9. 클래스¶
다른 프로그래밍 언어들과 비교할 때, 파이썬의 클래스 메커니즘은 최소한의 새로운 문법과 개념을 써서 클래스를 추가합니다. C++ 과 모듈라-3 에서 발견되는 클래스 메커니즘을 혼합합니다. 파이썬 클래스는 객체 지향형 프로그래밍의 모든 표준 기능들을 제공합니다: 클래스 상속 메커니즘은 다중 베이스 클래스를 허락하고, 자식 클래스는 베이스 클래스나 클래스들의 어떤 메서드도 재정의할 수 있으며, 메서드는 같은 이름의 베이스 클래스의 메서드를 호출할 수 있습니다. 객체들은 임의의 종류의 데이터를 양적 제한 없이 가질 수 있습니다. 모듈과 마찬가지로, 클래스는 파이썬의 동적인 본성을 함께 나눕니다: 실행 시간에 만들어지고, 만들어진 후에도 더 수정될 수 있습니다.
C++ 용어로, 보통 클래스 멤버들은 (데이터 멤버를 포함해서) public (예외는 아래 Private Variables and Class-local References 를 보세요) 하고, 모든 맴버 함수들은 virtual 입니다. 모듈라-3처럼, 객체의 매소드에서 그 객체의 멤버를 참조하는 줄임 표현은 없습니다: 메서드 함수는 그 객체를 표현하는 명시적인 첫 번째 인자를 선언하는데, 함수 호출 때 묵시적으로 제공됩니다. 스몰토크처럼, 클래스 자신도 객체입니다. 이것이 임포팅과 이름 변경을 위한 개념을 제공합니다. C++ 나 모듈라-3 와는 달리, 내장형도 사용자가 확장하기 위해 베이스 클래스로 사용할 수 있습니다. 또한, C++ 처럼, 특별한 문법을 갖는 대부분의 내장 연산자들은 (산술 연산자, 서브스크립팅, 등등) 클래스 인스턴스에 대해 새로 정의될 수 있습니다.
(클래스에 대해 보편적으로 받아들여지는 용어들이 없는 상태에서, 이따금 스몰토크나 C++ 용어들을 사용할 것입니다. C++ 보다 객체 지향적 개념들이 파이썬의 것과 더 가까우므로 모듈라-3 용어를 사용할 수도 있지만, 들어본 독자들이 별로 없을 것으로 예상합니다.)
9.1. 이름과 객체에 관한 한마디¶
객체는 개체성(individuality)을 갖고, 여러 개의 이름이 (여러 개의 스코프에서) 같은 객체에 연결될 수 있습니다. 이것은 다른 언어들에서는 에일리어싱(aliasing) 이라고 알려져 있습니다. 보통 파이썬을 처음 볼 때 이 점을 높이 평가하지는 않고, 불변 기본형들 (숫자, 문자열, 튜플)을 다루는 동안은 안전하게 무시할 수 있습니다. 하지만, 에일리어싱는 리스트, 딕셔너리나 그 밖의 다른 가변 객체들을 수반하는 파이썬 코드의 의미에 극적인 효과를 줄 수 있습니다. 이것은 보통 프로그램에 혜택이 되는데, 에일리어스는 어떤 면에서 포인터처럼 동작하기 때문입니다. 예를 들어, 구현이 포인터만 전달하기 때문에, 객체를 전달하는 비용이 적게 듭니다; 그리고 함수가 인자로 전달된 객체를 수정하면, 호출자는 그 변경을 보게 됩니다 — 이것은 파스칼에서 사용되는 두 가지 서로 다른 인자 전달 메커니즘의 필요를 제거합니다.
9.2. 파이썬 스코프와 이름 공간¶
클래스를 소개하기 전에, 파이썬의 스코프 규칙에 대해 몇 가지 말할 것이 있습니다. 클래스 정의는 이름 공간으로 깔끔한 요령을 부리고, 여러분은 무엇이 일어나는지 완전히 이해하기 위해 스코프와 이름 공간이 어떻게 동작하는지 알 필요가 있습니다. 덧붙여 말하자면, 이 주제에 대한 지식은 모든 고급 파이썬 프로그래머에게 쓸모가 있습니다.
몇 가지 정의로 시작합시다.
