# 3. 데이터 모델

## 3.1. 객체, 값, 형

객체 (Objects)는 파이썬이 데이터(data)를 추상화한 것(abstraction)입니다. 파이썬 프로그램의 모든 데이터는 객체나 객체 간의 관계로 표현됩니다. (폰 노이만(Von Neumann)의 “프로그램 내장식 컴퓨터(stored program computer)” 모델을 따르고, 또 그 관점에서 코드 역시 객체로 표현됩니다.)

Every object has an identity, a type and a value. An object’s identity never changes once it has been created; you may think of it as the object’s address in memory. The `is` operator compares the identity of two objects; the `id()` function returns an integer representing its identity.

CPython 구현 상세: CPython 의 경우, `id(x)` 는 `x` 가 저장된 메모리의 주소입니다.

객체의 형은 객체가 지원하는 연산들을 정의하고 (예를 들어, “길이를 갖고 있나?”) 그 형의 객체들이 가질 수 있는 가능한 값들을 정의합니다. `type()` 함수는 객체의 형(이것 역시 객체다)을 돌려줍니다. 아이덴티티와 마찬가지로, 객체의 형 (type) 역시 변경되지 않습니다. [1]

어떤 객체들의 값 은 변경할 수 있습니다. 값을 변경할 수 있는 객체들을 가변(mutable) 이라고 합니다. 일단 만들어진 후에 값을 변경할 수 없는 객체들을 불변(immutable) 이라고 합니다. (가변 객체에 대한 참조를 저장하고 있는 불변 컨테이너의 값은 가변 객체의 값이 변할 때 변경된다고 볼 수도 있습니다; 하지만 저장하고 있는 객체들의 집합이 바뀔 수 없으므로 컨테이너는 여전히 불변이라고 여겨집니다. 따라서 불변성은 엄밀하게는 변경 불가능한 값을 갖는 것과는 다릅니다. 좀 더 미묘합니다.) 객체의 가변성(mutability)은 그것의 형에 의해 결정됩니다; 예를 들어 숫자, 문자열, 튜플(tuple)은 불변이지만, 딕셔너리(dictionary) 와 리스트(list)는 가변입니다.

객체는 결코 명시적으로 파괴되지 않습니다; 더 참조되지 않을 때(unreachable) 가비지 수거(garbage collect)됩니다. 구현이 가비지 수거를 지연시키거나 아예 생략하는 것이 허락됩니다 — 아직 참조되는 객체들을 수거하지 않는 이상 가비지 수거가 어떤 식으로 구현되는지는 구현의 품질 문제입니다.

CPython 구현 상세: CPython 은 현재 참조 횟수 계산(reference-counting) 방식을 사용하는데, (선택 사항으로) 순환적으로 연결된 가비지의 지연된 감지가 추가됩니다. 이 방법으로 대부분 객체를 참조가 제거되자마자 수거할 수 있습니다. 하지만 순환 참조가 있는 가비지들을 수거한다는 보장은 없습니다. 순환적 가비지 수거의 제어에 관한 정보는 `gc` 모듈 문서를 참조하면 됩니다. 다른 구현들은 다른 식으로 동작하고, CPython 도 변경될 수 있습니다. 참조가 제거될 때 즉각적으로 파이널리제이션(finalization)되는 것에 의존하지 말아야 합니다 (그래서 항상 파일을 명시적으로 닫아주어야 합니다).

Note that the use of the implementation’s tracing or debugging facilities may keep objects alive that would normally be collectable. Also note that catching an exception with a `try`…`except` statement may keep objects alive.

Some objects contain references to “external” resources such as open files or windows. It is understood that these resources are freed when the object is garbage-collected, but since garbage collection is not guaranteed to happen, such objects also provide an explicit way to release the external resource, usually a `close()` method. Programs are strongly recommended to explicitly close such objects. The `try`…`finally` statement and the `with` statement provide convenient ways to do this.

어떤 객체들은 다른 객체에 대한 참조를 포함하고 있습니다. 이런 것들을 컨테이너(container) 라고 부릅니다. 튜플, 리스트, 딕셔너리등이 컨테이너의 예입니다. 이 참조들은 컨테이너의 값의 일부입니다. 대부분은, 우리가 컨테이너의 값을 논할 때는, 들어있는 객체들의 아이덴티티 보다는 값을 따집니다. 하지만, 컨테이너의 가변성에 대해 논할 때는 직접 가진 객체들의 아이덴티티만을 따집니다. 그래서, (튜플 같은) 불변 컨테이너가 가변 객체로의 참조를 하고 있다면, 그 가변 객체가 변경되면 컨테이너의 값도 변경됩니다.

Types affect almost all aspects of object behavior. Even the importance of object identity is affected in some sense: for immutable types, operations that compute new values may actually return a reference to any existing object with the same type and value, while for mutable objects this is not allowed. For example, after `a = 1; b = 1`, a and b may or may not refer to the same object with the value one, depending on the implementation. This is because `int` is an immutable type, so the reference to `1` can be reused. This behaviour depends on the implementation used, so should not be relied upon, but is something to be aware of when making use of object identity tests. However, after `c = []; d = []`, c and d are guaranteed to refer to two different, unique, newly created empty lists. (Note that `e = f = []` assigns the same object to both e and f.)

## 3.2. 표준형 계층

아래에 파이썬에 내장된 형들의 목록이 있습니다. (구현에 따라 C 나 자바나 다른 언어로 작성된) 확장 모듈들은 추가의 형을 정의할 수 있습니다. 파이썬의 미래 버전 역시 형 계층에 형을 더할 수 있는데 (예를 들어, 유리수, 효율적으로 저장된 정수 배열 등등), 표준 라이브러리를 통해 추가될 가능성이 더 크기는 합니다.

아래에 나오는 몇몇 형에 대한 설명은 ‘특수 어트리뷰트(special attribute)’ 를 나열하는 문단을 포함합니다. 이것들은 구현에 접근할 방법을 제공하는데, 일반적인 사용을 위한 것이 아닙니다. 정의는 앞으로 변경될 수 있습니다.

### 3.2.1. None

이 형은 하나의 값만을 갖습니다. 이 값을 갖는 하나의 객체가 존재합니다. 이 객체에는 내장된 이름 `None` 을 통해 접근합니다. 여러 가지 상황에서 값의 부재를 알리는 데 사용됩니다. 예를 들어, 명시적으로 뭔가를 돌려주지 않는 함수의 반환 값입니다. 논리값은 거짓입니다.

### 3.2.2. NotImplemented

This type has a single value. There is a single object with this value. This object is accessed through the built-in name `NotImplemented`. Numeric methods and rich comparison methods should return this value if they do not implement the operation for the operands provided. (The interpreter will then try the reflected operation, or some other fallback, depending on the operator.) It should not be evaluated in a boolean context.

더 자세한 내용은 산술 연산 구현 을 참고하십시오.

버전 3.9에서 변경: Evaluating `NotImplemented` in a boolean context is deprecated. While it currently evaluates as true, it will emit a `DeprecationWarning`. It will raise a `TypeError` in a future version of Python.

### 3.2.3. Ellipsis

이 형은 하나의 값만을 갖습니다. 이 값을 갖는 하나의 객체가 존재합니다. 이 객체에는 리터럴 `...` 이나 내장된 이름 `Ellipsis` 을 통해 접근합니다. 논리값은 참입니다.

### 3.2.4. `numbers.Number`

이것들은 숫자 리터럴에 의해 만들어지고, 산술 연산과 내장 산술 함수들이 결과로 돌려줍니다. 숫자 객체는 불변입니다; 한 번 값이 만들어지면 절대 변하지 않습니다. 파이썬의 숫자는 당연히 수학적인 숫자들과 밀접하게 관련되어 있습니다, 하지만 컴퓨터의 숫자 표현상의 제약을 받고 있습니다.

The string representations of the numeric classes, computed by `__repr__()` and `__str__()`, have the following properties:

- 클래스 생성자에 전달될 때 원래 숫자 값을 가진 객체를 생성하는 유효한 숫자 리터럴 입니다.

- 가능하면, 표현은 10진법입니다.

- 소수점 앞의 단일 0을 제외하고, 선행 0은 표시되지 않습니다.

- 소수점 뒤의 단일 0을 제외하고, 후행 0은 표시되지 않습니다.

- 부호는 숫자가 음수일 때만 표시됩니다.

Python distinguishes between integers, floating-point numbers, and complex numbers:

#### 3.2.4.1. `numbers.Integral`

이것들은 수학적인 정수 집합(양과 음)에 속하는 요소들을 나타냅니다.

참고

정수 표현 규칙은 음수가 포함된 시프트와 마스크 연산에 가장 의미 있는 해석을 제공하기 위한 것입니다.

두 가지 종류의 정수가 있습니다:

정수 (`int`)

  이것은 (가상) 메모리가 허락하는 한, 제약 없는 범위의 숫자를 표현합니다. 시프트(shift)와 마스크(mask) 연산이 목적일 때는 이진 표현이 가정되고, 음수는 일종의 2의 보수(2’s complement)로 표현되는데, 부호 비트가 왼쪽으로 무한히 확장된 것과 같은 효과를 줍니다.

불린 (`bool`)

  이것은 논리값 거짓과 참을 나타냅니다. `False` 와 `True` 두 객체만 불린 형 객체입니다. 불린 형은 int 형의 자식형(subtype)이고, 대부분 상황에서 각기 0과1처럼 동작합니다. 예외는 문자열로 변환되는 경우인데, 각기 문자열 `"False"` 와 `"True"` 가 반환됩니다.

#### 3.2.4.2. `numbers.Real` (`float`)

These represent machine-level double precision floating-point numbers. You are at the mercy of the underlying machine architecture (and C or Java implementation) for the accepted range and handling of overflow. Python does not support single-precision floating-point numbers; the savings in processor and memory usage that are usually the reason for using these are dwarfed by the overhead of using objects in Python, so there is no reason to complicate the language with two kinds of floating-point numbers.

#### 3.2.4.3. `numbers.Complex` (`complex`)

These represent complex numbers as a pair of machine-level double precision floating-point numbers. The same caveats apply as for floating-point numbers. The real and imaginary parts of a complex number `z` can be retrieved through the read-only attributes `z.real` and `z.imag`.

### 3.2.5. 시퀀스들

These represent finite ordered sets indexed by non-negative numbers. The built-in function `len()` returns the number of items of a sequence. When the length of a sequence is n, the index set contains the numbers 0, 1, …, n-1. Item i of sequence a is selected by `a[i]`. Some sequences, including built-in sequences, interpret negative subscripts by adding the sequence length. For example, `a[-2]` equals `a[n-2]`, the second to last item of sequence a with length `n`.

Sequences also support slicing: `a[i:j]` selects all items with index k such that i `<=` k `<` j. When used as an expression, a slice is a sequence of the same type. The comment above about negative indexes also applies to negative slice positions.

어떤 시퀀스는 세 번째 “스텝(step)” 매개변수를 사용하는 “확장 슬라이싱(extended slicing)”도 지원합니다: `a[i:j:k]` 는 `x = i + n*k`, n `>=` `0`, i `<=` x `<` j 를 만족하는 모든 항목 x 를 선택합니다.

시퀀스는 불변성에 따라 구분됩니다

#### 3.2.5.1. 불변 시퀀스

불변 시퀀스 형의 객체는 일단 만들어진 후에는 변경될 수 없습니다. (만약 다른 객체로의 참조를 포함하면, 그 객체는 가변일 수 있고, 변경될 수 있습니다; 하지만, 불변 객체로부터 참조되는 객체의 집합 자체는 변경될 수 없습니다.)

다음과 같은 형들은 불변 시퀀스입니다:

문자열(Strings)

  A string is a sequence of values that represent Unicode code points. All the code points in the range `U+0000 - U+10FFFF` can be represented in a string. Python doesn’t have a char type; instead, every code point in the string is represented as a string object with length `1`. The built-in function `ord()` converts a code point from its string form to an integer in the range `0 - 10FFFF`; `chr()` converts an integer in the range `0 - 10FFFF` to the corresponding length `1` string object. `str.encode()` can be used to convert a `str` to `bytes` using the given text encoding, and `bytes.decode()` can be used to achieve the opposite.

튜플(Tuples)

  튜플의 항목은 임의의 파이썬 객체입니다. 두 개 이상의 항목으로 구성되는 튜플은 콤마로 분리된 표현식의 목록으로 만들 수 있습니다. 하나의 항목으로 구성된 튜플(싱글턴,singleton)은 표현식에 콤마를 붙여서 만들 수 있습니다(괄호로 표현식을 묶을 수 있으므로, 표현식 만으로는 튜플을 만들지 않습니다). 빈 튜플은 한 쌍의 빈 괄호로 만들 수 있습니다.

바이트열(Bytes)

  A bytes object is an immutable array. The items are 8-bit bytes, represented by integers in the range 0 <= x < 256. Bytes literals (like `b'abc'`) and the built-in `bytes()` constructor can be used to create bytes objects. Also, bytes objects can be decoded to strings via the `decode()` method.

#### 3.2.5.2. 가변 시퀀스

가변 시퀀스는 만들어진 후에 변경될 수 있습니다. 서브스크립션(subscription)과 슬라이싱은 대입문과 `del` (삭제) 문의 대상으로 사용될 수 있습니다.

참고

The `collections` and `array` module provide additional examples of mutable sequence types.

현재 두 개의 내장 가변 시퀀스형이 있습니다:

리스트(Lists)

  리스트의 항목은 임의의 파이썬 객체입니다. 리스트는 콤마로 분리된 표현식을 대괄호 안에 넣어서 만들 수 있습니다. (길이 0이나 1의 리스트를 만드는데 별도의 규칙이 필요 없습니다.)

바이트 배열(Byte Arrays)

  바이트 배열(bytearray) 객체는 가변 배열입니다. 내장 `bytearray()` 생성자로 만들어집니다. 가변이라는 것(그래서 해싱 불가능하다는 것)을 제외하고, 바이트 배열은 불변 바이트열( `bytes`) 객체와 같은 인터페이스와 기능을 제공합니다.

### 3.2.6. 집합 형들(Set types)

이것들은 중복 없는 불변 객체들의 순서 없고 유한한 집합을 나타냅니다. 인덱싱할 수 없습니다. 하지만 이터레이트할 수 있고, 내장 함수 `len()` 은 집합 안에 있는 항목들의 개수를 돌려줍니다. 집합의 일반적인 용도는 빠른 멤버십 검사(fast membership testing), 시퀀스에서 중복된 항목 제거, 교집합(intersection), 합집합(union), 차집합(difference), 대칭차집합(symmetric difference)과 같은 집합 연산을 계산하는 것입니다.

집합의 원소들에는 딕셔너리 키와 같은 불변성 규칙이 적용됩니다. 숫자 형의 경우는 숫자 비교에 관한 일반 원칙이 적용된다는 점에 주의해야 합니다: 만약 두 숫자가 같다고 비교되면(예를 들어, `1` 과 `1.0`), 그중 하나만 집합에 들어갈 수 있습니다.

