴스 객체 생성 : 생성자 호출
emp2 = Employee("Manni", 5000)
# 인스턴스 메소드 호출
emp2.displayEmployee()
#클래스 변수 호출 및 출력
Instance 생성 및 호출

Method Bound/unbound(1)
클래스이름과 인스턴스이름으로 메소드를 호출
하면 binding 처리 됨
메소드 선언시 인자로 self, cls를 정의되어 있음
>>> class Preson() :
... def printP(self) :
... print(' instance method ')
... def printC(cls) :
... print(' class method')
…
>>> p = Preson() # 인스턴스 생성
>>> p.printP() #인스턴스 메소드 binding
instance method
>>> Preson.printP(p) # 인스턴스 메소드 unbinding
instance method
>>>
 인스턴스를 생성하고
 인스턴스 메소드 호출시는 binding 처리
 클래스로 인스턴스 메소드 호출시는 인자로
인스턴스 객체를 전달해서 unbinding

Method Bound/unbound(2)
메소드 선언시 인자로 self, cls를 정의되어 있는
것에 따라 매칭시켜야 됨
Transformation Called from an Object Called from a Class
Instance method f(*args) f(obj,*args)
Static method f(*args) f(*args)
Class method f(cls, *args) f(*args)

Method Chain
class Person:
def name(self, value):
self.name = value
return self
def age(self, value):
self.age = value
return self
def introduce(self):
print "Hello, my name is", self.name, "and I am", self.age, "years old."
person = Person()
#객체의 메소드를 연속적으로 호출하여 처리
person.name("Peter").age(21).introduce()
객체들간의 연결고리가 있을 경우 메소드 결과값을 객체로 받아
연속적으로 실행하도록 처리

Object Chain
#class 정의하고 인스턴스에서 타 객체를 호출
class A:
def __init__(self ):
print 'a'
self.b = B()
#object chain을 하는 class 생성
class B:
print 'b'
def bbb(self):
print "B instance method "
a = A()
print a.b.bbb()
객체들간의 연결고리(Association, Composite 관계)가 있을 경
우 메소드 결과값을 객체로 받아 연속적으로 실행하도록 처리
객체.내부객체.메소
드 처리
#결과값
a
b
B instance
method
None

생성자-Creating Instance
파이썬 생성자 __init__() 함수를 오버라이딩한 후
클래스이름(파라미터)를 이용하여 객체 생성
생성자 함수는 자동으로 연계됨
class Employee:
'Common base class for all employees'
empCount = 0
self.name = name
"This would create first object of Employee class"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"This would create second object of Employee class"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
생성자 정의
인스턴스 객체 생성
생성자와 자동으로 연계

소멸자- Destroying Objects
클래스의 생성된 인스턴스를 삭제하는 메소드
#!/usr/bin/python
class Point:
def __init( self, x=0, y=0):
self.x = x
self.y = y
def __del__(self):
class_name = self.__class__.__name__
print class_name, "destroyed"
pt1 = Point()
pt2 = pt1
pt3 = pt1
print id(pt1), id(pt2), id(pt3) # prints the ids of the obejcts
del pt1
del pt2
del pt3
소멸자 정의
소멸자 활용

클래스 구조 알기(1)
>>> one = 1
>>> type(one)
<type 'int'>
>>> type(type(one))
<type 'type'>
>>> type(one).__bases__
(<type 'object'>,)
>>>
>>> object
<type 'object'>
>>> type
<type 'type'>
>>> type(object)
<type 'type'>
>>> object.__class__
<type 'type'>
>>> object.__bases__
()
>>> type.__class__
<type 'type'>
>>> type.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> isinstance(object, object)
True
>>> isinstance(type, object)
True
>>> isinstance(object, type)
True
objecttype
int float str
클래스 구조

