{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 46. 재사용 가능한 @property 메서드를 만들려면 디스크립터를 사용하라"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"@property의 가장 큰 문제점은 재사용성이다.\n",
"\n",
"@property가 데코레이션하는 메서드를 같은 클래스에 속하는 여러 애트리뷰트로 사용할 수는 없다.\n",
"\n",
"그리고 서로 무관한 클래스 사이에서 @property 데코레이터를 적용한 메서드를 재사용할 수도 없다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"class Homework:\n",
" def __init__(self):\n",
" self._grade = 0\n",
" \n",
" @property\n",
" def grade(self):\n",
" return self._grade\n",
" \n",
" @grade.setter\n",
" def grade(self, value):\n",
" if not (0 <= value <= 100):\n",
" raise ValueError(\n",
" '정수는 0과 100 사이입니다.')\n",
" self._grade = value"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"galileo = Homework()\n",
"galileo.grade = 95"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"class Exam:\n",
" def __init__(self):\n",
" self._writing_grade = 0\n",
" self._math_grade = 0\n",
" \n",
" @staticmethod\n",
" def _check_grade(value):\n",
" if not (0 <= value <= 100):\n",
" raise ValueError(\n",
" '정수는 0과 100 사이입니다.')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"이런식으로 계속 확장하려면, 시험과목을 이루는 각 부분마다 새로운 @property를 지정하고 관련 검증 메서드를 작성해야한다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"class Exam:\n",
" def __init__(self):\n",
" self._writing_grade = 0\n",
" self._math_grade = 0\n",
"\n",
" @staticmethod\n",
" def _check_grade(value):\n",
" if not (0 <= value <= 100):\n",
" raise ValueError(\n",
" '점수는 0과 100 사이입니다')\n",
"\n",
" @property\n",
" def writing_grade(self):\n",
" return self._writing_grade\n",
"\n",
" @writing_grade.setter\n",
" def writing_grade(self, value):\n",
" self._check_grade(value)\n",
" self._writing_grade = value\n",
"\n",
" @property\n",
" def math_grade(self):\n",
" return self._math_grade\n",
"\n",
" @math_grade.setter\n",
" def math_grade(self, value):\n",
" self._check_grade(value)\n",
" self._math_grade = value"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"tags": []
},
"source": [
"게다가 이런 접근 방법은 일방적이지도 않다.\n",
"\n",
"더 나은 방법은 디스크립터를 사용하는 것이다.\n",
"\n",
"디스크립터 프로토콜은 파이썬 언어에서 애트리뷰트 접근을 해석하는 방법을 정의한다.\n",
"\n",
"디스크립터 클래스는 __get__과 __set__ 메서드를 제공하고, 이 두 메서드를 사용하면 별다른 준비 코드 없이도 원하는 점수 검증 동작을 재사용할 수 있다.\n",
"\n",
"이런 경우 같은 로직을 한 클래스 안에 속한 여러 다른 애트리뷰트에 적용할 수 있으므로 디스크립터가 믹스인보다 낫다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"class Grade:\n",
" def __init__(self):\n",
" self._value = 0\n",
" \n",
" def __get__(self, instance, instance_type):\n",
" return self._value\n",
" \n",
" def __set__(self, instance, value):\n",
" if not (0 <= value <= 100):\n",
" raise ValueError(\n",
" '점수는 0과 100 사이입니다')\n",
" self._value = value\n",
"\n",
"class Exam:\n",
"# 클래스 애트리뷰트\n",
" math_grade = Grade()\n",
" writing_grade = Grade()\n",
" science_grade = Grade()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"exam = Exam()\n",
"exam.writing_grade = 40"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"Exam.__dict__['writing_grade'].__set__(exam, 40)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"40"
]
},
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"exam.writing_grade"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"40"
]
},
"execution_count": 11,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"Exam.__dict__['writing_grade'].__get__(exam, Exam)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"이런 동작을 이끌어내는 것은 object의 __getattribute__ 메서드다.\n",
"\n",
"간단히 말해, Exam 인스턴스에 writing_grade라는 이름의 애트리뷰트가 없으면 파이썬은 Exam 클래스의 애트리뷰트를 대신 사용한다.\n",
"\n",
"이 클래스의 애트리뷰트가 __get__과 __set__ 메서드가 정의된 객체라면 파이썬은 디스크립터 프로토콜을 따라야한다고 결정한다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"쓰기 82\n",
"과학 99\n",
"두 번째 쓰기 점수 75 맞음\n",
"첫 번째 쓰기 점수 75 틀림; 82점이어야 함\n"
]
}
],
"source": [
"first_exam = Exam()\n",
"first_exam.writing_grade = 82\n",
"first_exam.science_grade = 99\n",
"print('쓰기', first_exam.writing_grade)\n",
"print('과학', first_exam.science_grade)\n",
"\n",
"second_exam = Exam()\n",
"second_exam.writing_grade = 75\n",
"print(f'두 번째 쓰기 점수 {second_exam.writing_grade} 맞음')\n",
"print(f'첫 번째 쓰기 점수 {first_exam.writing_grade} 틀림; '\n",
" f'82점이어야 함')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"하지만 이 구현은 잘못되었다.\n",
"\n",
"Eaxm 여러 객체에 대해 접근하면 위와 같이 나온다.\n",
"\n",
"애트리뷰트로 한 Grade 인스턴스를 모든 Exam 인스턴스가 공유한다.\n",
"\n",
"이를 해결하려면 Grade 클래스가 각각의 유일한 Exam 인스턴스에 대해 따로 값을 추적하게 해야한다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from weakref import WeakKeyDictionary\n",
"class Grade:\n",
" def __init__(self):\n",
" self._values = WeakKeyDictionary()\n",
"\n",
" def __get__(self, instance, instance_type):\n",
" if instance is None:\n",
" return self\n",
" return self._values.get(instance, 0)\n",
"\n",
" def __set__(self, instance, value):\n",
" if not (0 <= value <= 100):\n",
" raise ValueError(\n",
" '점수는 0과 100 사이입니다')\n",
" self._values[instance] = value"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"그냥 dictionary로 할 시 메모리 리킹이 발생한다.\n",
"\n",
"따라서 WeakKeyDictionary를 사용할 수 있다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"class Exam:\n",
" # 클래스 애트리뷰트\n",
" math_grade = Grade()\n",
" writing_grade = Grade()\n",
" science_grade = Grade()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"첫 번째 쓰기 점수 82 맞음\n",
"두 번째 쓰기 점수 75 맞음\n"
]
}
],
"source": [
"first_exam = Exam()\n",
"first_exam.writing_grade = 82\n",
"second_exam = Exam()\n",
"second_exam.writing_grade = 75\n",
"print(f'첫 번째 쓰기 점수 {first_exam.writing_grade} 맞음')\n",
"print(f'두 번째 쓰기 점수 {second_exam.writing_grade} 맞음')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 기억해야 할 내용\n",
"- @property 메서드의 동작과 검증 기능을 재사용하고 싶다면 디스크립터 클래스를 만들라.\n",
"- 디스크립터 클래스를 만들 떄는 메모리 누수를 방지하기 위해 WeakKeyDictionary를 사용하라.\n",
"- __getattribute__가 디스크립터 프로토콜을 사용해 애트리뷰트 값을 읽거나 설정하는 방식을 정확히 이해하라."
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.5"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}