현재 두 개의 내장 집합 형이 있습니다:

집합(Sets)

  이것들은 가변 집합을 나타냅니다. 내장 `set()` 생성자로 만들 수 있고, `add()` 같은 메서드들을 사용해서 나중에 수정할 수 있습니다.

불변 집합(Frozen sets)

  이것들은 불변 집합을 나타냅니다. 내장 `frozenset()` 생성자로 만들 수 있습니다. 불변 집합(frozenset)은 불변이고 해시 가능 하므로, 다른 집합의 원소나, 딕셔너리의 키로 사용될 수 있습니다.

### 3.2.7. 매핑(Mappings)

이것들은 임의의 인덱스 집합으로 인덱싱되는 객체들의 유한한 집합을 나타냅니다. 인덱스 표기법(subscript notation) `a[k]` 는 매핑 `a` 에서 `k` 로 인덱스 되는 항목을 선택합니다; 이것은 표현식에 사용될 수도 있고, 대입이나 `del` 문장의 대상이 될 수도 있습니다. 내장 함수 `len()` 은 매핑에 포함된 항목들의 개수를 돌려줍니다.

현재 한 개의 내장 매핑 형이 있습니다:

#### 3.2.7.1. 딕셔너리(Dictionaries)

이것들은 거의 임의의 인덱스 집합으로 인덱싱되는 객체들의 유한한 집합을 나타냅니다. 키로 사용할 수 없는 것들은 리스트, 딕셔너리나 그 외의 가변형 중에서 아이덴티티가 아니라 값으로 비교되는 것들뿐입니다. 딕셔너리의 효율적인 구현이, 키의 해시값이 도중에 변경되지 않고 계속 같은 값으로 유지되도록 요구하고 있기 때문입니다. 키로 사용되는 숫자 형의 경우는 숫자 비교에 관한 일반 원칙이 적용됩니다: 만약 두 숫자가 같다고 비교되면(예를 들어, `1` 과 `1.0`), 둘 다 같은 딕셔너리 항목을 인덱싱하는데 사용될 수 있습니다.

딕셔너리는 삽입 순서를 유지합니다, 키가 딕셔너리에 순차적으로 추가된 순서와 같은 순서로 생성됨을 뜻합니다. 기존 키를 교체해도 순서는 변경되지 않지만, 키를 제거했다가 다시 삽입하면 이전 위치를 유지하는 대신 끝에 추가됩니다.

Dictionaries are mutable; they can be created by the `{}` notation (see section 딕셔너리 디스플레이).

확장 모듈 `dbm.ndbm` 과 `dbm.gnu` 는 추가의 매핑 형을 제공하는데, `collections` 모듈 역시 마찬가지입니다.

버전 3.7에서 변경: 딕셔너리는 3.6 이전의 파이썬 버전에서 삽입 순서를 유지하지 않았습니다. CPython 3.6에서, 삽입 순서가 유지되었지만, 그 시점에는 언어 보증이 아니라 구현 세부 사항으로 간주하였습니다.

### 3.2.8. 콜러블(Callable types)

이것들은 함수 호출 연산(호출 섹션 참고)이 적용될 수 있는 형들입니다:

#### 3.2.8.1. 사용자 정의 함수

사용자 정의 함수 객체는 함수 정의를 통해 만들어집니다 (함수 정의 섹션 참고). 함수의 형식 매개변수(formal parameter) 목록과 같은 개수의 항목을 포함하는 인자(argument) 목록으로 호출되어야 합니다.

##### 3.2.8.1.1. Special read-only attributes

어트리뷰트 | 의미
--- | ---
function.__globals__ | A reference to the `dictionary` that holds the function’s global variables – the global namespace of the module in which the function was defined.
function.__closure__ | `None` or a `tuple` of cells that contain bindings for the function’s free variables. 셀 객체는 `cell_contents` 어트리뷰트를 가지고 있습니다. 셀의 값을 읽을 뿐만 아니라 값을 설정하는 데도 사용할 수 있습니다.

##### 3.2.8.1.2. Special writable attributes

Most of these attributes check the type of the assigned value:

어트리뷰트 | 의미
--- | ---
function.__doc__ | The function’s documentation string, or `None` if unavailable.
function.__name__ | The function’s name. See also: `__name__ attributes`.
function.__qualname__ | The function’s qualified name. See also: `__qualname__ attributes`. Added in version 3.3.
function.__module__ | 함수가 정의된 모듈의 이름 또는 (없는 경우) `None`
function.__defaults__ | A `tuple` containing default parameter values for those parameters that have defaults, or `None` if no parameters have a default value.
function.__code__ | The code object representing the compiled function body.
function.__dict__ | The namespace supporting arbitrary function attributes. See also: `__dict__ attributes`.
function.__annotations__ | A `dictionary` containing annotations of parameters. The keys of the dictionary are the parameter names, and `'return'` for the return annotation, if provided. See also: Annotations Best Practices.
function.__kwdefaults__ | A `dictionary` containing defaults for keyword-only parameters.
function.__type_params__ | A `tuple` containing the type parameters of a generic function. Added in version 3.12.

Function objects also support getting and setting arbitrary attributes, which can be used, for example, to attach metadata to functions. Regular attribute dot-notation is used to get and set such attributes.

CPython 구현 상세: CPython’s current implementation only supports function attributes on user-defined functions. Function attributes on built-in functions may be supported in the future.

Additional information about a function’s definition can be retrieved from its code object (accessible via the `__code__` attribute).

#### 3.2.8.2. 인스턴스 메서드(Instance methods)

인스턴스 메서드는 클래스, 클래스 인스턴스와 모든 콜러블 객체 (보통 사용자 정의 함수)을 결합합니다.

Special read-only attributes:

method.__self__ | Refers to the class instance object to which the method is bound
method.__func__ | Refers to the original function object
method.__doc__ | The method’s documentation (same as `method.__func__.__doc__`). A `string` if the original function had a docstring, else `None`.
method.__name__ | The name of the method (same as `method.__func__.__name__`)
method.__module__ | The name of the module the method was defined in, or `None` if unavailable.

Methods also support accessing (but not setting) the arbitrary function attributes on the underlying function object.

User-defined method objects may be created when getting an attribute of a class (perhaps via an instance of that class), if that attribute is a user-defined function object or a `classmethod` object.

When an instance method object is created by retrieving a user-defined function object from a class via one of its instances, its `__self__` attribute is the instance, and the method object is said to be bound. The new method’s `__func__` attribute is the original function object.

When an instance method object is created by retrieving a `classmethod` object from a class or instance, its `__self__` attribute is the class itself, and its `__func__` attribute is the function object underlying the class method.

When an instance method object is called, the underlying function (`__func__`) is called, inserting the class instance (`__self__`) in front of the argument list. For instance, when `C` is a class which contains a definition for a function `f()`, and `x` is an instance of `C`, calling `x.f(1)` is equivalent to calling `C.f(x, 1)`.

When an instance method object is derived from a `classmethod` object, the “class instance” stored in `__self__` will actually be the class itself, so that calling either `x.f(1)` or `C.f(1)` is equivalent to calling `f(C,1)` where `f` is the underlying function.

It is important to note that user-defined functions which are attributes of a class instance are not converted to bound methods; this only happens when the function is an attribute of the class.

#### 3.2.8.3. 제너레이터 함수(Generator functions)

A function or method which uses the `yield` statement (see section yield 문) is called a generator function. Such a function, when called, always returns an iterator object which can be used to execute the body of the function: calling the iterator’s `iterator.__next__()` method will cause the function to execute until it provides a value using the `yield` statement. When the function executes a `return` statement or falls off the end, a `StopIteration` exception is raised and the iterator will have reached the end of the set of values to be returned.

#### 3.2.8.4. 코루틴 함수(Coroutine functions)

`async def` 를 사용해서 정의되는 함수나 메서드를 코루틴 함수 (coroutine function) 라고 부릅니다. 이런 함수를 호출하면 코루틴 객체를 돌려줍니다. `await` 표현식을 비롯해, `async with` 와 `async for` 문을 사용할 수 있습니다. 코루틴 객체(Coroutine Objects) 섹션을 참조하십시오.

#### 3.2.8.5. 비동기 제너레이터 함수(Asynchronous generator functions)

A function or method which is defined using `async def` and which uses the `yield` statement is called a asynchronous generator function. Such a function, when called, returns an asynchronous iterator object which can be used in an `async for` statement to execute the body of the function.

Calling the asynchronous iterator’s `aiterator.__anext__` method will return an awaitable which when awaited will execute until it provides a value using the `yield` expression. When the function executes an empty `return` statement or falls off the end, a `StopAsyncIteration` exception is raised and the asynchronous iterator will have reached the end of the set of values to be yielded.

#### 3.2.8.6. 내장 함수(Built-in functions)

A built-in function object is a wrapper around a C function. Examples of built-in functions are `len()` and `math.sin()` (`math` is a standard built-in module). The number and type of the arguments are determined by the C function. Special read-only attributes:

- `__doc__` is the function’s documentation string, or `None` if unavailable. See `function.__doc__`.

- `__name__` is the function’s name. See `function.__name__`.

- `__self__` is set to `None` (but see the next item).

- `__module__` is the name of the module the function was defined in or `None` if unavailable. See `function.__module__`.

#### 3.2.8.7. 내장 메서드(Built-in methods)

This is really a different disguise of a built-in function, this time containing an object passed to the C function as an implicit extra argument. An example of a built-in method is `alist.append()`, assuming alist is a list object. In this case, the special read-only attribute `__self__` is set to the object denoted by alist. (The attribute has the same semantics as it does with `other instance methods`.)

#### 3.2.8.8. 클래스(Classes)

Classes are callable. These objects normally act as factories for new instances of themselves, but variations are possible for class types that override `__new__()`. The arguments of the call are passed to `__new__()` and, in the typical case, to `__init__()` to initialize the new instance.

#### 3.2.8.9. 클래스 인스턴스(Class Instances)

Instances of arbitrary classes can be made callable by defining a `__call__()` method in their class.

### 3.2.9. 모듈(Modules)

Modules are a basic organizational unit of Python code, and are created by the import system as invoked either by the `import` statement, or by calling functions such as `importlib.import_module()` and built-in `__import__()`. A module object has a namespace implemented by a `dictionary` object (this is the dictionary referenced by the `__globals__` attribute of functions defined in the module). Attribute references are translated to lookups in this dictionary, e.g., `m.x` is equivalent to `m.__dict__["x"]`. A module object does not contain the code object used to initialize the module (since it isn’t needed once the initialization is done).

어트리뷰트 대입은 모듈의 이름 공간 딕셔너리를 갱신합니다. 예를 들어, `m.x = 1` 은 `m.__dict__["x"] = 1` 과 같습니다.

#### 3.2.9.1. Import-related attributes on module objects

Module objects have the following attributes that relate to the import system. When a module is created using the machinery associated with the import system, these attributes are filled in based on the module’s spec, before the loader executes and loads the module.

To create a module dynamically rather than using the import system, it’s recommended to use `importlib.util.module_from_spec()`, which will set the various import-controlled attributes to appropriate values. It’s also possible to use the `types.ModuleType` constructor to create modules directly, but this technique is more error-prone, as most attributes must be manually set on the module object after it has been created when using this approach.

조심

With the exception of `__name__`, it is strongly recommended that you rely on `__spec__` and its attributes instead of any of the other individual attributes listed in this subsection. Note that updating an attribute on `__spec__` will not update the corresponding attribute on the module itself:

    >>> import typing
    >>> typing.__name__, typing.__spec__.name
    ('typing', 'typing')
    >>> typing.__spec__.name = 'spelling'
    >>> typing.__name__, typing.__spec__.name
    ('typing', 'spelling')
    >>> typing.__name__ = 'keyboard_smashing'
    >>> typing.__name__, typing.__spec__.name
    ('keyboard_smashing', 'spelling')

module.__name__

  The name used to uniquely identify the module in the import system. For a directly executed module, this will be set to `"__main__"`.

  This attribute must be set to the fully qualified name of the module. It is expected to match the value of `module.__spec__.name`.

module.__spec__

  A record of the module’s import-system-related state.

  Set to the `module spec` that was used when importing the module. See Module specs for more details.

  Added in version 3.4.

module.__package__

  The package a module belongs to.

  If the module is top-level (that is, not a part of any specific package) then the attribute should be set to `''` (the empty string). Otherwise, it should be set to the name of the module’s package (which can be equal to `module.__name__` if the module itself is a package). See PEP 366 for further details.

  This attribute is used instead of `__name__` to calculate explicit relative imports for main modules. It defaults to `None` for modules created dynamically using the `types.ModuleType` constructor; use `importlib.util.module_from_spec()` instead to ensure the attribute is set to a `str`.

  It is strongly recommended that you use `module.__spec__.parent` instead of `module.__package__`. `__package__` is now only used as a fallback if `__spec__.parent` is not set, and this fallback path is deprecated.

  버전 3.4에서 변경: This attribute now defaults to `None` for modules created dynamically using the `types.ModuleType` constructor. Previously the attribute was optional.

  버전 3.6에서 변경: The value of `__package__` is expected to be the same as `__spec__.parent`. `__package__` is now only used as a fallback during import resolution if `__spec__.parent` is not defined.

  버전 3.10에서 변경: `ImportWarning` is raised if an import resolution falls back to `__package__` instead of `__spec__.parent`.

  버전 3.12에서 변경: Raise `DeprecationWarning` instead of `ImportWarning` when falling back to `__package__` during import resolution.

module.__loader__

  The loader object that the import machinery used to load the module.

  This attribute is mostly useful for introspection, but can be used for additional loader-specific functionality, for example getting data associated with a loader.

  `__loader__` defaults to `None` for modules created dynamically using the `types.ModuleType` constructor; use `importlib.util.module_from_spec()` instead to ensure the attribute is set to a loader object.

  It is strongly recommended that you use `module.__spec__.loader` instead of `module.__loader__`.

  버전 3.4에서 변경: This attribute now defaults to `None` for modules created dynamically using the `types.ModuleType` constructor. Previously the attribute was optional.

  Deprecated since version 3.12, will be removed in version 3.16: Setting `__loader__` on a module while failing to set `__spec__.loader` is deprecated. In Python 3.16, `__loader__` will cease to be set or taken into consideration by the import system or the standard library.

module.__path__

  A (possibly empty) sequence of strings enumerating the locations where the package’s submodules will be found. Non-package modules should not have a `__path__` attribute. See __path__ attributes on modules for more details.

  It is strongly recommended that you use `module.__spec__.submodule_search_locations` instead of `module.__path__`.

module.__file__

module.__cached__

  `__file__` and `__cached__` are both optional attributes that may or may not be set. Both attributes should be a `str` when they are available.

