이번에 나눌 이야기는 파이썬 클래스에서 동적으로 메서드를 생성하는 방법에 대한 이야기입니다. dataclass 데코레이터의 동작 원리를 살펴보다가 알게된 내용을 정리해 봅니다.

 

EXEC 함수 

먼저 exec 함수에 대해 알아봅니다.

이 함수는 텍스트로 작성된 코드를 실행하기 위한 용도로 사용됩니다. 즉, 파이썬 코드 문자열을 동적으로 실행하는 기능을 제공합니다.

exec('print("Hello World")')

 

이 코드를 실행하면 마치 파이썬 코드로 print("Hello World")를 실행한 것과 동일한 결과를 얻습니다. 여기까지는 많이들 보셨을 텐데요, exec 함수의 서명(signature)는 다음과 같습니다.

exec(object[, globals[, locals]])

 

두번째 인자와 세번째 인자는 스코프의 네임스페이스입니다.  따라서 특정 인수값을 전달하지 않으면 현재의 전역/지역 네임스페이스를 기반으로 실행됩니다.

exec(object) # 현재 스코프에서 코드 실행
exec(object, globals) # 주어진 전역 네임스페이스에서 실행
exec(object, globals, locals) # 전역과 지역 네임스페이스를 분리하여 실행

 

 

SETATTR 함수

setattr 함수는 객체의 속성을 동적으로 추가하거나 변경하는 함수입니다. 즉, 클래스/객체에 속성을 추가하거나 기존 속성을 수정할 수 있습니다. 이 함수의 서명은 다음과 같습니다.

setattr(object, name, value)
# object: 속성을 추가하거나 수정할 대상 객체
# name: 속성의 이름(문자열)
# value: 설정할 속성 값

 

예를 들어 빈 Person이라는 클래스를 만들고, 여기에 name이라는 속성을 동적으로 추가해 봅시다.

class Person:
    pass  # 빈 클래스 정의

p = Person()

# 동적으로 'name' 속성 추가
setattr(p, 'name', 'neozest')
print(p.name)  # neozest

 

 

클래스에 메서드 동적으로 추가하기

파이썬에서 함수는 1급 시민입니다. 즉, 함수 자체를 인수로 주고 받을 수도 있습니다.

이번에는 Animal 클래스를 만들고, 여기에 speak 메서드를 동적으로 추가해 보겠습니다. 먼저 클래스 코드!

 

class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

a = Animal("Dog")
a.speak()  # AttributeError 발생!

 

AttributeError 예외가 발생했습니다. 당연한 결과죠. Animal 클래스에 speak 메서드가 정의되어 있지 않습니다. 

 

이번엔 동적으로 메서드를 추가해 보겠습니다. 본질적으로 어떤 함수 정의 객체를 클래스에 추가하는 작업입니다. 이를 보다 추상화해서 특정 클래스에 특정 코드를 메서드로 추가하는 함수를 만들어 봅니다.

def add_method(cls, method_name, method_body):
    code = f"def {method_name}(self): {method_body}"
    exec(code, globals(), locals())
    setattr(cls, method_name, locals()[method_name])

 

code는 함수를 선언하기 위해 만든 문자열입니다. 이 함수 정의 코드 문자열을 exec 함수를 사용하여 전역/지역 네임스페이스에서 실행합니다. 그렇게 만들어진 속성(메서드)를 setattr함수를 사용하여 특정 클래스의 신규 속성으로 등록합니다.

이제 Animal 클래스에 새로운 메서드를 추가한 후 speak 메서드를 호출해 봅니다.

add_method(Animal, "speak", 'print(f"{self.name} makes a sound")')

a = Animal("Dog")
a.speak()  # Dog makes a sound

 

이제 문제없이 speak 메서드를 호출할 수 있습니다.

 

심지어 람다함수로도 메서드를 동적으로 추가할 수 있습니다.

setattr(Animal, "shout", lambda self: "Roar!")

print(a.shout())  # Roar!

 

 

마무리 - dataclass 데코레이터

dataclass 데코레이터는 클래스 정의를 자동화하는 기능을 제공하여 __init__, __repr__, __eq__와 같은 던더 메서드를 직접 작성하지 않아도 자동으로 생성해 줍니다. dataclass 데코레이터는  클래스의 __annotations__ 던더 속성을 이용하여 사용자 정의 클래스를 수정합니다. 이 속성은 클래스에 대한 메타정보,즉  변수, 속성, 함수 인자, 반환값 등에 대한 타입 힌트를 담고 있습니다. 이 속성을 이용하여 필요한 메서드를 동적으로 클래스에 추가할 수 있습니다.