이름 공간 은 이름에서 객체로 가는 매핑입니다. 대부분의 이름 공간은 현재 파이썬 딕셔너리로 구현되어 있지만, 보통 다른 식으로는 알아차릴 수 없고 (성능은 예외입니다), 앞으로는 바뀔 수 있습니다. 이름 공간의 예는: 내장 이름들의 집합 (abs() 와 같은 함수들과 내장 예외 이름들을 포함합니다); 모듈의 전역 이름들; 함수 호출에서의 지역 이름들. 어떤 의미에서 객체의 어트리뷰트 집합도 이름 공간을 형성합니다. 이름 공간에 대해 알아야 할 중요한 것은 서로 다른 이름 공간들의 이름 간에는 아무런 관계가 없다는 것입니다; 예를 들어, 두 개의 서로 다른 모듈들은 모두 혼동 없이 함수 maximize 를 정의할 수 있습니다 — 모듈의 사용자들은 모듈 이름을 앞에 붙여야 합니다.
그런데, 저는 어트리뷰트 라는 단어를 점 뒤에 오는 모든 이름에 사용합니다 — 예를 들어, 표현식 z.real 에서, real 는 객체 z 의 어트리뷰트입니다. 엄밀하게 말해서, 모듈에 있는 이름들에 대한 참조는 어트리뷰트 참조입니다: 표현식 modname.funcname 에서, modname 은 모듈 객체고 funcname 는 그것의 어트리뷰트입니다. 이 경우에는 우연히도 모듈의 어트리뷰트와 모듈에서 정의된 전역 이름 간에 직접적인 매핑이 생깁니다: 같은 이름 공간을 공유합니다! 1
어트리뷰트는 읽기 전용 이거나 쓰기 가능할 수 있습니다. 후자의 경우, 어트리뷰트에 대한 대입이 가능합니다. 모듈 어트리뷰트는 쓰기 가능합니다: modname.the_answer = 42 라고 쓸 수 있습니다. 쓰기 가능한 어트리뷰트는 del 문으로 삭제할 수도 있습니다. 예를 들어, del modname.the_answer 는 modname 라는 이름의 객체에서 어트리뷰트 the_answer 를 제거합니다.
Namespaces are created at different moments and have different lifetimes. The
namespace containing the built-in names is created when the Python interpreter
starts up, and is never deleted. The global namespace for a module is created
when the module definition is read in; normally, module namespaces also last
until the interpreter quits. The statements executed by the top-level
invocation of the interpreter, either read from a script file or interactively,
are considered part of a module called __main__, so they have their own
global namespace. (The built-in names actually also live in a module; this is
called __builtin__.)
함수의 지역 이름 공간은 함수가 호출될 때 만들어지고, 함수가 복귀하거나 함수 내에서 처리되지 않는 예외를 일으킬 때 삭제됩니다. (사실, 잊어버린다는 것이 실제로 일어나는 일에 대한 더 좋은 설명입니다.) 물론, 재귀적 호출은 각각 자기 자신만의 지역 이름 공간을 갖습니다.
스코프 는 이름 공간을 직접 액세스할 수 있는 파이썬 프로그램의 텍스트 적인 영역입니다. 여기에서 《직접 액세스 가능한》 이란 이름에 대한 정규화되지 않은 참조가 그 이름 공간에서 이름을 찾으려고 시도한다는 의미입니다.
스코프가 정적으로 결정됨에도 불구하고, 동적으로 사용됩니다. 실행 중 어느 시점에서건, 이름 공간을 직접 액세스 가능한, 적어도 세 개의 중첩된 스코프가 있습니다:
가장 먼저 검색되는, 가장 내부의 스코프는 지역 이름들을 포함합니다
둘러싸고 있는 함수들의 스코프는, 가장 가까이서 둘러싸는 스코프로부터 검색이 시작됩니다, 비 지역(non-local) 이지만 비 전역(non-global) 이름들을 포함합니다
마지막 직전의 스코프는 현재 모듈의 전역 이름들을 포함합니다
(가장 나중에 검색되는) 가장 외부의 스코프는 내장 이름들을 포함하고 있는 이름 공간입니다.
If a name is declared global, then all references and assignments go directly to the middle scope containing the module’s global names. Otherwise, all variables found outside of the innermost scope are read-only (an attempt to write to such a variable will simply create a new local variable in the innermost scope, leaving the identically named outer variable unchanged).
보통, 지역 스코프는 현재 함수의 지역 이름들을 (텍스트 적으로) 참조합니다. 함수 바깥에서, 지역 스코프는 전역 스코프와 같은 이름 공간을 참조합니다: 모듈의 이름 공간. 클래스 정의들은 지역 스코프에 또 하나의 이름 공간을 배치합니다.
스코프가 텍스트 적으로 결정된다는 것을 깨닫는 것은 중요합니다: 모듈에서 정의된 함수의 전역 스코프는, 어디에서 어떤 에일리어스를 통해 그 함수가 호출되는지에 관계없이, 그 모듈의 이름 공간입니다. 반면에, 이름을 실제로 검색하는 것은 실행시간에 동적으로 수행됩니다 — 하지만, 언어 정의는 컴파일 시점의 정적인 이름 결정을 향해 진화하고 있어서, 동적인 이름 결정에 의존하지 말아야 합니다! (사실, 지역 변수들은 이미 정적으로 결정됩니다.)
