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이 시리즈를 통해 파이썬 코드를 더 현대적이고 효율적인 방식으로 작성하기 위한 다양한 기법을 알아보았습니다. 오래된 문법이나 관용구 대신, Python 3.6+ 이후에 등장한 새로운 문법과 라이브러리를 적극 활용하면 코드 가독성, 유지보수성, 성능 및 생산성 측면에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다.이번 글에서는 지금까지 다룬 내용을 간략히 정리하고, 실제 프로젝트 적용을 위한 주의점과 추가로 탐색할 만한 주제를 제시하겠습니다.지금까지 다룬 내용 정리f-string (1편):%, str.format() 대비 f-string으로 가독성↑, 변수 참조 직관적, 성능 이점도 기대타입 힌트 & Mypy (2편):타입 힌트로 코드 명확성 증가, 대규모 프로젝트 유지보수성↑Mypy 정적 분석으로 런타임 전 타입 오류 ..
파이썬은 예전부터 간단한 리스트 컴프리헨션, map(), filter() 함수로 함수형 프로그래밍(FP) 스타일을 지원했습니다. 하지만 복잡한 데이터 처리 로직을 구현할 때는 여전히 for 루프가 길어지거나, 중간 중간 임시 변수를 많이 선언하는 경우가 발생할 수 있었습니다.functools, itertools 모듈은 이러한 문제를 해결하기 위한 고급 함수형 툴셋을 제공하여, 데이터 변환, 그룹화, 누적 연산 등을 더 직관적이고 Pythonic하게 처리할 수 있게 합니다.이번 글에서는 기존 방식과 새로운 함수형 접근법의 비교, 주요 함수 및 장단점을 살펴봅니다.이전에는 어떻게 했을까?전통적 for 루프 기반 처리data = [1, 2, 3, 4, 5]# 짝수만 제곱해서 합산하기result = 0for x..
기존 파이썬 코드에서는 파일, 네트워크 소켓, DB 커넥션 등 자원 사용 후 수동으로 정리(닫기)해야 했습니다. 이를 위해 try-finally 블록을 사용했지만, 매번 이런 보일러플레이트를 작성하는 것은 번거롭고, 예외 발생 시 자원 반납 처리 누락 등의 문제가 생기기 쉬웠습니다.Context Manager와 with문을 사용하면 이러한 자원 정리 과정을 자동화하고, 코드 가독성과 안전성을 크게 향상시킬 수 있습니다.이번 글에서는 기존 방식과 새로운 방식의 비교, Context Manager 개념, with문 사용 예제, 장단점을 살펴봅니다.이전에는 어떻게 했을까?try-finally를 통한 수동 자원 정리f = open("data.txt", "r")try: content = f.read()fin..
과거 파이썬 코드에서는 복잡한 if-elif 체인이나 dict 매핑으로 다양한 조건 분기를 처리했습니다. 이 방식은 조건이 많아질수록 코드 가독성이 떨어지고, 나중에 새로운 조건을 추가할 때 수정 범위가 커지는 문제를 일으킵니다. Python 3.10부터 도입된 match 문(Structural Pattern Matching)은 이런 상황에서 훨씬 더 선언적이고 구조적인 패턴 기반 분기 로직을 구현할 수 있도록 지원합니다.이번 글에서는 기존 조건문 처리 방식과 패턴 매칭의 차이, 패턴 매칭 도입 시 장단점을 살펴봅니다.이전에는 어떻게 했을까?복잡한 if-elif 체인command = "start"if command == "start": action = "Launching..."elif command..
예전에는 파이썬 패키지를 만들 때 setup.py, requirements.txt, MANIFEST.in 등 여러 파일을 관리해야 했고, 의존성 관리도 pip와 virtualenv로 수동 처리하곤 했습니다. PEP 518로 제안된 pyproject.toml은 프로젝트 빌드 시스템 표준을 정의하고, Poetry 같은 툴을 이용하면 의존성 관리, 빌드, 배포까지 한 번에 해결할 수 있습니다.이번 글에서는 기존 방식과 새 방식의 비교, pyproject.toml과 Poetry의 장단점, 기본 사용법을 다룹니다.이전에는 어떻게 했을까?setup.py + requirements.txt 방식setup.py로 패키지 메타데이터(이름, 버전, 의존성) 정의requirements.txt로 개발 의존성 관리패키지 빌드/배..