  `__file__` indicates the pathname of the file from which the module was loaded (if loaded from a file), or the pathname of the shared library file for extension modules loaded dynamically from a shared library. It might be missing for certain types of modules, such as C modules that are statically linked into the interpreter, and the import system may opt to leave it unset if it has no semantic meaning (for example, a module loaded from a database).

  If `__file__` is set then the `__cached__` attribute might also be set, which is the path to any compiled version of the code (for example, a byte-compiled file). The file does not need to exist to set this attribute; the path can simply point to where the compiled file would exist (see PEP 3147).

  Note that `__cached__` may be set even if `__file__` is not set. However, that scenario is quite atypical. Ultimately, the loader is what makes use of the module spec provided by the finder (from which `__file__` and `__cached__` are derived). So if a loader can load from a cached module but otherwise does not load from a file, that atypical scenario may be appropriate.

  It is strongly recommended that you use `module.__spec__.cached` instead of `module.__cached__`.

#### 3.2.9.2. Other writable attributes on module objects

As well as the import-related attributes listed above, module objects also have the following writable attributes:

module.__doc__

  The module’s documentation string, or `None` if unavailable. See also: `__doc__ attributes`.

module.__annotations__

  A dictionary containing variable annotations collected during module body execution. For best practices on working with `__annotations__`, please see Annotations Best Practices.

#### 3.2.9.3. Module dictionaries

Module objects also have the following special read-only attribute:

module.__dict__

  The module’s namespace as a dictionary object. Uniquely among the attributes listed here, `__dict__` cannot be accessed as a global variable from within a module; it can only be accessed as an attribute on module objects.

  CPython 구현 상세: CPython 이 모듈 딕셔너리를 비우는 방법 때문에, 딕셔너리에 대한 참조가 남아있더라도, 모듈이 스코프를 벗어나면 모듈 딕셔너리는 비워집니다. 이것을 피하려면, 딕셔너리를 복사하거나 딕셔너리를 직접 이용하는 동안은 모듈을 잡아두어야 합니다.

### 3.2.10. 사용자 정의 클래스(Custom classes)

Custom class types are typically created by class definitions (see section 클래스 정의). A class has a namespace implemented by a dictionary object. Class attribute references are translated to lookups in this dictionary, e.g., `C.x` is translated to `C.__dict__["x"]` (although there are a number of hooks which allow for other means of locating attributes). When the attribute name is not found there, the attribute search continues in the base classes. This search of the base classes uses the C3 method resolution order which behaves correctly even in the presence of ‘diamond’ inheritance structures where there are multiple inheritance paths leading back to a common ancestor. Additional details on the C3 MRO used by Python can be found at The Python 2.3 Method Resolution Order.

When a class attribute reference (for class `C`, say) would yield a class method object, it is transformed into an instance method object whose `__self__` attribute is `C`. When it would yield a `staticmethod` object, it is transformed into the object wrapped by the static method object. See section 디스크립터 구현하기 for another way in which attributes retrieved from a class may differ from those actually contained in its `__dict__`.

클래스 어트리뷰트 대입은 클래스의 딕셔너리를 갱신할 뿐, 어떤 경우도 부모 클래스의 딕셔너리를 건드리지는 않습니다.

클래스 객체는 클래스 인스턴스를 돌려주도록(아래를 보십시오) 호출될 수 있습니다(위를 보십시오).

#### 3.2.10.1. Special attributes

어트리뷰트 | 의미
--- | ---
type.__name__ | The class’s name. See also: `__name__ attributes`.
type.__qualname__ | The class’s qualified name. See also: `__qualname__ attributes`.
type.__module__ | The name of the module in which the class was defined.
type.__dict__ | A `mapping proxy` providing a read-only view of the class’s namespace. See also: `__dict__ attributes`.
type.__bases__ | A `tuple` containing the class’s bases. In most cases, for a class defined as `class X(A, B, C)`, `X.__bases__` will be exactly equal to `(A, B, C)`.
type.__doc__ | The class’s documentation string, or `None` if undefined. Not inherited by subclasses.
type.__annotations__ | A dictionary containing variable annotations collected during class body execution. For best practices on working with `__annotations__`, please see Annotations Best Practices. 조심 Accessing the `__annotations__` attribute of a class object directly may yield incorrect results in the presence of metaclasses. In addition, the attribute may not exist for some classes. Use `inspect.get_annotations()` to retrieve class annotations safely.
type.__type_params__ | A `tuple` containing the type parameters of a generic class. Added in version 3.12.
type.__mro__ | The `tuple` of classes that are considered when looking for base classes during method resolution.

#### 3.2.10.2. Special methods

In addition to the special attributes described above, all Python classes also have the following two methods available:

type.mro()

  This method can be overridden by a metaclass to customize the method resolution order for its instances. It is called at class instantiation, and its result is stored in `__mro__`.

type.__subclasses__()

  Each class keeps a list of weak references to its immediate subclasses. This method returns a list of all those references still alive. The list is in definition order. Example:

      >>> class A: pass
      >>> class B(A): pass
      >>> A.__subclasses__()
      [<class 'B'>]

### 3.2.11. 클래스 인스턴스(Class instances)

A class instance is created by calling a class object (see above). A class instance has a namespace implemented as a dictionary which is the first place in which attribute references are searched. When an attribute is not found there, and the instance’s class has an attribute by that name, the search continues with the class attributes. If a class attribute is found that is a user-defined function object, it is transformed into an instance method object whose `__self__` attribute is the instance. Static method and class method objects are also transformed; see above under “Classes”. See section 디스크립터 구현하기 for another way in which attributes of a class retrieved via its instances may differ from the objects actually stored in the class’s `__dict__`. If no class attribute is found, and the object’s class has a `__getattr__()` method, that is called to satisfy the lookup.

Attribute assignments and deletions update the instance’s dictionary, never a class’s dictionary. If the class has a `__setattr__()` or `__delattr__()` method, this is called instead of updating the instance dictionary directly.

어떤 특별한 이름들의 메서드들을 가지면, 클래스 인스턴스는 숫자, 시퀀스, 매핑인 척할 수 있습니다. 특수 메서드 이름들 섹션을 보십시오.

#### 3.2.11.1. Special attributes

object.__class__

  The class to which a class instance belongs.

object.__dict__

  A dictionary or other mapping object used to store an object’s (writable) attributes. Not all instances have a `__dict__` attribute; see the section on __slots__ for more details.

### 3.2.12. I/O 객체 (파일 객체라고도 알려져 있습니다)

파일 객체 는 열린 파일을 나타냅니다. 파일 객체를 만드는 여러 가지 단축법이 있습니다: `open()` 내장 함수, `os.popen()`, `os.fdopen()` 과 소켓 객체의 `makefile()` 메서드 (그리고, 아마도 확장 모듈들이 제공하는 다른 함수들이나 메서드들).

`sys.stdin`, `sys.stdout`, `sys.stderr` 는 인터프리터의 표준 입력, 출력, 에러 스트림으로 초기화된 파일 객체들입니다; 모두 텍스트 모드로 열려서 `io.TextIOBase` 추상 클래스에 의해 정의된 인터페이스를 따릅니다.

### 3.2.13. 내부 형(Internal types)

인터프리터가 내부적으로 사용하는 몇몇 형들은 사용자에게 노출됩니다. 인터프리터의 미래 버전에서 이들의 정의는 변경될 수 있지만, 완전함을 위해 여기서 언급합니다.

#### 3.2.13.1. 코드 객체(Code objects)

코드 객체는 바이트로 컴파일된(byte-compiled) 실행 가능한 파이썬 코드를 나타내는데, 그냥 바이트 코드 라고도 부릅니다. 코드 객체와 함수 객체 간에는 차이가 있습니다; 함수 객체는 함수의 전역 공간(globals) (함수가 정의된 모듈)을 명시적으로 참조하고 있지만, 코드 객체는 어떤 문맥(context)도 갖고 있지 않습니다; 또한 기본 인자값들이 함수 객체에 저장되어 있지만 코드 객체에는 들어있지 않습니다 (실행 시간에 계산되는 값들을 나타내기 때문입니다). 함수 객체와는 달리, 코드 객체는 불변이고 가변 객체들에 대한 어떤 참조도 (직접 혹은 간접적으로도) 갖고 있지 않습니다.

##### 3.2.13.1.1. Special read-only attributes

codeobject.co_name | The function name
codeobject.co_qualname | The fully qualified function name Added in version 3.11.
codeobject.co_argcount | The total number of positional parameters (including positional-only parameters and parameters with default values) that the function has
codeobject.co_posonlyargcount | The number of positional-only parameters (including arguments with default values) that the function has
codeobject.co_kwonlyargcount | The number of keyword-only parameters (including arguments with default values) that the function has
codeobject.co_nlocals | The number of local variables used by the function (including parameters)
codeobject.co_varnames | A `tuple` containing the names of the local variables in the function (starting with the parameter names)
codeobject.co_cellvars | A `tuple` containing the names of local variables that are referenced by nested functions inside the function
codeobject.co_freevars | A `tuple` containing the names of free variables in the function
codeobject.co_code | A string representing the sequence of bytecode instructions in the function
codeobject.co_consts | A `tuple` containing the literals used by the bytecode in the function
codeobject.co_names | A `tuple` containing the names used by the bytecode in the function
codeobject.co_filename | The name of the file from which the code was compiled
codeobject.co_firstlineno | The line number of the first line of the function
codeobject.co_lnotab | A string encoding the mapping from bytecode offsets to line numbers. For details, see the source code of the interpreter. 버전 3.12부터 폐지됨: This attribute of code objects is deprecated, and may be removed in Python 3.15.
codeobject.co_stacksize | The required stack size of the code object
codeobject.co_flags | An `integer` encoding a number of flags for the interpreter.

The following flag bits are defined for `co_flags`: bit `0x04` is set if the function uses the `*arguments` syntax to accept an arbitrary number of positional arguments; bit `0x08` is set if the function uses the `**keywords` syntax to accept arbitrary keyword arguments; bit `0x20` is set if the function is a generator. See 코드 객체 비트 플래그 for details on the semantics of each flags that might be present.

Future feature declarations (`from __future__ import division`) also use bits in `co_flags` to indicate whether a code object was compiled with a particular feature enabled: bit `0x2000` is set if the function was compiled with future division enabled; bits `0x10` and `0x1000` were used in earlier versions of Python.

Other bits in `co_flags` are reserved for internal use.

If a code object represents a function, the first item in `co_consts` is the documentation string of the function, or `None` if undefined.

##### 3.2.13.1.2. Methods on code objects

codeobject.co_positions()

  Returns an iterable over the source code positions of each bytecode instruction in the code object.

  The iterator returns `tuple`s containing the `(start_line, end_line, start_column, end_column)`. The i-th tuple corresponds to the position of the source code that compiled to the i-th code unit. Column information is 0-indexed utf-8 byte offsets on the given source line.

  This positional information can be missing. A non-exhaustive lists of cases where this may happen:

  - Running the interpreter with `-X` `no_debug_ranges`.

  - Loading a pyc file compiled while using `-X` `no_debug_ranges`.

  - Position tuples corresponding to artificial instructions.

  - Line and column numbers that can’t be represented due to implementation specific limitations.

  When this occurs, some or all of the tuple elements can be `None`.

  Added in version 3.11.

  참고

  This feature requires storing column positions in code objects which may result in a small increase of disk usage of compiled Python files or interpreter memory usage. To avoid storing the extra information and/or deactivate printing the extra traceback information, the `-X` `no_debug_ranges` command line flag or the `PYTHONNODEBUGRANGES` environment variable can be used.

codeobject.co_lines()

  Returns an iterator that yields information about successive ranges of bytecodes. Each item yielded is a `(start, end, lineno)` `tuple`:

  - `start` (an `int`) represents the offset (inclusive) of the start of the bytecode range

  - `end` (an `int`) represents the offset (exclusive) of the end of the bytecode range

  - `lineno` is an `int` representing the line number of the bytecode range, or `None` if the bytecodes in the given range have no line number

  The items yielded will have the following properties:

  - The first range yielded will have a `start` of 0.

  - The `(start, end)` ranges will be non-decreasing and consecutive. That is, for any pair of `tuple`s, the `start` of the second will be equal to the `end` of the first.

  - No range will be backwards: `end >= start` for all triples.

  - The last `tuple` yielded will have `end` equal to the size of the bytecode.

  Zero-width ranges, where `start == end`, are allowed. Zero-width ranges are used for lines that are present in the source code, but have been eliminated by the bytecode compiler.

  Added in version 3.10.

  더 보기

  PEP 626 - Precise line numbers for debugging and other tools.

    The PEP that introduced the `co_lines()` method.

codeobject.replace(**kwargs)

  Return a copy of the code object with new values for the specified fields.

  Added in version 3.8.

#### 3.2.13.2. 프레임 객체(Frame objects)

Frame objects represent execution frames. They may occur in traceback objects, and are also passed to registered trace functions.

##### 3.2.13.2.1. Special read-only attributes

frame.f_back | Points to the previous stack frame (towards the caller), or `None` if this is the bottom stack frame
frame.f_code | The code object being executed in this frame. Accessing this attribute raises an auditing event `object.__getattr__` with arguments `obj` and `"f_code"`.
frame.f_locals | The dictionary used by the frame to look up local variables
frame.f_globals | The dictionary used by the frame to look up global variables
frame.f_builtins | The dictionary used by the frame to look up built-in (intrinsic) names
frame.f_lasti | The “precise instruction” of the frame object (this is an index into the bytecode string of the code object)

##### 3.2.13.2.2. Special writable attributes

frame.f_trace | If not `None`, this is a function called for various events during code execution (this is used by debuggers). Normally an event is triggered for each new source line (see `f_trace_lines`).
frame.f_trace_lines | Set this attribute to `False` to disable triggering a tracing event for each source line.
frame.f_trace_opcodes | Set this attribute to `True` to allow per-opcode events to be requested. Note that this may lead to undefined interpreter behaviour if exceptions raised by the trace function escape to the function being traced.
frame.f_lineno | The current line number of the frame – writing to this from within a trace function jumps to the given line (only for the bottom-most frame). A debugger can implement a Jump command (aka Set Next Statement) by writing to this attribute.

##### 3.2.13.2.3. Frame object methods

프레임 객체는 한가지 메서드를 지원합니다:

frame.clear()

  This method clears all references to local variables held by the frame. Also, if the frame belonged to a generator, the generator is finalized. This helps break reference cycles involving frame objects (for example when catching an exception and storing its traceback for later use).

  만약 프레임이 현재 실행 중이면 `RuntimeError` 예외가 발생합니다.

  Added in version 3.4.

#### 3.2.13.3. 트레이스백 객체(Traceback objects)

Traceback objects represent the stack trace of an exception. A traceback object is implicitly created when an exception occurs, and may also be explicitly created by calling `types.TracebackType`.

버전 3.7에서 변경: Traceback objects can now be explicitly instantiated from Python code.