클래스 구조 알기(2)
>>> list
<type 'list'>
>>> list.__class__
<type 'type'>
>>> list.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> tuple.__class__, tuple.__bases__
(<type 'type'>, (<type 'object'>,))
>>> dict.__class__, dict.__bases__
(<type 'type'>, (<type 'object'>,))
>>>
>>> mylist = [1,2,3]
>>> mylist.__class__
<type 'list'>
데이터 타입은 상속을 받을 때 타입 객체를 바로
받지만 base는 object 클래스를 처리
객체 생성 예시
메타클래스 클래스 인스턴스
type object
list mylist

issubclass/isinstance 함수
>>> issubclass(list,object)
True
>>> list.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> issubclass(list, type)
False
>>>
issubclass() : __bases__ 기준으로 상속관계
isinstance() : __ class__ 기준으로 인스턴스 객
체 관계
>>> isinstance(list, type)
True
>>> list.__class__
<type 'type'>
>>>
>>> isinstance(list, object)
True
>>>
issubclass 처리 isinstance 처리

Class & instance namespace
Class Object는 클래스 메소드, 정적메소드, 클래스 내부 변수 등을 관리한다.
파이썬은 변수나 메소드 검색 기준이 인스턴스> 클래스 > Built-in Class 순으로 매
칭시키므로 .연산자를 이용하여 인스턴스도 메소드 호출이 가능하다.
>>> class Simple :
... pass
...
>>> Simple
<class __main__.Simple at 0x0212B228>
>>> Simple.__name__
'Simple‘
>>> Simple.__dict__
{'__module__': '__main__', '__doc__': None}
>>> s = Simple()
>>> s.__dict__
{}
>>> s.name = "Simple instance"
>>> s.__dict__
{'name': 'Simple instance'}
Instance 생성 및 인스턴스 멤버 추가Class 정의

클래스와 인스턴스 접근

Members(변수) Access
Class/Instance 객체에 생성된 변수에 대한 구조
및 접근 방법
>>> # class 정의
>>> class C(object):
... classattr = "attr on class“
...
>>> #객체 생성 후 멤버 접근
>>> cobj = C()
>>> cobj.instattr = "attr on instance"
>>>
>>> cobj.instattr
'attr on instance'
>>> cobj.classattr
'attr on class‘
멤버접근연사자(.)를 이용하여
접근
C
classattr
cobj:C
instattr
cobj = C()

Members(변수) Access -세부
Class/Instance 객체는 내장 __dict__ 멤버(변수)에
내부 정의 멤버들을 관리함
>>> # 내장 __dict__를 이용한 멤버 접근
>>> # Class 멤버
>>> C.__dict__['classattr']
'attr on class'
>>> # Instance 멤버
>>> cobj.__dict__['instattr']
'attr on instance'
>>>
>>> C.__dict__
{'classattr': 'attr on class', '__module__': '__main__',
'__doc__': None}
>>>
>>>
>>> cobj.__dict__
{'instattr': 'attr on instance'}
>>>
C
cobj:C
cobj = C()
__dict__:dict
classattr
__dict__:dict
classattr
내장 객체
내장 객체

Members(메소드) Access
Class 정의시 인스턴스 메소드 정의를 하면 Class
영역에 설정
>>> #Class 생성
>>> class C(object):
... classattr = "attr on class“
... def f(self):
... return "function f"
...
>>> # 객체 생성
>>> cobj = C()
>>> # 변수 비교
>>> cobj.classattr is C.__dict__['classattr']
True
변수 비교
C
classattr
f
cobj:C
instattr
cobj = C()

Members(메소드) Access-세부
인스턴스에서 인스턴스메소드 호출하면 실제 인스
턴스 메소드 실행환경은 인스턴스에 생성되어 처리
>>> #인스턴스에서 실행될 때 바운드 영역이 다름
>>> # is 연산자는 동일 객체 체계
>>> cobj.f is C.__dict__['f']
False
>>>
>>> C.__dict__ {'classattr': 'attr on class',
'__module__': '__main__', '__doc__': None,
'f': <function f at 0x008F6B70>}
>>> 인스턴스에 수행되는 메소드 주소가 다름
>>> cobj.f
<bound method C.f of <__main__.C instance at
0x008F9850>>
>>> # 인스턴스 메소드는 별도의 영역에 만들어짐
>>> # 인스턴스 내에 생성된 메소드를 검색
>>> C.__dict__['f'].__get__(cobj, C)
<bound method C.f of <__main__.C instance at
0x008F9850>>
C
cobj:C
cobj = C()
__dict__:dict
classattr
f
__dict__:dict
classattr
f
내장 객체
내장 객체