과거 파이썬에서 동시성이나 병렬 처리를 구현하려면 threading이나 multiprocessing 모듈을 직접 다루며 복잡한 스레드 생성, 락(Lock) 관리, 프로세스간 통신(IPC) 코드를 작성해야 했습니다. 이는 코드가 장황해지고 디버깅이 어려워지는 문제를 일으켰습니다.Python 3.2+에서 도입된 concurrent.futures 모듈과 3.4+의 asyncio는 이러한 문제를 완화하고, 더 직관적이고 Pythonic한 방식으로 동시성 작업을 처리할 수 있게 합니다.이번 글에서는 기존 접근법과 새로운 접근법을 비교하고, 각 방법의 장단점을 정리합니다.이전에는 어떻게 했을까?threading, multiprocessingimport threadingdef worker(): # 작업 처리 ..
기존 파이썬 코드에서는 파일 경로를 다룰 때 os.path 모듈을 주로 사용했습니다. 하지만 이 방식은 문자열 기반으로 경로를 처리하므로 플랫폼별 경로 구분자 문제, 문자열 연산 남용, 가독성 저하가 발생할 수 있습니다. Python 3.4+에서 도입된 pathlib는 경로를 객체(클래스)로 다루며, 연산자 오버로딩을 통해 훨씬 직관적인 파일 경로 조작을 가능하게 합니다.이번 글에서는 os.path 대비 pathlib의 사용법, 장단점, 예제 코드를 소개합니다.예전에는 어떻게 했을까?os.path 방식경로 결합, 체크, 생성 등 대부분의 작업을 문자열 조작으로 처리해야 했습니다.import osbase_dir = "/path/to"filename = "data.txt"full_path = os.path...
과거에는 단순히 데이터만 담는 클래스(예: DTO, VO)를 정의할 때도 __init__, __repr__, __eq__ 등을 일일이 작성해야 했습니다. 그러나 Python 3.7부터 @dataclass 데코레이터를 사용하면 이러한 반복적인 코드를 자동으로 생성할 수 있어, 데이터 구조 정의가 훨씬 단순해집니다.이번 글에서는 전통적인 클래스 구현 방식과 dataclass를 비교하고, dataclass 사용 시 장단점, 주의점을 살펴봅니다.이전에는 어떻게 했을까?전통적인 클래스 구현 예class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __repr__(self): r..
과거 파이썬 코드에서는 타입 정보를 명시적으로 표기하지 않아도 자유롭게 코드를 작성할 수 있었습니다. 이는 유연하지만 대규모 프로젝트나 협업 상황에서 타입 불명확성으로 디버깅, 유지보수에 어려움을 줄 수 있었습니다. Python 3.5+에서 도입된 타입 힌트(Type Hints)를 사용하면 변수, 함수 인자, 반환값의 타입을 명시할 수 있고, 정적 분석 도구인 Mypy 등을 활용하면 런타임 전 코드 상의 타입 불일치를 감지할 수 있습니다.이번 글에서는 전통적인 무타입 파이썬 코드와 타입 힌트를 적용한 코드의 차이를 비교하고, 타입 힌트를 통해 얻을 수 있는 장점과 단점을 정리한 뒤 Mypy 사용 예제를 살펴봅니다.이전에는 어떻게 했을까?무타입 코드 스타일기본 파이썬 코드는 타입 선언이 없어도 자유롭게 동..
파이썬에서 문자열 포매팅은 오래전부터 다양한 방식이 존재해왔습니다. 기존에는 % 연산자나 str.format() 메서드를 주로 사용했는데, Python 3.6 이후 도입된 f-string(formatted string literal)은 훨씬 더 직관적이고, 가독성과 성능 면에서 우수한 현대적 방식으로 주목받고 있습니다.이번 글에서는 기존 포매팅 방식과 f-string을 비교하고, f-string을 사용할 때의 장점과 주의할 점을 알아보겠습니다.예전에는 어떻게 했을까?% 연산자 방식파이썬 초창기부터 있던 방식으로, C 언어의 printf 스타일을 모방한 문자열 포매팅입니다.name = "Alice"age = 30old_style = "My name is %s and I am %d years old." % ..