A special quirk of Python is that – if no global statement is in
effect – assignments to names always go into the innermost scope. Assignments
do not copy data — they just bind names to objects. The same is true for
deletions: the statement del x removes the binding of x from the
namespace referenced by the local scope. In fact, all operations that introduce
new names use the local scope: in particular, import statements and
function definitions bind the module or function name in the local scope. (The
global statement can be used to indicate that particular variables
live in the global scope.)
9.3. 클래스와의 첫 만남¶
클래스는 약간의 새 문법과 세 개의 객체형과 몇 가지 새 개념들을 도입합니다.
9.3.1. 클래스 정의 문법¶
클래스 정의의 가장 간단한 형태는 이렇게 생겼습니다:
class ClassName:
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
함수 정의(def 문)처럼, 클래스 정의는 어떤 효과가 생기기 위해서는 먼저 실행되어야 합니다. (상상컨대 클래스 정의를 if 문의 분기나 함수 내부에 놓을 수 있습니다)
실재적으로, 클래스 정의 내부의 문장들은 보통 함수 정의들이지만, 다른 문장들도 허락되고 때로 쓸모가 있습니다 — 나중에 이 주제로 돌아올 것입니다. 클래스 내부의 함수 정의는 보통, 메서드 호출 규약의 영향을 받은, 특별한 형태의 인자 목록을 갖습니다. — 다시, 이것은 뒤에서 설명됩니다.
클래스 정의에 진입할 때, 새 이름 공간이 만들어지고 지역 스코프로 사용됩니다 — 그래서, 모든 지역 변수들로의 대입은 이 새 이름 공간으로 갑니다. 특히, 함수 정의는 새 함수의 이름을 이곳에 연결합니다.
클래스 정의가 (끝을 통해) 정상적으로 끝날 때, 클래스 객체 가 만들어집니다. 이것은 기본적으로 클래스 정의 때문에 만들어진 이름 공간의 내용물들을 감싸는 싸개입니다; 다음 섹션에서 클래스 객체에 대해 더 배우게 됩니다. 원래의 지역 스코프가 (클래스 정의에 들어가기 직전에 유효하던 것) 다시 사용되고, 클래스 객체는 클래스 정의 헤더에서 주어진 클래스 이름 (예에서 ClassName) 으로 여기에 연결됩니다.
9.3.2. 클래스 객체¶
클래스 객체는 두 종류의 연산을 지원합니다: 어트리뷰트 참조와 인스턴스 만들기.
어트리뷰트 참조 는 파이썬의 모든 어트리뷰트 참조에 사용되는 표준 문법을 사용합니다: obj.name. 올바른 어트리뷰트 이름은 클래스 객체가 만들어질 때 클래스의 이름 공간에 있던 모든 이름입니다. 그래서, 클래스 정의가 이렇게 될 때:
class MyClass:
"""A simple example class"""
i = 12345
def f(self):
return 'hello world'
MyClass.i 와 MyClass.f 는 올바른 어트리뷰트 참조고, 각기 정수와 함수 객체를 돌려줍니다. 클래스 어트리뷰트는 대입할 수도 있어서, 대입을 통해 MyClass.i 의 값을 변경할 수 있습니다. __doc__ 도 역시 올바른 어트리뷰트고, 클래스에 속하는 독스트링을 돌려줍니다: "A simple example class".
클래스 인스턴스 만들기 는 함수 표기법을 사용합니다. 클래스 객체가 클래스의 새 인스턴스를 돌려주는 파라미터 없는 함수인 체합니다. 예를 들어 (위의 클래스를 가정하면):
x = MyClass()
는 클래스의 새 인스턴스 를 만들고 이 객체를 지역 변수 x 에 대입합니다.
인스턴스 만들기 연산 (클래스 객체 《호출하기》) 은 빈 객체를 만듭니다. 많은 클래스는 특정한 초기 상태로 커스터마이즈된 인스턴스로 객체를 만드는 것을 좋아합니다. 그래서 클래스는 이런 식으로 __init__() 라는 이름의 특수 메서드 정의할 수 있습니다:
def __init__(self):
self.data = []
클래스가 __init__() 메서드를 정의할 때, 클래스 인스턴스 만들기는 새로 만들어진 클래스 인스턴스에 대해 자동으로 __init__() 를 호출합니다. 그래서 이 예에서, 새 초기화된 인스턴스를 이렇게 얻을 수 있습니다:
x = MyClass()
물론, __init__() 메서드는 더 높은 유연성을 위해 인자들을 가질 수 있습니다. 그 경우, 클래스 인스턴스 만들기 연산자로 주어진 인자들은 __init__() 로 전달됩니다. 예를 들어,
>>> class Complex:
... def __init__(self, realpart, imagpart):
... self.r = realpart
... self.i = imagpart
...