Controlling Attribute Access
Instance의 Attribute에 대한 접근을 할 수 있는 내
부 함수
__getattr__(self, name)
__setattr__(self, name, value)
__delattr__(self, name)
__getattribute__(self, name)

Controlling Attribute Access
인스턴스의 속성에 대한 접근을 내부 함수로 구현하
여 접근
class A() :
__slots__ =['person_id', 'name']
def __init__(self, person_id, name) :
self.person_id = person_id
self.name = name
def __getattr__(self, name) :
return self.__dict__[name]
def __setattr__(self, name, value):
if name in A.__slots__ :
self.__dict__[name] = value
else:
raise Exception(" no match attribute")
def __delattr__(self, name) :
del self.__dict__[name]
def __getattribute__(self, name):
return self.__dict__[name]
a = A(1,'dahl')
print a.__getattr__('name')
print a.__getattr__('person_id')
print a.__dict__
print a.__setattr__('name','moon')
print a.__setattr__('person_id',2)
print a.__getattr__('name')
print a.__getattr__('person_id')
print a.__delattr__('name')
print a.__dict__
a.name = 'gahl'
#a.s = 1
print a.__dict__

Inheritance
상속은 상위 클래스를 하나 또는 여러 개를 사용하는
방법
class 상위 클래스명 :
pass
class 클래스명(상위 클래스명) :
pass
상속 정의시 파라미터로 상위 클래스명을 여러 개 작
성시 멀티 상속이 가능함
class 클래스명(상위 클래스명, 상위 클래스명) :
pass

Inheritance- scope
상속된 클래스도 검색하는 순서가 파라미터를 정리
한 순서대로 변수나 메소드를 검색하여 처리됨
상속된 클래스에 동일한 이름이 변수나 메소드가 존
재시 첫번째 검색된 것으로 처리함
class 클래스명(상위 클래스명, 상위 클래스명) :
pass

Inheritance - 예시
class Parent: # define parent class
parentAttr = 100
def __init__(self):
print "Calling parent constructor“
def parentMethod(self):
print 'Calling parent method'
def setAttr(self, attr):
Parent.parentAttr = attr
def getAttr(self):
print "Parent attribute :", Parent.parentAttr
class Child(Parent): # define child class
def __init__(self):
print "Calling child constructor"
def childMethod(self):
print 'Calling child method'
c = Child() # instance of child
c.childMethod() # child calls its method
c.parentMethod() # calls parent's method
c.setAttr(200) # again call parent's method
c.getAttr() # again call parent's method
# 결과값
Calling child constructor
Calling child method
Calling parent method
Parent attribute : 200
Class 정의 인스턴스 생성 및 호출

Mixin
기존 상속구조에 대한 변경을 최소화하기 위해 메소
드기반의 클래스 생성하여 상속받아 처리하는 방법
class Mixin :
def add(self,x,y) :
return self.x + self.y
def sub(self,x,y) :
if isinstance(self, String) :
return " String no support"
else :
return self.x - self.y
class Number(Mixin) :
def __init__(self, x,y) :
self.x = x
self.y = y
class String(Mixin) :
def __init__(self, x,y) :
self.x = x
self.y = y
n1 = Number(5,6)
n1.add(n1.x,n1.y)
n1.sub(n1.x,n1.y)
s1 = String("hello ", "world")
print s1.add(s1.x, s1.y)
print s1.sub(s1.x, s1.y)
인스턴스 생성 및 호출

Overriding
메소드를 이름으로 검색하므로 하위 클래스에 동
일한 메소드가 존재하면 인스턴스 호출시 하위
클래스 메소드 부터 호출하므로 Overriding 처리
class 상위 클래스명 :
def method(self) :
pass
class 클래스명(상위 클래스명) :
def method(self) :
pass

연산자 Overriding
Builtin 연산자에 대한 메소드 등에 대해서는 클
래스 내에 재정의해서 처리 가능
class Vector:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __str__(self):
return 'Vector (%d, %d)' % (self.a, self.b)
def __add__(self,other):
return Vector(self.a + other.a, self.b + other.b)
# __init__ 생성자 메소드 overriding
v1 = Vector(2,10)
v2 = Vector(5,-2)
# __add__ 메소드 overriding
print v1 + v2