For implicitly created tracebacks, when the search for an exception handler unwinds the execution stack, at each unwound level a traceback object is inserted in front of the current traceback. When an exception handler is entered, the stack trace is made available to the program. (See section try 문.) It is accessible as the third item of the tuple returned by `sys.exc_info()`, and as the `__traceback__` attribute of the caught exception.

When the program contains no suitable handler, the stack trace is written (nicely formatted) to the standard error stream; if the interpreter is interactive, it is also made available to the user as `sys.last_traceback`.

For explicitly created tracebacks, it is up to the creator of the traceback to determine how the `tb_next` attributes should be linked to form a full stack trace.

Special read-only attributes:

traceback.tb_frame | Points to the execution frame of the current level. Accessing this attribute raises an auditing event `object.__getattr__` with arguments `obj` and `"tb_frame"`.
traceback.tb_lineno | Gives the line number where the exception occurred
traceback.tb_lasti | Indicates the “precise instruction”.

The line number and last instruction in the traceback may differ from the line number of its frame object if the exception occurred in a `try` statement with no matching except clause or with a `finally` clause.

traceback.tb_next

  The special writable attribute `tb_next` is the next level in the stack trace (towards the frame where the exception occurred), or `None` if there is no next level.

  버전 3.7에서 변경: This attribute is now writable

#### 3.2.13.4. 슬라이스 객체(Slice objects)

Slice objects are used to represent slices for `__getitem__()` methods. They are also created by the built-in `slice()` function.

특수 읽기 전용 어트리뷰트들: `start` 는 하한(lower bound) 입니다; `stop` 은 상한(upper bound) 입니다; `step` 은 스텝 값입니다; 각 값은 생략될 경우 `None` 입니다. 이 어트리뷰트들은 임의의 형이 될 수 있습니다.

슬라이스 객체는 하나의 메서드를 지원합니다.

slice.indices(self, length)

  이 메서드는 하나의 정수 인자 length 를 받아서 슬라이스 객체가 길이 length 인 시퀀스에 적용되었을 때 그 슬라이스에 대한 정보를 계산합니다. 세 개의 정수로 구성된 튜플을 돌려줍니다: 이것들은 각각 start 와 stop 인덱스와, step 또는 슬라이스의 스트라이드(stride) 길이입니다. 생략되었거나 범위를 벗어난 인덱스들은 일반적인 슬라이스와 같은 방법으로 다뤄집니다.

#### 3.2.13.5. 스태틱 메서드 객체(Static method objects)

Static method objects provide a way of defeating the transformation of function objects to method objects described above. A static method object is a wrapper around any other object, usually a user-defined method object. When a static method object is retrieved from a class or a class instance, the object actually returned is the wrapped object, which is not subject to any further transformation. Static method objects are also callable. Static method objects are created by the built-in `staticmethod()` constructor.

#### 3.2.13.6. 클래스 메서드 객체(Class method objects)

A class method object, like a static method object, is a wrapper around another object that alters the way in which that object is retrieved from classes and class instances. The behaviour of class method objects upon such retrieval is described above, under “instance methods”. Class method objects are created by the built-in `classmethod()` constructor.

## 3.3. 특수 메서드 이름들

A class can implement certain operations that are invoked by special syntax (such as arithmetic operations or subscripting and slicing) by defining methods with special names. This is Python’s approach to operator overloading, allowing classes to define their own behavior with respect to language operators. For instance, if a class defines a method named `__getitem__()`, and `x` is an instance of this class, then `x[i]` is roughly equivalent to `type(x).__getitem__(x, i)`. Except where mentioned, attempts to execute an operation raise an exception when no appropriate method is defined (typically `AttributeError` or `TypeError`).

Setting a special method to `None` indicates that the corresponding operation is not available. For example, if a class sets `__iter__()` to `None`, the class is not iterable, so calling `iter()` on its instances will raise a `TypeError` (without falling back to `__getitem__()`). [2]

내장형을 흉내 내는 클래스를 구현할 때, 모방은 모형화하는 객체에 말이 되는 수준까지만 구현하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 어떤 시퀀스는 개별 항목들을 꺼내는 것만으로도 잘 동작할 수 있습니다. 하지만 슬라이스를 꺼내는 것은 말이 안 될 수 있습니다. (이런 한가지 예는 W3C의 Document Object Model의 `NodeList` 인터페이스입니다.)

### 3.3.1. 기본적인 커스터마이제이션

object.__new__(cls[, ...])

  클래스 cls 의 새 인스턴스를 만들기 위해 호출됩니다. `__new__()` 는 스태틱 메서드입니다 (그렇게 선언하지 않아도 되는 특별한 경우입니다)인데, 첫 번째 인자로 만들려고 하는 인스턴스의 클래스가 전달됩니다. 나머지 인자들은 객체 생성자 표현(클래스 호출)에 전달된 것들입니다. `__new__()` 의 반환 값은 새 객체 인스턴스이어야 합니다 (보통 cls 의 인스턴스).

  Typical implementations create a new instance of the class by invoking the superclass’s `__new__()` method using `super().__new__(cls[, ...])` with appropriate arguments and then modifying the newly created instance as necessary before returning it.

  If `__new__()` is invoked during object construction and it returns an instance of cls, then the new instance’s `__init__()` method will be invoked like `__init__(self[, ...])`, where self is the new instance and the remaining arguments are the same as were passed to the object constructor.

  만약 `__new__()` 가 cls 의 인스턴스를 돌려주지 않으면, 새 인스턴스의 `__init__()` 는 호출되지 않습니다.

  `__new__()` 는 주로 불변형(int, str, tuple과 같은)의 서브 클래스가 인스턴스 생성을 커스터마이즈할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 또한, 사용자 정의 메타 클래스에서 클래스 생성을 커스터마이즈하기 위해 자주 사용됩니다.

object.__init__(self[, ...])

  (`__new__()` 에 의해) 인스턴스가 만들어진 후에, 하지만 호출자에게 돌려주기 전에 호출됩니다. 인자들은 클래스 생성자 표현으로 전달된 것들입니다. 만약 베이스 클래스가 `__init__()` 메서드를 갖고 있다면, 서브 클래스의 `__init__()` 메서드는, 있다면, 인스턴스에서 베이스 클래스가 차지하는 부분이 올바르게 초기화됨을 확실히 하기 위해 명시적으로 호출해주어야 합니다; 예를 들어: `super().__init__([args...])`.

  객체를 만드는데 `__new__()` 와 `__init__()` 가 협력하고 있으므로 (`__new__()` 는 만들고, `__init__()` 는 그것을 커스터마이즈합니다), `__init__()` 가 `None` 이외의 값을 돌려주면 실행시간에 `TypeError` 를 일으킵니다.

object.__del__(self)

  인스턴스가 파괴되기 직전에 호출됩니다. 파이널라이저 또는 (부적절하게) 파괴자라고 불립니다. 만약 베이스 클래스가 `__del__()` 메서드를 갖고 있다면, 자식 클래스의 `__del__()` 메서드는, 정의되어 있다면, 인스턴스에서 베이스 클래스가 차지하는 부분을 적절하게 삭제하기 위해, 명시적으로 베이스 클래스의 메서드를 호출해야 합니다.

  (권장하지는 않지만!) `__del__()` 메서드는 인스턴스에 대한 새로운 참조를 만듦으로써 인스턴스의 파괴를 지연시킬 수 있습니다. 이것을 객체 부활 이라고 부릅니다. 부활한 객체가 파괴될 때 `__del__()` 이 두 번째로 호출될지는 구현에 따라 다릅니다; 현재 CPython 구현은 오직 한 번만 호출합니다.

  It is not guaranteed that `__del__()` methods are called for objects that still exist when the interpreter exits. `weakref.finalize` provides a straightforward way to register a cleanup function to be called when an object is garbage collected.

  참고

  `del x` 는 직접 `x.__del__()` 를 호출하지 않습니다 — 앞에 있는 것은 `x` 의 참조 횟수(reference count)를 하나 감소시키고, 뒤에 있는 것은 `x` 의 참조 횟수가 0 이 될 때 호출됩니다.

  CPython 구현 상세: It is possible for a reference cycle to prevent the reference count of an object from going to zero. In this case, the cycle will be later detected and deleted by the cyclic garbage collector. A common cause of reference cycles is when an exception has been caught in a local variable. The frame’s locals then reference the exception, which references its own traceback, which references the locals of all frames caught in the traceback.

  더 보기

  `gc` 모듈에 대한 문서.

  경고

  `__del__()` 이 호출되는 불안정한 상황 때문에, 이것이 실행 중에 발생시키는 예외는 무시되고, 대신에 `sys.stderr` 로 경고가 출력됩니다. 특히:

  - `__del__()` 은 (임의의 스레드에서) 임의의 코드가 실행되는 동안 호출될 수 있습니다. `__del__()` 이 록을 얻어야 하거나 다른 블로킹 자원을 호출하면, `__del__()` 을 실행하기 위해 중단된 코드가 자원을 이미 차지했을 수 있으므로 교착 상태에 빠질 수 있습니다.

  - `__del__()` 은 인터프리터를 종료할 때 실행될 수 있습니다. 결과적으로, 액세스해야 하는 전역 변수(다른 모듈 포함)가 이미 삭제되었거나 `None` 으로 설정되었을 수 있습니다. 파이썬은 이름이 하나의 밑줄로 시작하는 전역 객체가 다른 전역 객체들보다 먼저 삭제됨을 보장합니다; 이것은, 만약 그 전역 객체들에 대한 다른 참조가 존재하지 않는다면, `__del__()` 메서드가 호출되는 시점에, 임포트된 모듈들이 남아있도록 확실히 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

object.__repr__(self)

  `repr()` 내장 함수에 의해 호출되어 객체의 “형식적인(official)” 문자열 표현을 계산합니다. 만약 가능하다면, 이것은 같은 (적절한 환경이 주어질 때) 값을 갖는 객체를 새로 만들 수 있는 올바른 파이썬 표현식처럼 보여야 합니다. 가능하지 않다면, `<...쓸모있는 설명...>` 형태의 문자열을 돌려줘야 합니다. 반환 값은 반드시 문자열이어야 합니다. 만약 클래스가 `__str__()` 없이 `__repr__()` 만 정의한다면, `__repr__()` 은 그 클래스 인스턴스의 “비형식적인(informal)” 문자열 표현이 요구될 때 사용될 수 있습니다.

  This is typically used for debugging, so it is important that the representation is information-rich and unambiguous. A default implementation is provided by the `object` class itself.

object.__str__(self)

  Called by `str(object)`, the default `__format__()` implementation, and the built-in function `print()`, to compute the “informal” or nicely printable string representation of an object. The return value must be a str object.

  이 메서드는 `__str__()` 이 올바른 파이썬 표현식을 돌려줄 것이라고 기대되지 않는다는 점에서 `object.__repr__()` 과 다릅니다: 더 편리하고 간결한 표현이 사용될 수 있습니다.

  내장형 `object` 에 정의된 기본 구현은 `object.__repr__()` 을 호출합니다.

object.__bytes__(self)

  Called by bytes to compute a byte-string representation of an object. This should return a `bytes` object. The `object` class itself does not provide this method.

object.__format__(self, format_spec)

  `format()` 내장 함수, 확대하면, 포맷 문자열 리터럴(formatted string literals) 의 계산과 `str.format()` 메서드에 의해 호출되어, 객체의 “포맷된” 문자열 표현을 만들어냅니다. format_spec 인자는 요구되는 포맷 옵션들을 포함하는 문자열입니다. format_spec 인자의 해석은 `__format__()` 을 구현하는 형에 달려있으나, 대부분 클래스는 포매팅을 내향형들의 하나로 위임하거나, 비슷한 포맷 옵션 문법을 사용합니다.

  표준 포매팅 문법에 대해서는 포맷 명세 미니 언어 를 참고하면 됩니다.

  반환 값은 반드시 문자열이어야 합니다.

  The default implementation by the `object` class should be given an empty format_spec string. It delegates to `__str__()`.

  버전 3.4에서 변경: `object` 의 __format__ 메서드 자신은, 빈 문자열이 아닌 인자가 전달되면 `TypeError` 를 발생시킵니다.

  버전 3.7에서 변경: 이제 `object.__format__(x, '')` 는 `format(str(x), '')` 가 아니라 `str(x)` 와 동등합니다.

object.__lt__(self, other)
object.__le__(self, other)
object.__eq__(self, other)
object.__ne__(self, other)
object.__gt__(self, other)
object.__ge__(self, other)

  이것들은 소위 “풍부한 비교(rich comparison)” 메서드입니다. 연산자 기호와 메서드 이름 간의 관계는 다음과 같습니다: `x<y` 는 `x.__lt__(y)` 를 호출합니다, `x<=y` 는 `x.__le__(y)` 를 호출합니다, `x==y` 는 `x.__eq__(y)` 를 호출합니다, `x!=y` 는 `x.__ne__(y)` 를 호출합니다, `x>y` 는 `x.__gt__(y)` 를 호출합니다, `x>=y` 는 `x.__ge__(y)` 를 호출합니다.

  A rich comparison method may return the singleton `NotImplemented` if it does not implement the operation for a given pair of arguments. By convention, `False` and `True` are returned for a successful comparison. However, these methods can return any value, so if the comparison operator is used in a Boolean context (e.g., in the condition of an `if` statement), Python will call `bool()` on the value to determine if the result is true or false.

  By default, `object` implements `__eq__()` by using `is`, returning `NotImplemented` in the case of a false comparison: `True if x is y else NotImplemented`. For `__ne__()`, by default it delegates to `__eq__()` and inverts the result unless it is `NotImplemented`. There are no other implied relationships among the comparison operators or default implementations; for example, the truth of `(x<y or x==y)` does not imply `x<=y`. To automatically generate ordering operations from a single root operation, see `functools.total_ordering()`.

  By default, the `object` class provides implementations consistent with 값 비교: equality compares according to object identity, and order comparisons raise `TypeError`. Each default method may generate these results directly, but may also return `NotImplemented`.

  사용자 정의 비교 연산자를 지원하고 딕셔너리 키로 사용될 수 있는 해시 가능 객체를 만드는 것에 관한 몇 가지 중요한 내용이 `__hash__()` 에 관한 문단에 나옵니다.

  There are no swapped-argument versions of these methods (to be used when the left argument does not support the operation but the right argument does); rather, `__lt__()` and `__gt__()` are each other’s reflection, `__le__()` and `__ge__()` are each other’s reflection, and `__eq__()` and `__ne__()` are their own reflection. If the operands are of different types, and the right operand’s type is a direct or indirect subclass of the left operand’s type, the reflected method of the right operand has priority, otherwise the left operand’s method has priority. Virtual subclassing is not considered.