 

알아두면 좋을법한 관련 정보

데코레이터, 네임스페이스에 대한 보다 자세한 이야기는 제가 번역하고 인사이트 출판사에서 펴낸 <Python How-To: 파이썬다운 코드를 개발하는 63가지 실용기법>의 다음 부분에 설명되어 있습니다.

  • dataclass 데코레이터:Python How-to의 9.2절에 자세히 설명되어 있습니다.
  • LEGB 네임스페이스 규칙: Python How-to의 10.3절에 자세히 설명되어 있습니다.
  • 데코레이터: Python How-To의 7.3절에 자세히 설명되어 있습니다.

책을 구매하시면 출판사에서 더 좋은 파이썬 책을 만드는데 도움이 되지 않을까요. :)

 

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파이썬다운 코드를 개발하는 63가지 실용 기법 | 프로그래밍 인사이트 Programming Insight | 용 추이

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파이썬에는 다양한 패키지 관리 도구가 존재합니다. pip, venv, virtualenv, pipenv, poetry 등 각 도구들은 가상환경 생성, 패키지 설치, 의존성 관리 등의 역할을 분담합니다. 최근 이 모든 기능을 하나로 통합하면서도 빠른 속도를 자랑하는 새로운 도구가 등장했습니다. 바로 uv입니다.

 

uv

uvAstral에서 개발한 초고속 파이썬 패키지 관리 도구입니다. 러스트(Rust)로 개발되었기 때문에 네이티브 툴의 매우 빠른 속도와 러스트 메모리 모델이 제공하는 높은 안정성이 제공합니다. Astral은 uv뿐만 아니라 파이썬 코드 린터인 Ruff도 러스트로 개발하고 있습니다. uv는 여러 파이썬 도구들이 제공하던 다양한 기능을 하나로 통합한 스위스 군대 칼같은 멀티툴로, 단일 명령어를 사용하여 가상환경을 만들고 패키지를 설치하며, 프로젝트의 의존성을 관리할 수 있습니다.

 

특징

  • 매우 빠른 속도: 러스트로 구현되었기 때문에 기존 도구보다 월등히 빠릅니다. pip보다 10배~100배 빠르다고 홍보하고 있죠.
  • 올인원 도구: pip, venv, virtualenv, pip-tools, poetry의 기능을 모두 갖추고 있습니다.
  • 자동 가상환경 생성: 패키지를 설치할 때 가상환경이 없으면 자동으로 생성합니다.
  • PEP 582 지원: .venv 없이도 프로젝트 로컬 디렉터리에 패키지를 설치할 수 있습니다.
  • Python과의 높은 호환성: 표준 파이썬 워크플로와 충돌 없이 동작할 수 있습니다.

 

무엇을 대체할 수 있을까?

uv는 아래 도구들을 모두 대체할 수 있습니다:

  • pip (패키지 설치/제거)
  • venv, virtualenv (가상환경 생성)
  • pip-tools, pipenv, poetry (의존성 관리 및 고정)

따라서 여러 도구를 설치하여 설정하지 않아도, uv 하나만으로 파이썬 프로젝트를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 

설치

uv는 다음 명령어만 실행하면 간편하게 설치됩니다.

curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh

설치 후에는 터미널에서 uv 명령어가 동작하는지 확인해 봅니다:

uv --version

 

 

 

가상환경

파이썬에서 가상환경(Virtual Environment)은 서로 다른 프로젝트마다 독립적인 패키지 공간을 제공하는 기술입니다. 프로젝트마다 필요한 패키지 버전이 다를 수 있기 때문에, 시스템 전체에 영향을 주지 않고 프로젝트별로 격리된 환경을 만드는 것이 중요합니다.

 

가상환경이 필요한 이유

  • 서로 다른 프로젝트가 서로 다른 패키지 버전을 필요로 할 수 있습니다.
  • 전역 파이썬 환경에 설치된 패키지는 다른 프로젝트에 영향을 줄 수 있습니다.
  • 개발과 배포 환경 간에 일관성을 유지하기 위해서도 중요합니다.

예를 들어, A 프로젝트는 Django 4.2, B 프로젝트는 Django 5.2.5를 사용한다고 가정해 봅시다. 전역 환경에서 패키지를 설치하면 의존성 충돌이 일어날 수 있지만, 따로 가상환경을 분리하여 패키지를 설치하면 이 문제가 일어나지 않습니다.