Information hiding -변수
__명칭 : Private
(객체 내부에서만 사용)
외부에서 호출시 mangling 되는 구조로
요청시 접근 가능
인스턴스._클래스명__명칭
_명칭 : protected
(클래스 및 하위 클래스에서만 사용)

Information hiding -변수예시
명칭 : public
(파이썬은 공개되는 게 기본)
__명칭 : Private
(객체 내부에서만 사용)
mangling 되는 구조로 명칭이 변경됨
호출시는
인스턴스._클래스명__명칭
_명칭 : protected
(클래스 및 하위 클래스에서만 사용권고)
“don’t touch this, unless you’re a subclass”
>>>class foo:
… def __secret(self): pass
…
foo.__secret => AttributeError: __secret
>>>foo.__dict__
{'_foo__secret': <function __secret at fc328>,
'__module__': '__main__', '__doc__': None}
Private 메소드 정의 및 호출 Class Namespace 명칭

Information hiding –변수-특별
__명칭__ : 내장된 변수나 함수 등을 정의

Information hiding –
Descriptor(Property)
파이썬은 Property 객체를 이용하여 객체내의 변수들의 접근을 메소드
로 제어한다.
Descriptor 객체, Property 객체나 @property decorator를 이용
인스턴스 객체의 변수 명과 동일한 property 객체가 생성되어야 함
Class P
Instance p1
{‘x’: }
Descriptor
/Property
x
생성
인스턴스생성
p1.x 접근
Property 내 메소드 호출하여 처리

Descriptor
설명은 그 속성 접근 기술자 프로토콜의 방법에
의해 무시되었다 "바인딩 행동"을 가진 객체 속성
중 하나입니다
__get__(self, instance, owner),
__set__(self,instance, value),
__delete__(self, instance).

Descriptor 종류
Method descriptor와 Data descripter 로 구분
 Method descriptor는 __get__(self, instance,
owner) 구현
 Data descriptor는 __get__(self, instance,
owner) __set__(self,instance, value),
__delete__(self, instance) 구현

Descriptor : int.__add__
Method descriptor로 구현되어 __get__(self,
instance, owner) 가지고 있다
P =1
# 직접 호출
p.__add__(3) # 결과값 4
#인스턴스에서 호출
type(p).__add__.__get__(p,int)(3) #결과값 4
#class에서 호출
int.__add__.__get__(1,int)(3)

Descriptor : binding behavior
binding 하는 법
Direct Call
Instance Binding
Class Binding
Super Binding
class D(object) :
def __init__(self, x) :
self.x = x
def __get__(self,instance=None,cls=None) :
return self.x
class D1(D) :
def __init__(self, x) :
D.__init__(self,x)
d = D(1)
print " d"
print d.__dict__
print d.x
print " direct call",d.__get__()
print " Class binding call ",D.__get__(d,d)
print "instance binding",type(d).__get__(d,d)
d1 = D1(2)
print " d1"
print d1.__dict__
print d1.x
print " direct call",d1.__get__()
print " Class binding call ", D1.__get__(d1,d1)
print "instance binding",type(d1).__get__(d1,d1)
print D1.mro()
print "super binding",super(D1,d1).__get__(d1,d1)

Creating descriptor
Descriptor 클래스를 생성해서 처리하는 방법
class Descriptor(object):
def __init__(self):
self._name = ''
def __get__(self, instance, owner):
print "Getting: %s" % self._name
return self._name
def __set__(self, instance, name):
print "Setting: %s" % name
self._name = name.title()
def __delete__(self, instance):
print "Deleting: %s" %self._name
del self._name
class Person(object):
name = Descriptor()
>>> user = Person()
>>> user.name = 'john smith'
Setting: john smith
>>> user.name
Getting: John Smith
'John Smith‘
>>> del user.name
Deleting: John Smith