  When no appropriate method returns any value other than `NotImplemented`, the `==` and `!=` operators will fall back to `is` and `is not`, respectively.

object.__hash__(self)

  Called by built-in function `hash()` and for operations on members of hashed collections including `set`, `frozenset`, and `dict`. The `__hash__()` method should return an integer. The only required property is that objects which compare equal have the same hash value; it is advised to mix together the hash values of the components of the object that also play a part in comparison of objects by packing them into a tuple and hashing the tuple. Example:

      def __hash__(self):
          return hash((self.name, self.nick, self.color))

  참고

  `hash()` 는 객체가 정의한 `__hash__()` 메서드가 돌려주는 값을 `Py_ssize_t` 의 크기로 자릅니다(truncate). 이것은 보통 64-bit 빌드에서는 8바이트고, 32-bit 빌드에서는 4바이트입니다. 만약 객체의 `__hash__()` 가 서로 다른 비트 크기를 갖는 빌드들 사이에서 함께 사용되어야 한다면, 모든 지원할 빌드들에서의 폭을 검사해야 합니다. 이렇게 하는 쉬운 방법은 `python -c "import sys; print(sys.hash_info.width)"` 입니다.

  If a class does not define an `__eq__()` method it should not define a `__hash__()` operation either; if it defines `__eq__()` but not `__hash__()`, its instances will not be usable as items in hashable collections. If a class defines mutable objects and implements an `__eq__()` method, it should not implement `__hash__()`, since the implementation of hashable collections requires that a key’s hash value is immutable (if the object’s hash value changes, it will be in the wrong hash bucket).

  User-defined classes have `__eq__()` and `__hash__()` methods by default (inherited from the `object` class); with them, all objects compare unequal (except with themselves) and `x.__hash__()` returns an appropriate value such that `x == y` implies both that `x is y` and `hash(x) == hash(y)`.

  `__eq__()` 를 재정의하고 `__hash__()` 를 정의하지 않는 클래스는 `__hash__()` 가 `None` 으로 설정됩니다. 클래스의 `__hash__()` 메서드가 `None` 이면, 클래스의 인스턴스는 프로그램이 해시값을 얻으려 시도할 때 `TypeError` 를 일으키고, `isinstance(obj, collections.abc.Hashable)` 로 검사할 때 해시 가능하지 않다고 올바로 감지됩니다.

  만약 `__eq__()` 를 재정의하는 클래스가 부모 클래스로부터 `__hash__()` 의 구현을 물려받고 싶으면 인터프리터에게 명시적으로 이렇게 지정해주어야 합니다: `__hash__ = <ParentClass>.__hash__`.

  만약 `__eq__()` 를 재정의하지 않는 클래스가 해시 지원을 멈추고 싶으면, 클래스 정의에 `__hash__ = None` 을 포함해야 합니다. 자신의 `__hash__()` 을 정의한 후에 직접 `TypeError` 를 일으키는 경우는 `isinstance(obj, collections.abc.Hashable)` 호출이 해시 가능하다고 잘못 인식합니다.

  참고

  기본적으로, str과 bytes 객체들의 `__hash__()` 값은 예측할 수 없는 난수값으로 “솔트되어(salted)” 있습니다. 개별 파이썬 프로세스 내에서는 변하지 않는 값으로 유지되지만, 파이썬을 반복적으로 실행할 때는 예측할 수 없게 됩니다.

  This is intended to provide protection against a denial-of-service caused by carefully chosen inputs that exploit the worst case performance of a dict insertion, O(n2) complexity. See http://ocert.org/advisories/ocert-2011-003.html for details.

  해시값의 변경은 집합의 이터레이션 순서에 영향을 줍니다, 파이썬은 이 순서에 대해 어떤 보장도 하지 않습니다 (그리고 보통 32-bit 와 64-bit 빌드 사이에서도 다릅니다).

  `PYTHONHASHSEED` 를 참고하십시오.

  버전 3.3에서 변경: 해시 난수 화는 기본적으로 활성화됩니다.

object.__bool__(self)

  Called to implement truth value testing and the built-in operation `bool()`; should return `False` or `True`. When this method is not defined, `__len__()` is called, if it is defined, and the object is considered true if its result is nonzero. If a class defines neither `__len__()` nor `__bool__()` (which is true of the `object` class itself), all its instances are considered true.

### 3.3.2. 어트리뷰트 액세스 커스터마이제이션

클래스 인스턴스의 어트리뷰트 참조(읽기, 대입하기, `x.name` 을 삭제하기)의 의미를 변경하기 위해 다음과 같은 메서드들이 정의될 수 있습니다.

object.__getattr__(self, name)

  Called when the default attribute access fails with an `AttributeError` (either `__getattribute__()` raises an `AttributeError` because name is not an instance attribute or an attribute in the class tree for `self`; or `__get__()` of a name property raises `AttributeError`). This method should either return the (computed) attribute value or raise an `AttributeError` exception. The `object` class itself does not provide this method.

  일반적인 메커니즘을 통해 어트리뷰트가 발견되면 `__getattr__()` 이 호출되지 않음에 주의해야 합니다 (이것은 `__getattr__()` 과 `__setattr__()` 간의 의도된 비대칭입니다). 이렇게 하는 이유는 효율 때문이기도 하고, 그렇게 하지 않으면 `__getattr__()` 가 인스턴스의 다른 어트리뷰트에 접근할 방법이 없기 때문이기도 합니다. 적어도 인스턴스 변수의 경우, 어떤 값도 인스턴스 어트리뷰트 딕셔너리에 넣지 않음으로써 (대신에 그것들을 다른 객체에 넣습니다) 완전한 제어인 것처럼 조작할 수 있습니다. 어트리뷰트 액세스를 실제로 완전히 조작하는 방법에 대해서는 아래에 나오는 `__getattribute__()` 에서 다룹니다.

object.__getattribute__(self, name)

  클래스 인스턴스의 어트리뷰트 액세스를 구현하기 위해 조건 없이 호출됩니다. 만약 클래스가 `__getattr__()` 도 함께 구현하면, `__getattribute__()` 가 명시적으로 호출하거나 `AttributeError` 를 일으키지 않는 이상 __getattr__ 는 호출되지 않습니다. 이 메서드는 어트리뷰트의 (계산된) 값을 돌려주거나 `AttributeError` 예외를 일으켜야 합니다. 이 메서드에서 무한 재귀(infinite recursion)가 발생하는 것을 막기 위해, 구현은 언제나 필요한 어트리뷰트에 접근하기 위해 같은 이름의 베이스 클래스의 메서드를 호출해야 합니다. 예를 들어, `object.__getattribute__(self, name)`.

  참고

  This method may still be bypassed when looking up special methods as the result of implicit invocation via language syntax or built-in functions. See 특수 메서드 조회.

  특정 민감한 어트리뷰트 액세스의 경우, 인자 `obj`와 `name`으로 감사 이벤트 `object.__getattr__`을 발생시킵니다.

object.__setattr__(self, name, value)

  어트리뷰트 대입이 시도될 때 호출됩니다. 일반적인 메커니즘(즉 인스턴스 딕셔너리에 값을 저장하는 것) 대신에 이것이 호출됩니다. name 은 어트리뷰트 이름이고, value 는 그것에 대입하려는 값입니다.

  `__setattr__()` 에서 인스턴스 어트리뷰트에 대입하려고 할 때는, 같은 이름의 베이스 클래스의 메서드를 호출해야 합니다. 예를 들어 `object.__setattr__(self, name, value)`

  특정 민감한 어트리뷰트 대입의 경우, 인자 `obj`, `name`, `value`로 감사 이벤트 `object.__setattr__`을 발생시킵니다.

object.__delattr__(self, name)

  `__setattr__()` 과 비슷하지만 어트리뷰트를 대입하는 대신에 삭제합니다. 이것은 `del obj.name` 이 객체에 의미가 있는 경우에만 구현되어야 합니다.

  특정 민감한 어트리뷰트 삭제의 경우, 인자 `obj`와 `name`으로 감사 이벤트 `object.__delattr__`을 발생시킵니다.

object.__dir__(self)

  Called when `dir()` is called on the object. An iterable must be returned. `dir()` converts the returned iterable to a list and sorts it.

#### 3.3.2.1. 모듈 어트리뷰트 액세스 커스터마이제이션

특수한 이름 `__getattr__` 과 `__dir__` 는 모듈 어트리뷰트에 대한 접근을 사용자 정의하는 데 사용될 수도 있습니다. 모듈 수준의 `__getattr__` 함수는 하나의 인자로 어트리뷰트의 이름을 받아서 계산된 값을 돌려주거나 `AttributeError` 를 발생시켜야 합니다. 일반적인 조회(즉 `object.__getattribute__()`)를 통해 어트리뷰트가 모듈 객체에서 발견되지 않으면, `AttributeError` 를 일으키기 전에 모듈 `__dict__` 에서 `__getattr__` 을 검색합니다. 발견되면, 어트리뷰트 이름으로 그 함수를 호출하고 결과를 돌려줍니다.

The `__dir__` function should accept no arguments, and return an iterable of strings that represents the names accessible on module. If present, this function overrides the standard `dir()` search on a module.

모듈 동작(어트리뷰트 설정, 프로퍼티 등)을 보다 세밀하게 사용자 정의하려면, 모듈 객체의 `__class__` 어트리뷰트를 `types.ModuleType` 의 서브 클래스로 설정할 수 있습니다. 예를 들면:

    import sys
    from types import ModuleType

    class VerboseModule(ModuleType):
        def __repr__(self):
            return f'Verbose {self.__name__}'

        def __setattr__(self, attr, value):
            print(f'Setting {attr}...')
            super().__setattr__(attr, value)

    sys.modules[__name__].__class__ = VerboseModule

참고

모듈 `__getattr__` 정의와 모듈 `__class__` 설정은 어트리뷰트 액세스 구문을 사용하는 조회에만 영향을 미칩니다 – 모듈 전역에 대한 직접적인 액세스(모듈 내의 코드에 의한 액세스이거나 모듈의 전역 딕셔너리에 대한 참조를 거치거나)는 영향받지 않습니다.

버전 3.5에서 변경: 이제 `__class__` 모듈 어트리뷰트가 쓰기 가능합니다.

Added in version 3.7: `__getattr__` 과 `__dir__` 모듈 어트리뷰트.

더 보기

PEP 562 - 모듈 __getattr__ 과 __dir__

  모듈에 대한 `__getattr__` 과 `__dir__` 함수를 설명합니다.

#### 3.3.2.2. 디스크립터 구현하기

The following methods only apply when an instance of the class containing the method (a so-called descriptor class) appears in an owner class (the descriptor must be in either the owner’s class dictionary or in the class dictionary for one of its parents). In the examples below, “the attribute” refers to the attribute whose name is the key of the property in the owner class’ `__dict__`. The `object` class itself does not implement any of these protocols.

object.__get__(self, instance, owner=None)

  소유자 클래스(클래스 어트리뷰트 액세스) 나 그 클래스의 인스턴스(인스턴스 어트리뷰트 액세스)의 어트리뷰트를 취하려고 할 때 호출됩니다. 선택적 owner 인자는 소유자 클래스입니다. 반면에 instance 는 어트리뷰트 참조가 일어나고 있는 인스턴스이거나, 어트리뷰트가 owner 를 통해 액세스 되는 경우 None 입니다.

  이 메서드는 계산된 어트리뷰트 값을 돌려주거나 `AttributeError` 예외를 일으켜야 합니다.

  PEP 252는 `__get__()`이 하나나 두 개의 인자를 갖는 콜러블이라고 지정합니다. 파이썬 자신의 내장 디스크립터는 이 명세를 지원합니다; 그러나, 일부 제삼자 도구에는 두 인수를 모두 요구하는 디스크립터가 있을 수 있습니다. 파이썬 자신의 `__getattribute__()` 구현은 필요한지와 관계없이 항상 두 인자를 모두 전달합니다.

object.__set__(self, instance, value)

  소유자 클래스의 인스턴스 instance 의 어트리뷰트를 새 값 value 로 설정할 때 호출됩니다.

  `__set__()`이나 `__delete__()`를 추가하면 디스크립터 유형이 “데이터 디스크립터(data descriptor)”로 변경됨에 유의하십시오. 자세한 내용은 디스크립터 호출하기를 참조하십시오.

object.__delete__(self, instance)

  소유자 클래스의 인스턴스 instance 의 어트리뷰트를 삭제할 때 호출됩니다.

Instances of descriptors may also have the `__objclass__` attribute present:

object.__objclass__

  The attribute `__objclass__` is interpreted by the `inspect` module as specifying the class where this object was defined (setting this appropriately can assist in runtime introspection of dynamic class attributes). For callables, it may indicate that an instance of the given type (or a subclass) is expected or required as the first positional argument (for example, CPython sets this attribute for unbound methods that are implemented in C).

#### 3.3.2.3. 디스크립터 호출하기

In general, a descriptor is an object attribute with “binding behavior”, one whose attribute access has been overridden by methods in the descriptor protocol: `__get__()`, `__set__()`, and `__delete__()`. If any of those methods are defined for an object, it is said to be a descriptor.

어트리뷰트 액세스의 기본 동작은 객체의 딕셔너리에서 어트리뷰트를 읽고, 쓰고, 삭제하는 것입니다. 예를 들어 `a.x` 는 `a.__dict__['x']` 에서 시작해서 `type(a).__dict__['x']` 를 거쳐 `type(a)` 의 메타 클래스를 제외한 베이스 클래스들을 거쳐 가는 일련의 조회로 구성됩니다.

그러나, 만약 조회한 값이 디스크립터 메서드를 구현한 객체면, 파이썬은 기본 동작 대신에 디스크립터 메서드를 호출할 수 있습니다. 우선순위 목록의 어느 위치에서 이런 일이 일어나는지는 어떤 디스크립터 메서드가 정의되어 있고 어떤 식으로 호출되는지에 따라 다릅니다.

디스크립터 호출의 시작점은 결합(binding)입니다, `a.x`. 어떻게 인자들이 조합되는지는 `a` 에 따라 다릅니다:

직접 호출

  가장 간단하면서도 가장 덜 사용되는 호출은 사용자의 코드가 디스크립터 메서드를 직접 호출할 때입니다: `x.__get__(a)`

인스턴스 결합

  객체 인스턴스에 결합하면, `a.x` 는 이런 호출로 변환됩니다: `type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))`.

클래스 결합

  클래스에 결합하면, `A.x` 는 이런 호출로 변환됩니다: `A.__dict__['x'].__get__(None, A)`.

Super 결합

  A dotted lookup such as `super(A, a).x` searches `a.__class__.__mro__` for a base class `B` following `A` and then returns `B.__dict__['x'].__get__(a, A)`. If not a descriptor, `x` is returned unchanged.

For instance bindings, the precedence of descriptor invocation depends on which descriptor methods are defined. A descriptor can define any combination of `__get__()`, `__set__()` and `__delete__()`. If it does not define `__get__()`, then accessing the attribute will return the descriptor object itself unless there is a value in the object’s instance dictionary. If the descriptor defines `__set__()` and/or `__delete__()`, it is a data descriptor; if it defines neither, it is a non-data descriptor. Normally, data descriptors define both `__get__()` and `__set__()`, while non-data descriptors have just the `__get__()` method. Data descriptors with `__get__()` and `__set__()` (and/or `__delete__()`) defined always override a redefinition in an instance dictionary. In contrast, non-data descriptors can be overridden by instances.