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)
9.3.3. 인스턴스 객체¶
이제 인스턴스 객체로 무엇을 할 수 있을까? 인스턴스 객체가 이해하는 오직 한가지 연산은 어트리뷰트 참조입니다. 두 가지 종류의 올바른 어트리뷰트 이름이 있습니다, 데이터 어트리뷰트와 메서드.
데이터 어트리뷰트 는 스몰토크의 《인스턴스 변수》 에, C++ 의 《데이터 멤버》 에 해당합니다. 데이터 어트리뷰트는 선언될 필요 없습니다; 지역 변수처럼, 처음 대입될 때 태어납니다. 예를 들어, x 가 위에서 만들어진 MyClass 의 인스턴스면, 다음과 같은 코드 조각은 트레이스 없이 값 16 을 인쇄합니다:
x.counter = 1
while x.counter < 10:
x.counter = x.counter * 2
print x.counter
del x.counter
다른 인스턴스 어트리뷰트 참조는 메서드 입니다. 메서드는 객체에 《속하는》 함수입니다. (파이썬에서, 메서드 라는 용어는 클래스 인스턴스에만 사용되지 않습니다; 다른 객체 형들도 메서드를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 리스트 객체는 append, insert, remove, sort 등과 같은 메서드들을 갖습니다. 하지만, 앞으로의 논의에서, 명시적으로 언급하지 않는 한, 메서드 라는 용어를 클래스 인스턴스 객체의 메서드에만 사용할 것입니다.)
인스턴스 객체의 올바른 메서드 이름은 그것의 클래스에 달려있습니다. 정의상, 함수 객체인 클래스의 모든 어트리뷰트들은 상응하는 인스턴스의 메서드들을 정의합니다. 그래서 우리의 예제에서, x.f 는 올바른 메서드 참조인데, MyClass.f 가 함수이기 때문입니다. 하지만 x.i 는 그렇지 않은데, MyClass.i 가 함수가 아니기 때문입니다. 그러나, x.f 는 MyClass.f 와 같은 것이 아닙니다 — 이것은 함수 객체가 아니라 메서드 객체 입니다.
9.3.4. 메서드 객체¶
보통, 메서드는 연결되자마자 호출됩니다:
x.f()
MyClass 예에서, 이것은 문자열 'hello world' 를 돌려줍니다. 하지만, 메서드를 즉시 호출할 필요는 없습니다: x.f 는 메서드 객체고, 저장된 후에 호출될 수 있습니다. 예를 들어:
xf = x.f
while True:
print xf()
는 영원히 계속 hello world 를 인쇄합니다.
메서드가 호출될 때 정확히 어떤 일이 일어날까? f() 의 함수 정의가 인자를 지정했음에도 불구하고, 위에서 x.f() 는 인자 없이 호출된 것을 알아챘을 것입니다. 인자는 어떻게 된 걸까? 확실히 파이썬은 인자를 필요로 하는 함수를 인자 없이 호출하면 예외를 일으킵니다 – 인자가 실제로는 사용되지 않는다 해도…
Actually, you may have guessed the answer: the special thing about methods is
that the object is passed as the first argument of the function. In our
example, the call x.f() is exactly equivalent to MyClass.f(x). In
general, calling a method with a list of n arguments is equivalent to calling
the corresponding function with an argument list that is created by inserting
the method’s object before the first argument.
If you still don’t understand how methods work, a look at the implementation can perhaps clarify matters. When a non-data attribute of an instance is referenced, the instance’s class is searched. If the name denotes a valid class attribute that is a function object, a method object is created by packing (pointers to) the instance object and the function object just found together in an abstract object: this is the method object. When the method object is called with an argument list, a new argument list is constructed from the instance object and the argument list, and the function object is called with this new argument list.
9.3.5. 클래스와 인스턴스 변수¶
일반적으로 말해서, 인스턴스 변수는 인스턴스별 데이터를 위한 것이고 클래스 변수는 그 클래스의 모든 인스턴스에서 공유되는 어트리뷰트와 메서드를 위한 것입니다:
class Dog:
kind = 'canine' # class variable shared by all instances
def __init__(self, name):
self.name = name # instance variable unique to each instance
>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.kind # shared by all dogs
'canine'
>>> e.kind # shared by all dogs
'canine'
>>> d.name # unique to d
'Fido'
>>> e.name # unique to e
'Buddy'
이름과 객체에 관한 한마디 에서 논의했듯이, 리스트나 딕셔너리와 같은 가변 객체가 참여할 때 공유 데이터는 예상치 못한 효과를 줄 가능성이 있습니다. 예를 들어, 다음 코드에서 tricks 리스트는 클래스 변수로 사용되지 않아야 하는데, 하나의 리스트가 모든 Dog 인스턴스들에 공유되기 때문입니다.