Creating Property- 객체 직접 정의(1)
인스턴스 객체의 변수 접근을 메소드로 제약하기 위해서는
Property 객체로 인스턴스 객체의 변수를 Wrapping 해야 함
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
class P:
def __init__(self,x):
self.x = x
def getx(self) :
return self.x
def setx(self, x) :
self.x = x
def delx(self) :
del self.x
x = property(getx,setx,delx," property test ")
Getter, setter, deleter 메
소드를 정의
인스턴스 객체의 변수명과
동일하게 Property 객체 생
성(내부에 _x 생김)

Creating Property–객체 직접 정의(2)
실제 인스턴스 객체의 변수에 접근하면 Property
객체의 메소드를 호출하여 처리되고 인스턴스 객
체의 변수값이 변경됨
p1 = P(1001)
print id(p1.x)
print P.__dict__['x']
print id(p1.__dict__['x'])
print p1.x
p1.x = -12
print p1.x
print p1.__dict__
#처리결과값
44625868
<property object at
0x02C1D4E0>
44625868
1001
-12
{'x': -12}

Creating Property decorator(1)
인스턴스 객체의 변수 접근을 메소드로 제약하기 위해서는
Property 객체로 인스턴스 객체의 변수를 Wrapping 해야 함
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
class P:
def __init__(self,x):
self.x = x
@property
def x(self):
return self.__x
@x.setter
def x(self, x):
self.__x = x
@x.deleter
def x(self):
del self.x
Getter, setter, deleter 메
소드를 정의
인스턴스 객체의 변수명과
동일하게 Property 객체 생
성(내부에 _x 생김)

Creating Property decorator(2)
Property 객체 생성하여 처리하는 방식과 동일
p1 = P(1001)
print id(p1.x)
print P.__dict__['x']
print id(p1.__dict__['_x'])
print p1.x
p1.x = -12
print p1.x
print p1.__dict__
#처리결과값
31152872 <property
object at
0x7fea026d3e10>
31152872
1001
-12
{'_x': -12}

왜 모든 것을 객체로 관리하나?
모든 것은 객체
값
문자열
컨테이너
함수
클래스
튜플
리스트
딕션너리
집합
파이썬은 모든 것을 객체로 인식한다.
데이터 구조가 다 객체이므로 클래스를 가지고 생성시 참조를 가지고 있음
파일
모듈
패키지
모듈

타입에 대한 예약어는 클래스?
파이썬은 모든 것을 객체로 관리하므로 키워드도 내장된 클래스 객체
>>> type
<type 'type'>
>>> int
<type 'int'>
>>> float
<type 'float'>
>>> str
<type 'str'>
>>> list
<type 'list'>
>>> tuple
<type 'tuple'>
>>> dict
<type 'dict'>
>>> file
<type 'file'>
>>> re
<module 're' from 'C:Python27libre.pyc'>
>>> re.__class__
<type 'module'>

Object Scope
객체들간의 관계(상속 및 instance 생성 등)에 따라 객체 멤버들에 대
한 접근을 처리
검색 순서 : 인스턴스> 클래스> 상속클래스>builtin Class
상속이 많아지면 다양한 상위 멤버들을 접근하여 처리할 수 있다.

Predefined Instance Attributes
__dict__ dictionary R/W The instance name space
__class__ class R/W The class of this instance

Association
객체간에 관계를 구성하여 처리
객체내부에 관계 객체를 생성하여 해당 객체의 기능을 처리
A
B

Association:Composite
class A:
print 'a'
self.b = B()
class B:
print 'b'
def bbb(self):
a = A()
print a.b.bbb()
객체들간의 연결고리(Association, Composite 관계)가 있을 경
우 메소드 결과값을 객체로 받아 연속적으로 실행하도록 처리
객체.내부객체.메소
드 처리
#결과값
a
b
B instance
method
None

Association: Composite예시
# association 클래스 정의
class Other(object):
def override(self):
print "OTHER override()"
def implicit(self):
print "OTHER implicit()"
def altered(self):
print "OTHER altered()"
객체관의 관계가 상속이 아닌 사용관계(use)로
전환
# 사용 클래 스 정의
class Child(object):
def __init__(self):
# 인스턴스 생성시 속성으로 정이
self.other = Other()
def implicit(self):
self.other.implicit()
def override(self):
print "CHILD override()"
def altered(self):
print "CHILD, BEFORE OTHER altered()"
self.other.altered()
print "CHILD, AFTER OTHER altered()"