Python methods (including those decorated with `@staticmethod` and `@classmethod`) are implemented as non-data descriptors. Accordingly, instances can redefine and override methods. This allows individual instances to acquire behaviors that differ from other instances of the same class.

`property()` 함수는 데이터 디스크립터로 구현됩니다. 이 때문에, 인스턴스는 프로퍼티(property)의 동작을 변경할 수 없습니다.

#### 3.3.2.4. __slots__

__slots__ allow us to explicitly declare data members (like properties) and deny the creation of `__dict__` and __weakref__ (unless explicitly declared in __slots__ or available in a parent.)

The space saved over using `__dict__` can be significant. Attribute lookup speed can be significantly improved as well.

object.__slots__

  This class variable can be assigned a string, iterable, or sequence of strings with variable names used by instances. __slots__ reserves space for the declared variables and prevents the automatic creation of `__dict__` and __weakref__ for each instance.

Notes on using __slots__:

- When inheriting from a class without __slots__, the `__dict__` and __weakref__ attribute of the instances will always be accessible.

- Without a `__dict__` variable, instances cannot be assigned new variables not listed in the __slots__ definition. Attempts to assign to an unlisted variable name raises `AttributeError`. If dynamic assignment of new variables is desired, then add `'__dict__'` to the sequence of strings in the __slots__ declaration.

- Without a __weakref__ variable for each instance, classes defining __slots__ do not support `weak references` to its instances. If weak reference support is needed, then add `'__weakref__'` to the sequence of strings in the __slots__ declaration.

- __slots__ are implemented at the class level by creating descriptors for each variable name. As a result, class attributes cannot be used to set default values for instance variables defined by __slots__; otherwise, the class attribute would overwrite the descriptor assignment.

- The action of a __slots__ declaration is not limited to the class where it is defined. __slots__ declared in parents are available in child classes. However, instances of a child subclass will get a `__dict__` and __weakref__ unless the subclass also defines __slots__ (which should only contain names of any additional slots).

- 클래스가 베이스 클래스의 __slots__ 에 정의된 이름과 같은 이름의 변수를 __slots__ 에 선언한다면, 베이스 클래스가 정의한 변수는 액세스할 수 없는 상태가 됩니다(베이스 클래스로부터 디스크립터를 직접 조회하는 경우는 예외다). 이것은 프로그램을 정의되지 않은 상태로 보내게 됩니다. 미래에는, 이를 방지하기 위한 검사가 추가될 것입니다.

- `TypeError` will be raised if nonempty __slots__ are defined for a class derived from a `"variable-length" built-in type` such as `int`, `bytes`, and `tuple`.

- Any non-string iterable may be assigned to __slots__.

- If a `dictionary` is used to assign __slots__, the dictionary keys will be used as the slot names. The values of the dictionary can be used to provide per-attribute docstrings that will be recognised by `inspect.getdoc()` and displayed in the output of `help()`.

- `__class__` assignment works only if both classes have the same __slots__.

- Multiple inheritance with multiple slotted parent classes can be used, but only one parent is allowed to have attributes created by slots (the other bases must have empty slot layouts) - violations raise `TypeError`.

- If an iterator is used for __slots__ then a descriptor is created for each of the iterator’s values. However, the __slots__ attribute will be an empty iterator.

### 3.3.3. 클래스 생성 커스터마이제이션

Whenever a class inherits from another class, `__init_subclass__()` is called on the parent class. This way, it is possible to write classes which change the behavior of subclasses. This is closely related to class decorators, but where class decorators only affect the specific class they’re applied to, `__init_subclass__` solely applies to future subclasses of the class defining the method.

classmethod object.__init_subclass__(cls)

  이 메서드는 포함하는 클래스의 서브 클래스가 만들어질 때마다 호출됩니다. cls 는 새 서브 클래스입니다. 만약 일반적인 인스턴스 메서드로 정의되면, 이 메서드는 묵시적으로 클래스 메서드로 변경됩니다.

  Keyword arguments which are given to a new class are passed to the parent class’s `__init_subclass__`. For compatibility with other classes using `__init_subclass__`, one should take out the needed keyword arguments and pass the others over to the base class, as in:

      class Philosopher:
          def __init_subclass__(cls, /, default_name, **kwargs):
              super().__init_subclass__(**kwargs)
              cls.default_name = default_name

      class AustralianPhilosopher(Philosopher, default_name="Bruce"):
          pass

  기본 구현 `object.__init_subclass__` 는 아무 일도 하지 않지만, 인자가 포함되어 호출되면 예외를 발생시킵니다.

  참고

  메타 클래스 힌트 `metaclass` 는 나머지 형 절차에 의해 소비되고, `__init_subclass__` 로 전달되지 않습니다. 실제 메타 클래스 (명시적인 힌트 대신에) 는 `type(cls)` 로 액세스할 수 있습니다.

  Added in version 3.6.

When a class is created, `type.__new__()` scans the class variables and makes callbacks to those with a `__set_name__()` hook.

object.__set_name__(self, owner, name)

  Automatically called at the time the owning class owner is created. The object has been assigned to name in that class:

      class A:
          x = C()  # Automatically calls: x.__set_name__(A, 'x')

  If the class variable is assigned after the class is created, `__set_name__()` will not be called automatically. If needed, `__set_name__()` can be called directly:

      class A:
         pass

      c = C()
      A.x = c                  # The hook is not called
      c.__set_name__(A, 'x')   # Manually invoke the hook

  더 자세한 내용은 클래스 객체 만들기 을 참고하십시오.

  Added in version 3.6.

#### 3.3.3.1. 메타 클래스

기본적으로, 클래스는 `type()` 을 사용해서 만들어집니다. 클래스의 바디는 새 이름 공간에서 실행되고, 클래스 이름은 `type(name, bases, namespace)` 의 결과에 지역적으로 연결됩니다.

클래스를 만드는 과정은 클래스 정의 줄에 `metaclass` 키워드 인자를 전달하거나, 그런 인자를 포함한 이미 존재하는 클래스를 계승함으로써 커스터마이즈될 수 있습니다. 다음 예에서, `MyClass` 와 `MySubclass` 는 모두 `Meta` 의 인스턴스입니다.

    class Meta(type):
        pass

    class MyClass(metaclass=Meta):
        pass

    class MySubclass(MyClass):
        pass

클래스 정의에서 지정된 다른 키워드 인자들은 아래에서 설명되는 모든 메타 클래스 연산들로 전달됩니다.

클래스 정의가 실행될 때, 다음과 같은 단계가 수행됩니다.:

- MRO 항목이 결정됩니다;

- 적절한 메타 클래스가 결정됩니다;

- 클래스 이름 공간이 준비됩니다;

- 클래스 바디가 실행됩니다;

- 클래스 객체가 만들어집니다.

#### 3.3.3.2. MRO 항목 결정하기

object.__mro_entries__(self, bases)

  If a base that appears in a class definition is not an instance of `type`, then an `__mro_entries__()` method is searched on the base. If an `__mro_entries__()` method is found, the base is substituted with the result of a call to `__mro_entries__()` when creating the class. The method is called with the original bases tuple passed to the bases parameter, and must return a tuple of classes that will be used instead of the base. The returned tuple may be empty: in these cases, the original base is ignored.

더 보기

`types.resolve_bases()`

  Dynamically resolve bases that are not instances of `type`.

`types.get_original_bases()`

  Retrieve a class’s “original bases” prior to modifications by `__mro_entries__()`.

PEP 560

  Core support for typing module and generic types.

#### 3.3.3.3. 적절한 메타 클래스 선택하기

클래스 정의의 적절한 메타 클래스는 다음과 같이 결정됩니다:

- 베이스와 명시적인 메타 클래스를 주지 않는 경우 `type()` 이 사용됩니다;

- 명시적인 메타 클래스가 지정되고, 그것이 `type()` 의 인스턴스가 아니면, 그것을 메타 클래스로 사용합니다;

- `type()` 의 인스턴스가 명시적인 메타 클래스로 주어지거나, 베이스가 정의되었으면, 가장 많이 파생된 메타 클래스가 사용됩니다.

가장 많이 파생된 메타 클래스는 명시적으로 지정된 메타 클래스(있다면)와 지정된 모든 베이스 클래스들의 메타 클래스들(즉, `type(cls)`) 중에서 선택됩니다. 가장 많이 파생된 메타 클래스는 이들 모두 의 서브 타입(subtype)입니다. 만약 어느 것도 이 조건을 만족하지 못한다면, 클래스 정의는 `TypeError` 를 발생시키며 실패합니다.

#### 3.3.3.4. 클래스 이름 공간 준비하기

Once the appropriate metaclass has been identified, then the class namespace is prepared. If the metaclass has a `__prepare__` attribute, it is called as `namespace = metaclass.__prepare__(name, bases, **kwds)` (where the additional keyword arguments, if any, come from the class definition). The `__prepare__` method should be implemented as a `classmethod`. The namespace returned by `__prepare__` is passed in to `__new__`, but when the final class object is created the namespace is copied into a new `dict`.

만약 메타 클래스에 `__prepare__` 어트리뷰트가 없다면, 클래스 이름 공간은 빈 순서 있는 매핑으로 초기화됩니다.

더 보기

PEP 3115 - 파이썬 3000 에서의 메타 클래스

  `__prepare__` 이름 공간 훅을 도입했습니다

#### 3.3.3.5. 클래스 바디 실행하기

클래스 바디는 (대략) `exec(body, globals(), namespace)` 과같이 실행됩니다. 일반적인 `exec()` 호출과 주된 차이점은 클래스 정의가 함수 내부에서 이루어질 때 어휘 스코핑(lexical scoping) 이 클래스 바디(모든 메서드들을 포함해서)로 하여금 현재와 외부 스코프에 있는 이름들을 참조하도록 허락한다는 것입니다.

하지만, 클래스 정의가 함수 내부에서 이루어질 때조차도, 클래스 내부에서 정의된 메서드들은 클래스 스코프에서 정의된 이름들을 볼 수 없습니다. 클래스 변수는 인스턴스나 클래스 메서드의 첫 번째 매개변수를 통해 액세스하거나 다음 섹션에서 설명하는 묵시적으로 어휘 스코핑된 `__class__` 참조를 통해야 합니다.

#### 3.3.3.6. 클래스 객체 만들기

일단 클래스 이름 공간이 클래스 바디를 실행함으로써 채워지면, 클래스 객체가 `metaclass(name, bases, namespace, **kwds)` 을 통해 만들어집니다(여기에서 전달되는 추가적인 키워드 인자들은 `__prepare__` 에 전달된 것들과 같습니다).

이 클래스 객체는 `super()` 에 인자를 주지 않는 경우 참조되는 것입니다. `__class__` 는 클래스 바디의 메서드들 중 어느 하나라도 `__class__` 나 `super` 를 참조할 경우 컴파일러에 의해 만들어지는 묵시적인 클로저(closure) 참조입니다. 이것은 인자 없는 형태의 `super()` 가 어휘 스코핑 기반으로 현재 정의되고 있는 클래스를 올바르게 찾을 수 있도록 합니다. 반면에 현재의 호출에 사용된 클래스나 인스턴스는 메서드로 전달된 첫 번째 인자에 기초해서 식별됩니다.

CPython 구현 상세: CPython 3.6 이상에서, `__class__` 셀(cell)은 클래스 이름 공간의 `__classcell__` 엔트리로 메타 클래스에 전달됩니다. 만약 존재한다면, 이것은 클래스가 올바르게 초기화되기 위해 `type.__new__` 호출까지 거슬러서 전파되어야 합니다. 이렇게 하지 못하면 파이썬 3.8 에서는 `RuntimeError`로 이어질 것입니다.

When using the default metaclass `type`, or any metaclass that ultimately calls `type.__new__`, the following additional customization steps are invoked after creating the class object:

1. The `type.__new__` method collects all of the attributes in the class namespace that define a `__set_name__()` method;

2. Those `__set_name__` methods are called with the class being defined and the assigned name of that particular attribute;

3. The `__init_subclass__()` hook is called on the immediate parent of the new class in its method resolution order.

클래스 객체가 만들어진 후에, 클래스 정의에 포함된 클래스 데코레이터들에게 (있다면) 클래스를 전달하고, 그 결과를 클래스가 정의되는 지역 이름 공간에 연결합니다.

When a new class is created by `type.__new__`, the object provided as the namespace parameter is copied to a new ordered mapping and the original object is discarded. The new copy is wrapped in a read-only proxy, which becomes the `__dict__` attribute of the class object.

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PEP 3135 - 새 super

  묵시적인 __class__ 클로저 참조를 설명합니다

#### 3.3.3.7. 메타 클래스의 용도

메타 클래스의 잠재적인 용도에는 한계가 없습니다. 탐색 된 몇 가지 아이디어들에는 enum, 로깅, 인터페이스 검사, 자동화된 위임(automatic delegation), 자동화된 프로퍼티(properety) 생성, 프락시(proxy), 프레임웍(framework), 자동화된 자원 로킹/동기화(automatic resource locking/synchronization) 등이 있습니다.

### 3.3.4. 인스턴스 및 서브 클래스 검사 커스터마이제이션

다음 메서드들은 `isinstance()` 와 `issubclass()` 내장 함수들의 기본 동작을 재정의하는 데 사용됩니다.

특히, 메타 클래스 `abc.ABCMeta` 는 추상 베이스 클래스(Abstract Base Class, ABC)를 다른 ABC를 포함한 임의의 클래스나 형(내장형을 포함합니다)에 “가상 베이스 클래스(virtual base class)”로 추가할 수 있게 하려고 이 메서드들을 구현합니다.

type.__instancecheck__(self, instance)

  instance 가 (직접적이거나 간접적으로) class 의 인스턴스로 취급될 수 있으면 참을 돌려줍니다. 만약 정의되면, `isinstance(instance, class)` 를 구현하기 위해 호출됩니다.

type.__subclasscheck__(self, subclass)

  subclass 가 (직접적이거나 간접적으로) class 의 서브 클래스로 취급될 수 있으면 참을 돌려줍니다. 만약 정의되면, `issubclass(subclass, class)` 를 구현하기 위해 호출됩니다.

이 메서드들은 클래스의 형(메타 클래스)에서 조회된다는 것에 주의해야 합니다. 실제 클래스에서 클래스 메서드로 정의될 수 없습니다. 이것은 인스턴스에 대해 호출되는 특수 메서드들의 조회와 일관성 있습니다. 이 경우 인스턴스는 클래스 자체다.

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PEP 3119 - 추상 베이스 클래스의 도입

  Includes the specification for customizing `isinstance()` and `issubclass()` behavior through `__instancecheck__()` and `__subclasscheck__()`, with motivation for this functionality in the context of adding Abstract Base Classes (see the `abc` module) to the language.