class Dog:
tricks = [] # mistaken use of a class variable
def __init__(self, name):
self.name = name
def add_trick(self, trick):
self.tricks.append(trick)
>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks # unexpectedly shared by all dogs
['roll over', 'play dead']
대신, 클래스의 올바른 설계는 인스턴스 변수를 사용해야 합니다:
class Dog:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.tricks = [] # creates a new empty list for each dog
def add_trick(self, trick):
self.tricks.append(trick)
>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks
['roll over']
>>> e.tricks
['play dead']
9.4. 기타 주의사항들¶
데이터 어트리뷰트는 같은 이름의 메서드 어트리뷰트를 덮어씁니다; 의도하지 않은 이름 충돌(큰 프로그램에서 찾기 어려운 버그를 만듭니다)을 피하려면, 충돌의 기회를 최소화하는 어떤 종류의 규칙을 사용하는 것이 현명합니다. 가능한 규칙에는 메서드 이름을 대문자로 시작하는 것, 데이터 어트리뷰트의 이름에 작고 특별한 문자열 (아마도 밑줄 하나)을 앞에 붙이는 것, 메서드에는 동사를 데이터 어트리뷰트에는 명사를 쓰는 것들이 있습니다.
데이터 어트리뷰트는 메서드 뿐만 아니라 객체의 일반적인 사용자 (《클라이언트》)에 의해서 참조될 수도 있습니다. 달리 표현하면, 클래스는 순수하게 추상적인 데이터형을 구현하는데 사용될 수 없습니다. 사실, 파이썬에서는 데이터 은닉을 강제할 방법이 없습니다 — 모두 관례에 의존합니다. (반면에, C로 작성된 파이썬 구현은 필요하다면 구현 상세를 완전히 숨기고 객체에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다; 이것은 C로 작성된 파이썬 확장에서 사용될 수 있습니다.)
클라이언트는 데이터 어트리뷰트를 조심스럽게 사용해야 합니다 — 클라이언트는 데이터 어트리뷰트를 건드려서 메서드들에 의해 유지되는 불변성 들을 망가뜨릴 수 있습니다. 클라이언트는 이름 충돌을 피하는 한 메서드들의 유효성을 손상하지 않고도 그들 자신의 데이터 어트리뷰트를 인스턴스 객체에 추가할 수도 있음에 유의하세요 — 다시 한번, 명명 규칙은 여러 골칫거리를 피할 수 있게 합니다.
메서드 안에서 데이터 어트리뷰트들(또는 다른 메서드들!)을 참조하는 줄임 표현은 없습니다. 저는 이것이 실제로 메서드의 가독성을 높인다는 것을 알게 되었습니다: 메서드를 훑어볼 때 지역 변수와 인스턴스 변수를 혼동할 우려가 없습니다.
종종, 메서드의 첫 번째 인자는 self 라고 불립니다. 이것은 관례일 뿐입니다: 이름 self 는 파이썬에서 아무런 특별한 의미를 갖지 않습니다. 하지만, 이 규칙을 따르지 않을 때 여러분의 코드가 다른 파이썬 프로그래머들이 읽기에 불편하고, 클래스 브라우저 프로그램도 이런 규칙에 의존하도록 작성되었다고 상상할 수 있음에 유의하세요.
클래스 어트리뷰트인 모든 함수는 그 클래스의 인스턴스들을 위한 메서드를 정의합니다. 함수 정의가 클래스 정의에 텍스트 적으로 둘러싸일 필요는 없습니다: 함수 객체를 클래스의 지역 변수로 대입하는 것 역시 가능합니다. 예를 들어:
# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
return min(x, x+y)
class C:
f = f1
def g(self):
return 'hello world'
h = g
이제 f, g, h 는 모두 함수 객체를 가리키는 클래스 C 의 어트리뷰트고, 결과적으로 이것들은 모두 C 의 인스턴스들의 메서드입니다 — h 는 정확히 g 와 동등합니다. 이런 방식은 프로그램의 독자들에게 혼란을 주기만 한다는 점에 주의하세요.