Association:Aggregation
class B(object):
pass
class A(object):
def __init__(self, b):
self.b = b
b = B()
a = A(b)
__init__ 메소드에 사용 객체를 받아서 내부에서 처
리

Dependency
객체간에 관계를 구성하여 처리
객체내부에 관계 객체로써 메소드 등에서 일회성으로 해당 객체를 생성하여 기능
을 처리
A
B

Dependency
class C:
print 'a'
self.b = B()
def ccc(self, b) :
return b.bbb()
class B:
print 'b'
def bbb(self):
a = C()
print a.b.bbb()
print a.ccc(B())
객체의 관계가 일회성 적으로 처리가 되는 관계
객체.메소드(인스턴스
객체) 처리
#결과값
a
b
B instance method
None
b
B instance method
None

Self Method Chain
class Person:
def name(self, value):
self.name = value
return self
def age(self, value):
self.age = value
return self
def introduce(self):
print "Hello, my name is", self.name, "and I am", self.age, "years old."
person = Person()
#객체의 메소드를 연속적으로 호출하여 처리
person.name("Peter").age(21).introduce()
객체 내의 메소드의 결과를 자기자신으로 리턴하여 메소드를
연속해 호출하여 처리

타 객체 Method Chain
class A:
print 'a'
self.b = B()
class B:
self.c = C()
print 'b'
def bbb(self):
return self.c
class C:
print 'c'
def ccc(self):
print "C instance method "
클래스 정의시 내부에서 인스턴스를 가진 경우
chain 처리를 위해 return으로 해당 객체를 전달
#결과값
a
c
b
B instance method
C instance method
None
a = A()
print a.b.bbb().ccc()

Duck typeing 정의 방법
다양한 클래스가 동일한 메소드를 처리할 수 있
도록 인터페이스를 갖도록 만드는 법
함수
클래스
Duck typing에 필요한 함수 정의 후
인스턴스들의 메소드 호출 처리
Duck typing에 필요한 클래스 정의 후
인스턴스들의 메소드 호출 처리

Duck typeing : 함수 구현(1)
Duck typeing 함수 정의 후 클래스에 동일한 메
소드 정의
def in_the_forest(duck):
duck.quack()
duck.feathers()
class Duck:
def quack(self):
print("Quaaaaaack!")
def feathers(self):
print("The duck has white and gray
feathers.")
class Person:
def quack(self):
print("The person imitates a duck.")
def feathers(self):
print("The person takes a feather
from the ground and shows it.")
def name(self):
print("John Smith")
함수 정의 클래스 정의

Duck typeing : 함수 구현(2)
Duck typeing 처리
def game():
donald = Duck()
john = Person()
in_the_forest(donald)
in_the_forest(john)
print "function duck typeing "
game()
# 실행 결과
function duck typeing
Quaaaaaack!
The duck has white and gray feathers.
The person imitates a duck.
The person takes a feather from the ground
and shows it.

Duck typeing : 클래스 구현(1)
Duck typeing 클래스 정의 후 클래스에 동일한
메소드 정의
class InTheForest() :
@staticmethod
def quack(self) :
self.quack()
@staticmethod
def feathers(self) :
self.feathers()
@classmethod
def all(cls,self) :
cls.quack(self)
cls.feathers(self)
class Duck:
def quack(self):
print("Quaaaaaack!")
def feathers(self):
print("The duck has white and gray
feathers.")
class Person:
def quack(self):
print("The person imitates a duck.")
def feathers(self):
print("The person takes a feather
from the ground and shows it.")
def name(self):
print("John Smith")
함수 정의 클래스 정의

Duck typeing : 클래스 구현(2)
Duck typeing 처리
def gameC():
donald = Duck()
john = Person()
InTheForest.all(donald)
InTheForest.all(john)
print " class duck typeing "
gameC()
# 실행 결과
class duck typeing
Quaaaaaack!
The duck has white and gray feathers.
The person imitates a duck.
The person takes a feather from the ground
and shows it.

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