### 3.3.5. 제네릭 형 흉내 내기

When using type annotations, it is often useful to parameterize a generic type using Python’s square-brackets notation. For example, the annotation `list[int]` might be used to signify a `list` in which all the elements are of type `int`.

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PEP 484 - Type Hints

  Introducing Python’s framework for type annotations

Generic Alias Types

  Documentation for objects representing parameterized generic classes

제네릭, user-defined generics and `typing.Generic`

  Documentation on how to implement generic classes that can be parameterized at runtime and understood by static type-checkers.

A class can generally only be parameterized if it defines the special class method `__class_getitem__()`.

classmethod object.__class_getitem__(cls, key)

  key 에 있는 형 인자에 의한 제네릭 클래스의 특수화를 나타내는 객체를 돌려줍니다.

  When defined on a class, `__class_getitem__()` is automatically a class method. As such, there is no need for it to be decorated with `@classmethod` when it is defined.

#### 3.3.5.1. The purpose of __class_getitem__

The purpose of `__class_getitem__()` is to allow runtime parameterization of standard-library generic classes in order to more easily apply type hints to these classes.

To implement custom generic classes that can be parameterized at runtime and understood by static type-checkers, users should either inherit from a standard library class that already implements `__class_getitem__()`, or inherit from `typing.Generic`, which has its own implementation of `__class_getitem__()`.

Custom implementations of `__class_getitem__()` on classes defined outside of the standard library may not be understood by third-party type-checkers such as mypy. Using `__class_getitem__()` on any class for purposes other than type hinting is discouraged.

#### 3.3.5.2. __class_getitem__ versus __getitem__

Usually, the subscription of an object using square brackets will call the `__getitem__()` instance method defined on the object’s class. However, if the object being subscribed is itself a class, the class method `__class_getitem__()` may be called instead. `__class_getitem__()` should return a GenericAlias object if it is properly defined.

Presented with the expression `obj[x]`, the Python interpreter follows something like the following process to decide whether `__getitem__()` or `__class_getitem__()` should be called:

    from inspect import isclass

    def subscribe(obj, x):
        """Return the result of the expression 'obj[x]'"""

        class_of_obj = type(obj)

        # If the class of obj defines __getitem__,
        # call class_of_obj.__getitem__(obj, x)
        if hasattr(class_of_obj, '__getitem__'):
            return class_of_obj.__getitem__(obj, x)

        # Else, if obj is a class and defines __class_getitem__,
        # call obj.__class_getitem__(x)
        elif isclass(obj) and hasattr(obj, '__class_getitem__'):
            return obj.__class_getitem__(x)

        # Else, raise an exception
        else:
            raise TypeError(
                f"'{class_of_obj.__name__}' object is not subscriptable"
            )

In Python, all classes are themselves instances of other classes. The class of a class is known as that class’s metaclass, and most classes have the `type` class as their metaclass. `type` does not define `__getitem__()`, meaning that expressions such as `list[int]`, `dict[str, float]` and `tuple[str, bytes]` all result in `__class_getitem__()` being called:

    >>> # list has class "type" as its metaclass, like most classes:
    >>> type(list)
    <class 'type'>
    >>> type(dict) == type(list) == type(tuple) == type(str) == type(bytes)
    True
    >>> # "list[int]" calls "list.__class_getitem__(int)"
    >>> list[int]
    list[int]
    >>> # list.__class_getitem__ returns a GenericAlias object:
    >>> type(list[int])
    <class 'types.GenericAlias'>

However, if a class has a custom metaclass that defines `__getitem__()`, subscribing the class may result in different behaviour. An example of this can be found in the `enum` module:

    >>> from enum import Enum
    >>> class Menu(Enum):
    ...     """A breakfast menu"""
    ...     SPAM = 'spam'
    ...     BACON = 'bacon'
    ...
    >>> # Enum classes have a custom metaclass:
    >>> type(Menu)
    <class 'enum.EnumMeta'>
    >>> # EnumMeta defines __getitem__,
    >>> # so __class_getitem__ is not called,
    >>> # and the result is not a GenericAlias object:
    >>> Menu['SPAM']
    <Menu.SPAM: 'spam'>
    >>> type(Menu['SPAM'])
    <enum 'Menu'>

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PEP 560 - Core Support for typing module and generic types

  Introducing `__class_getitem__()`, and outlining when a subscription results in `__class_getitem__()` being called instead of `__getitem__()`

### 3.3.6. 콜러블 객체 흉내 내기

object.__call__(self[, args...])

  Called when the instance is “called” as a function; if this method is defined, `x(arg1, arg2, ...)` roughly translates to `type(x).__call__(x, arg1, ...)`. The `object` class itself does not provide this method.

### 3.3.7. 컨테이너형 흉내 내기

The following methods can be defined to implement container objects. None of them are provided by the `object` class itself. Containers usually are sequences (such as `lists` or `tuples`) or mappings (like dictionaries), but can represent other containers as well. The first set of methods is used either to emulate a sequence or to emulate a mapping; the difference is that for a sequence, the allowable keys should be the integers k for which `0 <= k < N` where N is the length of the sequence, or `slice` objects, which define a range of items. It is also recommended that mappings provide the methods `keys()`, `values()`, `items()`, `get()`, `clear()`, `setdefault()`, `pop()`, `popitem()`, `copy()`, and `update()` behaving similar to those for Python’s standard `dictionary` objects. The `collections.abc` module provides a `MutableMapping` abstract base class to help create those methods from a base set of `__getitem__()`, `__setitem__()`, `__delitem__()`, and `keys()`. Mutable sequences should provide methods `append()`, `count()`, `index()`, `extend()`, `insert()`, `pop()`, `remove()`, `reverse()` and `sort()`, like Python standard `list` objects. Finally, sequence types should implement addition (meaning concatenation) and multiplication (meaning repetition) by defining the methods `__add__()`, `__radd__()`, `__iadd__()`, `__mul__()`, `__rmul__()` and `__imul__()` described below; they should not define other numerical operators. It is recommended that both mappings and sequences implement the `__contains__()` method to allow efficient use of the `in` operator; for mappings, `in` should search the mapping’s keys; for sequences, it should search through the values. It is further recommended that both mappings and sequences implement the `__iter__()` method to allow efficient iteration through the container; for mappings, `__iter__()` should iterate through the object’s keys; for sequences, it should iterate through the values.

object.__len__(self)

  Called to implement the built-in function `len()`. Should return the length of the object, an integer `>=` 0. Also, an object that doesn’t define a `__bool__()` method and whose `__len__()` method returns zero is considered to be false in a Boolean context.

  CPython 구현 상세: In CPython, the length is required to be at most `sys.maxsize`. If the length is larger than `sys.maxsize` some features (such as `len()`) may raise `OverflowError`. To prevent raising `OverflowError` by truth value testing, an object must define a `__bool__()` method.

object.__length_hint__(self)

  Called to implement `operator.length_hint()`. Should return an estimated length for the object (which may be greater or less than the actual length). The length must be an integer `>=` 0. The return value may also be `NotImplemented`, which is treated the same as if the `__length_hint__` method didn’t exist at all. This method is purely an optimization and is never required for correctness.

  Added in version 3.4.

참고

슬라이싱은 전적으로 다음에 나오는 세 메서드들에의해 수행됩니다

    a[1:2] = b

과 같은 호출은

    a[slice(1, 2, None)] = b

로 번역되고, 다른 형태도 마찬가지입니다. 빠진 슬라이스 항목은 항상 `None` 으로 채워집니다.

object.__getitem__(self, key)

  Called to implement evaluation of `self[key]`. For sequence types, the accepted keys should be integers. Optionally, they may support `slice` objects as well. Negative index support is also optional. If key is of an inappropriate type, `TypeError` may be raised; if key is a value outside the set of indexes for the sequence (after any special interpretation of negative values), `IndexError` should be raised. For mapping types, if key is missing (not in the container), `KeyError` should be raised.

  참고

  `for` 루프는 시퀀스의 끝을 올바로 감지하기 위해, 잘못된 인덱스에 대해 `IndexError` 가 일어날 것으로 기대하고 있습니다.

  참고

  When subscripting a class, the special class method `__class_getitem__()` may be called instead of `__getitem__()`. See __class_getitem__ versus __getitem__ for more details.

object.__setitem__(self, key, value)

  `self[key]` 로의 대입을 구현하기 위해 호출됩니다. `__getitem__()` 과 같은 주의가 필요합니다. 매핑의 경우에는, 객체가 키에 대해 값의 변경이나 새 키의 추가를 허락할 경우, 시퀀스의 경우는 항목이 교체될 수 있을 때만 구현되어야 합니다. 잘못된 key 값의 경우는 `__getitem__()` 에서와 같은 예외를 일으켜야 합니다.

object.__delitem__(self, key)

  `self[key]` 의 삭제를 구현하기 위해 호출됩니다. `__getitem__()` 과 같은 주의가 필요합니다. 매핑의 경우에는, 객체가 키의 삭제를 허락할 경우, 시퀀스의 경우는 항목이 시퀀스로부터 제거될 수 있을 때만 구현되어야 합니다. 잘못된 key 값의 경우는 `__getitem__()` 에서와 같은 예외를 일으켜야 합니다.

object.__missing__(self, key)

  `dict`.`__getitem__()` 이 dict 서브 클래스에서 키가 딕셔너리에 없으면 `self[key]` 를 구현하기 위해 호출합니다.

object.__iter__(self)

  This method is called when an iterator is required for a container. This method should return a new iterator object that can iterate over all the objects in the container. For mappings, it should iterate over the keys of the container.

object.__reversed__(self)

  `reversed()` 내장 함수가 역 이터레이션(reverse iteration)을 구현하기 위해 (있다면) 호출합니다. 컨테이너에 있는 객체들을 역 순으로 탐색하는 새 이터레이터 객체를 돌려줘야 합니다.

  `__reversed__()` 메서드가 제공되지 않으면, `reversed()` 내장함수는 시퀀스 프로토콜(`__len__()` 과 `__getitem__()`)을 대안으로 사용합니다. 시퀀스 프로토콜을 지원하는 객체들은 `reversed()` 가 제공하는 것보다 더 효율적인 구현을 제공할 수 있을 때만 `__reversed__()` 를 제공해야 합니다.

멤버십 검사 연산자들(`in` 과 `not in`) 은 보통 컨테이너에 대한 이터레이션으로 구현됩니다. 하지만, 컨테이너 객체는 더 효율적인 구현을 다음과 같은 특수 메서드를 통해 제공할 수 있습니다. 이 경우 객체는 이터러블일 필요도 없습니다.

object.__contains__(self, item)

  멤버십 검사 연산자를 구현하기 위해 호출됩니다. item 이 self 에 있으면 참을, 그렇지 않으면 거짓을 돌려줘야 합니다. 매핑 객체의 경우, 키-값 쌍이 아니라 매핑의 키가 고려되어야 합니다.

  `__contains__()` 를 정의하지 않는 객체의 경우, 멤버십 검사는 먼저 `__iter__()` 를 통한 이터레이션을 시도한 후, `__getitem__()` 을 통한 낡은 시퀀스 이터레이션 프로토콜을 시도합니다. 언어 레퍼런스의 이 절을 참고하십시오.

### 3.3.8. 숫자 형 흉내 내기

숫자 형을 흉내 내기 위해 다음과 같은 메서드들을 정의할 수 있습니다. 구현되는 특별한 종류의 숫자에 의해 지원되지 않는 연산들(예를 들어, 정수가 아닌 숫자들에 대한 비트 연산들)에 대응하는 메서드들을 정의되지 않은 채로 남겨두어야 합니다.

object.__add__(self, other)
object.__sub__(self, other)
object.__mul__(self, other)
object.__matmul__(self, other)
object.__truediv__(self, other)
object.__floordiv__(self, other)
object.__mod__(self, other)
object.__divmod__(self, other)
object.__pow__(self, other[, modulo])
object.__lshift__(self, other)
object.__rshift__(self, other)
object.__and__(self, other)
object.__xor__(self, other)
object.__or__(self, other)

  These methods are called to implement the binary arithmetic operations (`+`, `-`, `*`, `@`, `/`, `//`, `%`, `divmod()`, `pow()`, `**`, `<<`, `>>`, `&`, `^`, `|`). For instance, to evaluate the expression `x + y`, where x is an instance of a class that has an `__add__()` method, `type(x).__add__(x, y)` is called. The `__divmod__()` method should be the equivalent to using `__floordiv__()` and `__mod__()`; it should not be related to `__truediv__()`. Note that `__pow__()` should be defined to accept an optional third argument if the ternary version of the built-in `pow()` function is to be supported.

  If one of those methods does not support the operation with the supplied arguments, it should return `NotImplemented`.

object.__radd__(self, other)
object.__rsub__(self, other)
object.__rmul__(self, other)
object.__rmatmul__(self, other)
object.__rtruediv__(self, other)
object.__rfloordiv__(self, other)
object.__rmod__(self, other)
object.__rdivmod__(self, other)
object.__rpow__(self, other[, modulo])
object.__rlshift__(self, other)
object.__rrshift__(self, other)
object.__rand__(self, other)
object.__rxor__(self, other)
object.__ror__(self, other)

  These methods are called to implement the binary arithmetic operations (`+`, `-`, `*`, `@`, `/`, `//`, `%`, `divmod()`, `pow()`, `**`, `<<`, `>>`, `&`, `^`, `|`) with reflected (swapped) operands. These functions are only called if the left operand does not support the corresponding operation [3] and the operands are of different types. [4] For instance, to evaluate the expression `x - y`, where y is an instance of a class that has an `__rsub__()` method, `type(y).__rsub__(y, x)` is called if `type(x).__sub__(x, y)` returns `NotImplemented`.

  삼 항 `pow()` 는 `__rpow__()` 를 호출하려고 시도하지 않음에 주의해야 합니다 (그렇게 하려면 코어션 규칙이 너무 복잡해집니다).