메서드는 self 인자의 메서드 어트리뷰트를 사용해서 다른 메서드를 호출할 수 있습니다:
class Bag:
def __init__(self):
self.data = []
def add(self, x):
self.data.append(x)
def addtwice(self, x):
self.add(x)
self.add(x)
메서드는 일반 함수들과 마찬가지로 전역 이름을 참조할 수 있습니다. 메서드에 결합한 전역 스코프는 그것의 정의를 포함하는 모듈입니다. (클래스는 결코 전역 스코프로 사용되지 않습니다.) 메서드에서 전역 데이터를 사용할 좋은 이유를 거의 만나지 못하지만, 전역 스코프를 정당하게 사용하는 여러 가지 경우가 있습니다: 한가지는, 전역 스코프에 정의된 함수와 메서드 뿐만 아니라, 그곳에 임포트된 함수와 모듈도 메서드가 사용할 수 있다는 것입니다. 보통, 메서드를 포함하는 클래스 자신은 이 전역 스코프에 정의되고, 다음 섹션에서 메서드가 자신의 클래스를 참조하길 원하는 몇 가지 좋은 이유를 보게 될 것입니다.
각 값은 객체고, 그러므로 클래스 (형 이라고도 불린다) 를 갖습니다. 이것은 object.__class__ 에 저장되어 있습니다.
9.5. 상속¶
물론, 상속을 지원하지 않는다면 언어 기능은 《클래스》라는 이름을 붙일만한 가치가 없을 것입니다. 파생 클래스 정의의 문법은 이렇게 생겼습니다:
class DerivedClassName(BaseClassName):
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
이름 BaseClassName 은 파생 클래스 정의를 포함하는 스코프에 정의되어 있어야 합니다. 베이스 클래스 이름의 자리에 다른 임의의 표현식도 허락됩니다. 예를 들어, 베이스 클래스가 다른 모듈에 정의되어 있을 때 유용합니다:
class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
파생 클래스 정의의 실행은 베이스 클래스와 같은 방식으로 진행됩니다. 클래스 객체가 만들어질 때, 베이스 클래스가 기억됩니다. 이것은 어트리뷰트 참조를 결정할 때 사용됩니다: 요청된 어트리뷰트가 클래스에서 발견되지 않으면 베이스 클래스로 검색을 확장합니다. 베이스 클래스 또한 다른 클래스로부터 파생되었다면 이 규칙은 재귀적으로 적용됩니다.
파생 클래스의 인스턴스 만들기에 특별한 것은 없습니다: DerivedClassName() 는 그 클래스의 새 인스턴스를 만듭니다. 메서드 참조는 다음과 같이 결정됩니다: 대응하는 클래스 어트리뷰트가 검색되는데, 필요하면 베이스 클래스의 연쇄를 타고 내려갑니다. 이것이 함수 객체를 준다면 메서드 참조는 올바릅니다.
파생 클래스는 베이스 클래스의 메서드들을 재정의할 수 있습니다. 메서드가 같은 객체의 다른 메서드를 호출할 때 특별한 권한 같은 것은 없으므로, 베이스 클래스에 정의된 다른 메서드를 호출하는 베이스 클래스의 메서드는 재정의된 파생 클래스의 메서드를 호출하게 됩니다. (C++ 프로그래머를 위한 표현으로: 파이썬의 모든 메서드는 실질적으로 virtual 입니다.)
파생 클래스에서 재정의된 메서드가, 같은 이름의 베이스 클래스 메서드를 단순히 갈아치우기보다 사실은 확장하고 싶을 수 있습니다. 베이스 클래스의 메서드를 직접 호출하는 간단한 방법이 있습니다: 단지 BaseClassName.methodname(self, arguments) 를 호출하면 됩니다. 이것은 때로 클라이언트에게도 쓸모가 있습니다. (이것은 베이스 클래스가 전역 스코프에서 BaseClassName 으로 액세스 될 수 있을 때만 동작함에 주의하세요.)
파이썬에는 상속과 함께 사용할 수 있는 두 개의 내장 함수가 있습니다:
인스턴스의 형을 검사하려면
isinstance()를 사용합니다:isinstance(obj, int)는obj.__class__가int거나int에서 파생된 클래스인 경우만True가 됩니다.Use
issubclass()to check class inheritance:issubclass(bool, int)isTruesinceboolis a subclass ofint. However,issubclass(unicode, str)isFalsesinceunicodeis not a subclass ofstr(they only share a common ancestor,basestring).
9.5.1. 다중 상속¶
Python supports a limited form of multiple inheritance as well. A class definition with multiple base classes looks like this:
class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
<statement-1>
.
.
.
<statement-N>
For old-style classes, the only rule is depth-first, left-to-right. Thus, if an
attribute is not found in DerivedClassName, it is searched in
Base1, then (recursively) in the base classes of Base1, and
only if it is not found there, it is searched in Base2, and so on.
(To some people breadth first — searching Base2 and Base3
before the base classes of Base1 — looks more natural. However, this
would require you to know whether a particular attribute of Base1 is
actually defined in Base1 or in one of its base classes before you can
figure out the consequences of a name conflict with an attribute of
Base2. The depth-first rule makes no differences between direct and
inherited attributes of Base1.)