 

가상환경의 구조

보통 가상환경은 .venv 또는 env라는 폴더로 구성되어 있고, 내부에 아래와 같은 구조를 가집니다:

.venv/
├── bin/ (또는 Scripts/ - 윈도우)
├── lib/
├── pyvenv.cfg

 

가상환경 사용법

가상환경 만들기

현재 디렉터리에 .venv 폴더를 만들고 가상환경을 생성하려면 다음 명령어를 실행합니다:

uv venv

가상환경의 이름을 지정하여 만들고 싶다면 다음 명령어를 실행합니다:

uv venv myenv

 

여러 버전의 파이썬 설치하기

uv에서는 파이썬을 설치할 수 없습니다. 따라서 파이썬 런타임은 따로 설치해야 하며, 설치된 파이썬 버전을 기반으로 가상환경을 만듭니다.

 

uv에서 특정 파이썬 버전으로 가상환경을 만들려면 해당 버전이 시스템에 먼저 설치되어 있어야 합니다. 파이썬은 공식 웹사이트나 pyenv, 패키지 매니저를 통해 여러 버전을 한 컴퓨터에 설치할 수 있습니다.

 

macOS / Linux의 경우 pyenv를 사용할 수 있습니다.

brew install pyenv         # macOS의 경우
sudo apt install pyenv     # Ubuntu의 경우

pyenv install 3.11.6
pyenv install 3.10.13

 

설치된 버전은 pyenv versions로 확인하고, 특정 버전을 기본값으로 설정할 수 있습니다.

pyenv global 3.11.6

 

Windows의 경우 python.org에서 설치본을 다운로드 받아 설치하거나 winget 명령어로 설치할 수 있습니다.

winget install Python.Python.3.11
winget install Python.Python.3.10

 

설치 후 python3.11 --version 과 같이 확인할 수 있고, uv에서 사용할 때는 해당 경로 또는 명령어를 지정하면 됩니다.

 

다른 파이썬 버전으로 가상환경 만들기

사용하고 싶은 파이썬 버전을 --python 매개변수로 지정합니다.

uv venv --python=python3.11

Windows에서는 파이썬의 전체 경로를 지정합니다.

uv venv --python="C:\Python311\python.exe"

가상환경을 활성화하는 방법은 기존과 동일합니다.

 

macOS/Linux에서는 다음 명령어를 실행합니다.:  .venv/bin/activate

Windows에서는 다음 명령어를 실행합니다.: .venv\Scripts\Activate.ps1

가상환경을 비활성화하려면 다음 명령어를 실행합니다.: deactivate

 

패키지 설치 및 의존성 관리

uvpip의 역할을 빠르고 효율적으로 수행합니다. 아래는 uv pip를 사용하는 주요 예제입니다.

 

패키지 설치 관리

패키지 설치

uv pip install requests

이 명령어는 requests 패키지를 설치합니다. 사용중인 가상환경이 없으면 자동으로 .venv 가상환경을 만들고 거기에 해당 패키지를 설치합니다.

 

설치된 패키지 목록 저장하기

uv pip freeze > requirements.txt

 

requirements.txt 기반으로 패키지 설치하기

uv pip install -r requirements.txt

 

더 빠르고 깔끔하게 동기화하고 싶다면 sync 명령어를 사용할 수 있습니다:

uv pip sync requirements.txt

 

패키지는 어디에 설치될까?

uv pip install로 설치한 패키지는 가상환경 내부의 site-packages 폴더에 저장됩니다.
예를 들어, .venv 폴더를 가상환경으로 사용하고 있다면 다음 경로에 설치됩니다:

 

macOS/Linux에서는 다음 경로에 설치됩니다. : .venv/lib/python3.x/site-packages/

Windows에서는 다음 경로에 설치됩니다. : .venv\Lib\site-packages\

이 경로는 파이썬이 모듈을 찾을 때 사용하는 sys.path에 자동 등록됩니다.
즉, 가상환경을 활성화하면 해당 디렉터리에 설치된 모든 모듈을 바로 import해서 사용할 수 있습니다.

import site
print(site.getsitepackages())

import sys
print(sys.path)

 

uv는 일반적인 파이썬 가상환경 구조를 준수하므로 기존 venv, virtualenv와 완벽히 호환됩니다.

 

이제 uv로 빠르고 깔끔한 파이썬 개발 환경을 구성해보세요.

 

 

가상환경에 대한 보다 자세한 이야기는 제가 번역하고 인사이트 출판사에서 펴낸 <파이썬다운 코드를 개발하는 63가지 실용기법> 488쪽부터 493쪽까지 설명되어 있습니다.

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