  참고

  만약 오른쪽 피연산자의 형이 왼쪽 피연산자의 형의 서브 클래스이고, 그 서브 클래스가 연산의 뒤집힌 메서드의 다른 구현을 제공하면, 이 메서드가 왼쪽 연산자의 뒤집히지 않은 메서드보다 먼저 호출됩니다. 이 동작은 서브 클래스가 조상들의 연산을 재정의할 수 있도록 합니다.

object.__iadd__(self, other)
object.__isub__(self, other)
object.__imul__(self, other)
object.__imatmul__(self, other)
object.__itruediv__(self, other)
object.__ifloordiv__(self, other)
object.__imod__(self, other)
object.__ipow__(self, other[, modulo])
object.__ilshift__(self, other)
object.__irshift__(self, other)
object.__iand__(self, other)
object.__ixor__(self, other)
object.__ior__(self, other)

  These methods are called to implement the augmented arithmetic assignments (`+=`, `-=`, `*=`, `@=`, `/=`, `//=`, `%=`, `**=`, `<<=`, `>>=`, `&=`, `^=`, `|=`). These methods should attempt to do the operation in-place (modifying self) and return the result (which could be, but does not have to be, self). If a specific method is not defined, or if that method returns `NotImplemented`, the augmented assignment falls back to the normal methods. For instance, if x is an instance of a class with an `__iadd__()` method, `x += y` is equivalent to `x = x.__iadd__(y)` . If `__iadd__()` does not exist, or if `x.__iadd__(y)` returns `NotImplemented`, `x.__add__(y)` and `y.__radd__(x)` are considered, as with the evaluation of `x + y`. In certain situations, augmented assignment can result in unexpected errors (see 덧셈은 작동하는데, 왜 a_tuple[i] += [‘item’]이 예외를 일으킵니까?), but this behavior is in fact part of the data model.

object.__neg__(self)
object.__pos__(self)
object.__abs__(self)
object.__invert__(self)

  일 항 산술 연산(`-`, `+`, `abs()`, `~`)을 구현하기 위해 호출됩니다.

object.__complex__(self)
object.__int__(self)
object.__float__(self)

  내장 함수 `complex()`, `int()`, `float()`를 구현하기 위해 호출됩니다. 적절한 형의 값을 돌려줘야 합니다.

object.__index__(self)

  `operator.index()` 를 구현하기 위해 호출되고, 파이썬이 숫자 객체를 정수 객체로 손실 없이 변환해야 할 때(슬라이싱이나 내장 `bin()`, `hex()`, `oct()` 함수들에서와같이)마다 호출됩니다. 이 메서드의 존재는 숫자 객체가 정수 형임을 가리킵니다. 반드시 정수를 돌려줘야 합니다.

  `__int__()`, `__float__()` 및 `__complex__()`가 정의되어 있지 않으면, 해당 내장 함수 `int()`, `float()` 및 `complex()`는 `__index__()`를 사용합니다.

object.__round__(self[, ndigits])
object.__trunc__(self)
object.__floor__(self)
object.__ceil__(self)

  내장 함수 `round()`와 `math` 함수 `trunc()`, `floor()`, `ceil()` 을 구현하기 위해 호출됩니다. ndigits 가 `__round__()` 로 전달되지 않는 한, 이 메서드들은 모두 `Integral` (보통 `int`) 로 잘린 객체의 값을 돌려줘야 합니다.

  The built-in function `int()` falls back to `__trunc__()` if neither `__int__()` nor `__index__()` is defined.

  버전 3.11에서 변경: The delegation of `int()` to `__trunc__()` is deprecated.

### 3.3.9. with 문 컨텍스트 관리자

컨텍스트 관리자 (context manager) 는 `with` 문을 실행할 때 자리 잡는 실행 컨텍스트(context)를 정의하는 객체입니다. 코드 블록의 실행을 위해, 컨텍스트 관리자는 원하는 실행시간 컨텍스트로의 진입과 탈출을 처리합니다. 컨텍스트 관리자는 보통 `with` 문(with 문 섹션에서 설명합니다)으로 시작되지만, 그들의 메서드를 호출해서 직접 사용할 수도 있습니다.

컨텍스트 관리자의 전형적인 용도에는 다양한 종류의 전역 상태(global state)를 보관하고 복구하는 것, 자원을 로킹(locking)하고 언로킹(unlocking)하는 것, 열린 파일을 닫는 것 등이 있습니다.

For more information on context managers, see 컨텍스트 관리자 형. The `object` class itself does not provide the context manager methods.

object.__enter__(self)

  이 객체와 연관된 실행시간 컨텍스트에 진입합니다. `with` 문은 `as` 절로 지정된 대상이 있다면, 이 메서드의 반환 값을 연결합니다.

object.__exit__(self, exc_type, exc_value, traceback)

  이 객체와 연관된 실행시간 컨텍스트를 종료합니다. 매개변수들은 컨텍스트에서 벗어나게 만든 예외를 기술합니다. 만약 컨텍스트가 예외 없이 종료한다면, 세 인자 모두 `None` 이 됩니다.

  만약 예외가 제공되고, 메서드가 예외를 중지시키고 싶으면 (즉 확산하는 것을 막으려면) 참(true)을 돌려줘야 합니다. 그렇지 않으면 예외는 이 메서드가 종료한 후에 계속 진행됩니다.

  Note that `__exit__()` methods should not reraise the passed-in exception; this is the caller’s responsibility.

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PEP 343 - “with” 문

  파이썬 `with` 문에 대한 규격, 배경, 예.

### 3.3.10. Customizing positional arguments in class pattern matching

When using a class name in a pattern, positional arguments in the pattern are not allowed by default, i.e. `case MyClass(x, y)` is typically invalid without special support in `MyClass`. To be able to use that kind of pattern, the class needs to define a __match_args__ attribute.

object.__match_args__

  This class variable can be assigned a tuple of strings. When this class is used in a class pattern with positional arguments, each positional argument will be converted into a keyword argument, using the corresponding value in __match_args__ as the keyword. The absence of this attribute is equivalent to setting it to `()`.

For example, if `MyClass.__match_args__` is `("left", "center", "right")` that means that `case MyClass(x, y)` is equivalent to `case MyClass(left=x, center=y)`. Note that the number of arguments in the pattern must be smaller than or equal to the number of elements in __match_args__; if it is larger, the pattern match attempt will raise a `TypeError`.

Added in version 3.10.

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PEP 634 - Structural Pattern Matching

  The specification for the Python `match` statement.

### 3.3.11. Emulating buffer types

The buffer protocol provides a way for Python objects to expose efficient access to a low-level memory array. This protocol is implemented by builtin types such as `bytes` and `memoryview`, and third-party libraries may define additional buffer types.

While buffer types are usually implemented in C, it is also possible to implement the protocol in Python.

object.__buffer__(self, flags)

  Called when a buffer is requested from self (for example, by the `memoryview` constructor). The flags argument is an integer representing the kind of buffer requested, affecting for example whether the returned buffer is read-only or writable. `inspect.BufferFlags` provides a convenient way to interpret the flags. The method must return a `memoryview` object.

object.__release_buffer__(self, buffer)

  Called when a buffer is no longer needed. The buffer argument is a `memoryview` object that was previously returned by `__buffer__()`. The method must release any resources associated with the buffer. This method should return `None`. Buffer objects that do not need to perform any cleanup are not required to implement this method.

Added in version 3.12.

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PEP 688 - Making the buffer protocol accessible in Python

  Introduces the Python `__buffer__` and `__release_buffer__` methods.

`collections.abc.Buffer`

  ABC for buffer types.

### 3.3.12. 특수 메서드 조회

사용자 정의 클래스의 경우, 묵시적인 특수 메서드의 호출은 객체의 인스턴스 딕셔너리가 아닌 객체의 형에 정의되어 있을 때만 올바르게 동작함이 보장됩니다. 이런 동작은 다음과 같은 코드가 예외를 일으키는 원인입니다:

    >>> class C:
    ...     pass
    ...
    >>> c = C()
    >>> c.__len__ = lambda: 5
    >>> len(c)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: object of type 'C' has no len()

The rationale behind this behaviour lies with a number of special methods such as `__hash__()` and `__repr__()` that are implemented by all objects, including type objects. If the implicit lookup of these methods used the conventional lookup process, they would fail when invoked on the type object itself:

    >>> 1 .__hash__() == hash(1)
    True
    >>> int.__hash__() == hash(int)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: descriptor '__hash__' of 'int' object needs an argument

클래스의 연결되지 않은 메서드를 호출하려는 이런 식의 잘못된 시도는 종종 ‘메타 클래스 혼란(metaclass confusion)’ 이라고 불리고, 특수 메서드를 조회할 때 인스턴스를 우회하는 방법으로 피할 수 있습니다.

    >>> type(1).__hash__(1) == hash(1)
    True
    >>> type(int).__hash__(int) == hash(int)
    True

In addition to bypassing any instance attributes in the interest of correctness, implicit special method lookup generally also bypasses the `__getattribute__()` method even of the object’s metaclass:

    >>> class Meta(type):
    ...     def __getattribute__(*args):
    ...         print("Metaclass getattribute invoked")
    ...         return type.__getattribute__(*args)
    ...
    >>> class C(object, metaclass=Meta):
    ...     def __len__(self):
    ...         return 10
    ...     def __getattribute__(*args):
    ...         print("Class getattribute invoked")
    ...         return object.__getattribute__(*args)
    ...
    >>> c = C()
    >>> c.__len__()                 # Explicit lookup via instance
    Class getattribute invoked
    10
    >>> type(c).__len__(c)          # Explicit lookup via type
    Metaclass getattribute invoked
    10
    >>> len(c)                      # Implicit lookup
    10

Bypassing the `__getattribute__()` machinery in this fashion provides significant scope for speed optimisations within the interpreter, at the cost of some flexibility in the handling of special methods (the special method must be set on the class object itself in order to be consistently invoked by the interpreter).

## 3.4. 코루틴(Coroutines)

### 3.4.1. 어웨이터블 객체(Awaitable Objects)

An awaitable object generally implements an `__await__()` method. Coroutine objects returned from `async def` functions are awaitable.

참고

The generator iterator objects returned from generators decorated with `types.coroutine()` are also awaitable, but they do not implement `__await__()`.

object.__await__(self)

  Must return an iterator. Should be used to implement awaitable objects. For instance, `asyncio.Future` implements this method to be compatible with the `await` expression. The `object` class itself is not awaitable and does not provide this method.

  참고

  The language doesn’t place any restriction on the type or value of the objects yielded by the iterator returned by `__await__`, as this is specific to the implementation of the asynchronous execution framework (e.g. `asyncio`) that will be managing the awaitable object.

Added in version 3.5.

더 보기

PEP 492 가 어웨이터블 객체에 대한 더 자세한 정보를 포함하고 있습니다.

### 3.4.2. 코루틴 객체(Coroutine Objects)

Coroutine objects are awaitable objects. A coroutine’s execution can be controlled by calling `__await__()` and iterating over the result. When the coroutine has finished executing and returns, the iterator raises `StopIteration`, and the exception’s `value` attribute holds the return value. If the coroutine raises an exception, it is propagated by the iterator. Coroutines should not directly raise unhandled `StopIteration` exceptions.

코루틴은 다음에 나열하는 메서드들 또한 갖고 있는데, 제너레이터(제너레이터-이터레이터 메서드 를 보십시오)의 것들과 닮았습니다. 하지만, 제너레이터와는 달리, 코루틴은 이터레이션을 직접 지원하지는 않습니다.

버전 3.5.2에서 변경: 코루틴을 두 번 await 하면 `RuntimeError` 를 일으킵니다.

coroutine.send(value)

  Starts or resumes execution of the coroutine. If value is `None`, this is equivalent to advancing the iterator returned by `__await__()`. If value is not `None`, this method delegates to the `send()` method of the iterator that caused the coroutine to suspend. The result (return value, `StopIteration`, or other exception) is the same as when iterating over the `__await__()` return value, described above.

coroutine.throw(value)
coroutine.throw(type[, value[, traceback]])

  Raises the specified exception in the coroutine. This method delegates to the `throw()` method of the iterator that caused the coroutine to suspend, if it has such a method. Otherwise, the exception is raised at the suspension point. The result (return value, `StopIteration`, or other exception) is the same as when iterating over the `__await__()` return value, described above. If the exception is not caught in the coroutine, it propagates back to the caller.

  버전 3.12에서 변경: The second signature (type[, value[, traceback]]) is deprecated and may be removed in a future version of Python.

coroutine.close()

  코루틴이 자신을 정리하고 종료하도록 만듭니다. 만약 코루틴이 일시 중지 중이면, 이 메서드는 먼저 코루틴이 일시 중지되도록 한 이터레이터의 `close()` 메서드로 위임합니다(그런 메서드를 가지는 경우). 그런 다음 일시 중지지점에서 `GeneratorExit` 를 발생시키는데, 코루틴이 즉시 자신을 정리하도록 만듭니다. 마지막으로 코루틴에 실행을 종료했다고 표시하는데, 아직 시작하지조차 않았을 때도 그렇다.

  코루틴 객체가 파괴될 때는 위의 프로세스에 따라 자동으로 닫힙니다(closed).

### 3.4.3. 비동기 이터레이터(Asynchronous Iterators)

비동기 이터레이터 는 자신의 `__anext__` 메서드에서 비동기 코드를 호출할 수 있습니다.

비동기 이터레이터는 `async for` 문에서 사용될 수 있습니다.

The `object` class itself does not provide these methods.

object.__aiter__(self)

  비동기 이터레이터 객체를 돌려줘야 합니다.

object.__anext__(self)

  이터레이터의 다음 값을 주는 어웨이터블 을 돌려줘야 합니다. 이터레이션이 끝나면 `StopAsyncIteration` 에러를 일으켜야 합니다.

비동기 이터러블 객체의 예:

    class Reader:
        async def readline(self):
            ...

        def __aiter__(self):
            return self

        async def __anext__(self):
            val = await self.readline()
            if val == b'':
                raise StopAsyncIteration
            return val

Added in version 3.5.

버전 3.7에서 변경: Prior to Python 3.7, `__aiter__()` could return an awaitable that would resolve to an asynchronous iterator.

Starting with Python 3.7, `__aiter__()` must return an asynchronous iterator object. Returning anything else will result in a `TypeError` error.

### 3.4.4. 비동기 컨텍스트 관리자

비동기 컨텍스트 관리자(asynchronous context manager) 는 `__aenter__` 와 `__aexit__` 메서드에서 실행을 일시 중지할 수 있는 컨텍스트 관리자 입니다.

비동기 컨텍스트 관리자는 `async with` 문에서 사용될 수 있습니다.

The `object` class itself does not provide these methods.

object.__aenter__(self)

  Semantically similar to `__enter__()`, the only difference being that it must return an awaitable.

object.__aexit__(self, exc_type, exc_value, traceback)

  Semantically similar to `__exit__()`, the only difference being that it must return an awaitable.

비동기 컨텍스트 관리자 클래스의 예:

    class AsyncContextManager:
        async def __aenter__(self):
            await log('entering context')

        async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
            await log('exiting context')

Added in version 3.5.

각주

[1]

어떤 제한된 조건으로, 어떤 경우에 객체의 형을 변경하는 것이 가능합니다. 하지만 잘못 다뤄지면 아주 괴상한 결과로 이어질 수 있으므로 일반적으로 좋은 생각이 아닙니다.

[2]

The `__hash__()`, `__iter__()`, `__reversed__()`, and `__contains__()` methods have special handling for this; others will still raise a `TypeError`, but may do so by relying on the behavior that `None` is not callable.

[3]

“Does not support” here means that the class has no such method, or the method returns `NotImplemented`. Do not set the method to `None` if you want to force fallback to the right operand’s reflected method—that will instead have the opposite effect of explicitly blocking such fallback.

[4]

For operands of the same type, it is assumed that if the non-reflected method – such as `__add__()` – fails then the overall operation is not supported, which is why the reflected method is not called.