For new-style classes, the method resolution order changes dynamically
to support cooperative calls to super(). This approach is known in some
other multiple-inheritance languages as call-next-method and is more powerful
than the super call found in single-inheritance languages.
With new-style classes, dynamic ordering is necessary because all cases of
multiple inheritance exhibit one or more diamond relationships (where at
least one of the parent classes can be accessed through multiple paths from the
bottommost class). For example, all new-style classes inherit from
object, so any case of multiple inheritance provides more than one path
to reach object. To keep the base classes from being accessed more
than once, the dynamic algorithm linearizes the search order in a way that
preserves the left-to-right ordering specified in each class, that calls each
parent only once, and that is monotonic (meaning that a class can be subclassed
without affecting the precedence order of its parents). Taken together, these
properties make it possible to design reliable and extensible classes with
multiple inheritance. For more detail, see
https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.
9.6. Private Variables and Class-local References¶
객체 내부에서만 액세스할 수 있는 《비공개》 인스턴스 변수는 파이썬에 존재하지 않습니다. 하지만, 대부분의 파이썬 코드에서 따르고 있는 규약이 있습니다: 밑줄로 시작하는 이름은 (예를 들어, _spam) API의 공개적이지 않은 부분으로 취급되어야 합니다 (그것이 함수, 메서드, 데이터 멤버중 무엇이건 간에). 구현 상세이고 통보 없이 변경되는 대상으로 취급되어야 합니다.
클래스-비공개 멤버들의 올바른 사례가 있으므로 (즉 서브 클래스에서 정의된 이름들과의 충돌을 피하고자), 이름 뒤섞기 (name mangling) 라고 불리는 메커니즘에 대한 제한된 지원이 있습니다. __spam 형태의 (최소 두 개의 밑줄로 시작하고, 최대 한 개의 밑줄로 끝납니다) 모든 식별자는 _classname__spam 로 텍스트 적으로 치환되는데, classname 은 현재 클래스 이름에서 앞에 오는 밑줄을 제거한 것입니다. 이 뒤섞기는 클래스 정의에 등장하는 이상, 식별자의 문법적 위치와 무관하게 수행됩니다.
이름 뒤섞기는 클래스 내부의 메서드 호출을 방해하지 않고 서브 클래스들이 메서드를 재정의할 수 있도록 하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어:
class Mapping:
def __init__(self, iterable):
self.items_list = []
self.__update(iterable)
def update(self, iterable):
for item in iterable:
self.items_list.append(item)
__update = update # private copy of original update() method
class MappingSubclass(Mapping):
def update(self, keys, values):
# provides new signature for update()
# but does not break __init__()
for item in zip(keys, values):
self.items_list.append(item)
The above example would work even if MappingSubclass were to introduce a
__update identifier since it is replaced with _Mapping__update in the
Mapping class and _MappingSubclass__update in the MappingSubclass
class respectively.
뒤섞기 규칙은 대체로 사고를 피하고자 설계되었다는 것에 주의하세요; 여전히 비공개로 취급되는 변수들을 액세스하거나 수정할 수 있습니다. 이것은 디버거와 같은 특별한 상황에서 쓸모 있기조차 합니다.
Notice that code passed to exec, eval() or execfile() does not
consider the classname of the invoking class to be the current class; this is
similar to the effect of the global statement, the effect of which is
likewise restricted to code that is byte-compiled together. The same
restriction applies to getattr(), setattr() and delattr(), as well
as when referencing __dict__ directly.
9.7. 잡동사니¶
때로 몇몇 이름 붙은 데이터 항목들을 함께 묶어주는 파스칼의 《record》 나 C의 《struct》 와 유사한 데이터형을 갖는 것이 쓸모 있습니다. 빈 클래스 정의가 훌륭히 할 수 있는 일입니다:
class Employee:
pass
john = Employee() # Create an empty employee record
# Fill the fields of the record
john.name = 'John Doe'
john.dept = 'computer lab'
john.salary = 1000
특정한 추상적인 데이터형을 기대하는 파이썬 코드 조각은, 종종 그 데이터형의 메서드를 흉내 내는 클래스를 대신 전달받을 수 있습니다. 예를 들어, 파일 객체로부터 데이터를 포맷하는 함수가 있을 때, 대신 문자열 버퍼에서 데이터를 읽는 메서드 read() 와 readline() 을 제공하는 클래스를 정의한 후 인자로 전달할 수 있습니다.
Instance method objects have attributes, too: m.im_self is the instance
object with the method m(), and m.im_func is the function object
corresponding to the method.
9.8. Exceptions Are Classes Too¶
User-defined exceptions are identified by classes as well. Using this mechanism it is possible to create extensible hierarchies of exceptions.
There are two new valid (semantic) forms for the raise statement:
raise Class, instance
raise instance
In the first form, instance must be an instance of Class or of a
class derived from it. The second form is a shorthand for:
raise instance.__class__, instance
A class in an except clause is compatible with an exception if it is
the same class or a base class thereof (but not the other way around — an
except clause listing a derived class is not compatible with a base class). For
example, the following code will print B, C, D in that order:
class B:
pass
class C(B):
pass
class D(C):
pass
for c in [B, C, D]:
try:
raise c()
except D:
print "D"
except C:
print "C"
except B:
print "B"
Note that if the except clauses were reversed (with except B first), it
would have printed B, B, B — the first matching except clause is triggered.
When an error message is printed for an unhandled exception, the exception’s
class name is printed, then a colon and a space, and finally the instance
converted to a string using the built-in function str().
9.9. 이터레이터¶
지금쯤 아마도 여러분은 대부분의 컨테이너 객체들을 for 문으로 루핑할 수 있음을 눈치챘을 것입니다:
for element in [1, 2, 3]:
print element
for element in (1, 2, 3):
print element
for key in {'one':1, 'two':2}:
print key
for char in "123":
print char
for line in open("myfile.txt"):
print line,
This style of access is clear, concise, and convenient. The use of iterators
pervades and unifies Python. Behind the scenes, the for statement
calls iter() on the container object. The function returns an iterator
object that defines the method next() which accesses elements
in the container one at a time. When there are no more elements,
next() raises a StopIteration exception which tells the
for loop to terminate.
This example shows how it all works:
>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> it.next()
'a'
>>> it.next()
'b'
>>> it.next()
'c'
>>> it.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
it.next()
StopIteration
Having seen the mechanics behind the iterator protocol, it is easy to add
iterator behavior to your classes. Define an __iter__() method which
returns an object with a next() method. If the class
defines next(), then __iter__() can just return self:
class Reverse:
"""Iterator for looping over a sequence backwards."""
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]
>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
... print char
...
m
a
p
s
9.10. 제너레이터¶
제너레이터 는 이터레이터를 만드는 간단하고 강력한 도구입니다. 일반적인 함수처럼 작성되지만 값을 돌려주고 싶을 때마다 yield 문을 사용합니다. 제너레이터에 next() 가 호출될 때마다, 제너레이터는 떠난 곳에서 실행을 재개합니다 (모든 데이터 값들과 어떤 문장이 마지막으로 실행되었는지 기억합니다). 예는 제너레이터를 사소할 정도로 쉽게 만들 수 있음을 보여줍니다:
def reverse(data):
for index in range(len(data)-1, -1, -1):
yield data[index]
>>> for char in reverse('golf'):
... print char
...
f
l
o
g
Anything that can be done with generators can also be done with class-based
iterators as described in the previous section. What makes generators so
compact is that the __iter__() and next() methods
are created automatically.
또 하나의 주요 기능은 지역 변수들과 실행 상태가 호출 간에 자동으로 보관된다는 것입니다. 이것은 self.index 나 self.data 와 같은 인스턴스 변수를 사용하는 접근법에 비교해 함수를 쓰기 쉽고 명료하게 만듭니다.
자동 메서드 생성과 프로그램 상태의 저장에 더해, 제너레이터가 종료할 때 자동으로 StopIteration 을 일으킵니다. 조합하면, 이 기능들이 일반 함수를 작성하는 것만큼 이터레이터를 만들기 쉽게 만듭니다.
9.11. 제너레이터 표현식¶
간단한 제너레이터는 리스트 컴프리헨션과 비슷하지만, 꺾쇠괄호 대신 괄호를 사용하는 문법을 사용한 표현식으로 간결하게 코딩할 수 있습니다. 이 표현식들은 둘러싸는 함수가 제너레이터를 즉시 사용하는 상황을 위해 설계되었습니다. 제너레이터 표현식은 완전한 제너레이터 정의보다 간결하지만, 융통성은 떨어지고, 비슷한 리스트 컴프리헨션보다 메모리를 덜 쓰는 경향이 있습니다.
예:
>>> sum(i*i for i in range(10)) # sum of squares
285
>>> xvec = [10, 20, 30]
>>> yvec = [7, 5, 3]
>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec)) # dot product
260
>>> from math import pi, sin
>>> sine_table = dict((x, sin(x*pi/180)) for x in range(0, 91))
>>> unique_words = set(word for line in page for word in line.split())
>>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates)
>>> data = 'golf'
>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1,-1,-1))
['f', 'l', 'o', 'g']
각주