4. 기타 제어 흐름 도구

Besides the while statement just introduced, Python uses the usual flow control statements known from other languages, with some twists.

4.1. if 문

아마도 가장 잘 알려진 문장 형은 if 문일 것입니다. 예를 들어:

>>> x = int(input("Please enter an integer: "))
Please enter an integer: 42
>>> if x < 0:
...     x = 0
...     print('Negative changed to zero')
... elif x == 0:
...     print('Zero')
... elif x == 1:
...     print('Single')
... else:
...     print('More')
...
More

없거나 여러 개의 elif 부가 있을 수 있고, else 부는 선택적입니다. 키워드 ‘elif’ 는 ‘else if’ 의 줄임 표현인데, 과도한 들여쓰기를 피하는 데 유용합니다. if … elif … elif … 시퀀스는 다른 언어들에서 발견되는 switch 나 case 문을 대신합니다.

4.2. for 문

파이썬에서 for 문은 C 나 파스칼에서 사용하던 것과 약간 다릅니다. (파스칼처럼) 항상 숫자의 산술적인 진행을 통해 이터레이션 하거나, (C처럼) 사용자가 이터레이션 단계와 중지 조건을 정의할 수 있도록 하는 대신, 파이썬의 for 문은 임의의 시퀀스 (리스트나 문자열)의 항목들을 그 시퀀스에 들어있는 순서대로 이터레이션 합니다. 예를 들어 (말장난이 아니라):

>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12

루프 안에서 이터레이트하는 시퀀스를 수정할 필요가 있다면 (예를 들어, 선택한 항목들을 중복시키기), 먼저 사본을 만들 것을 권합니다. 시퀀스를 이터레이트할 때 묵시적으로 사본이 만들어지지는 않습니다. 슬라이스 표기법은 이럴 때 특히 편리합니다:

>>> for w in words[:]:  # Loop over a slice copy of the entire list.
...     if len(w) > 6:
...         words.insert(0, w)
...
>>> words
['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

for w in words: 를 쓰면, 위의 예는 defenestrate를 반복해서 넣고 또 넣음으로써, 무한한 리스트를 만들려고 시도하게 됩니다.

4.3. range() 함수

숫자들의 시퀀스로 이터레이트할 필요가 있으면, 내장 함수 range()가 편리합니다. 수열을 만듭니다:

>>> for i in range(5):
...     print(i)
...
0
1
2
3
4

끝값은 만들어지는 수열에 포함되지 않습니다; range(10) 은 10개의 값을 만드는데, 길이 10인 시퀀스의 항목들을 가리키는 올바른 인덱스들입니다. 범위가 다른 숫자로 시작하거나, 다른 증가분을 (음수조차 가능합니다; 때로 이것을 ‘스텝(step)’이라고 부릅니다) 지정하는 것도 가능합니다:

range(5, 10)
   5, 6, 7, 8, 9

range(0, 10, 3)
   0, 3, 6, 9

range(-10, -100, -30)
  -10, -40, -70

시퀀스의 인덱스들로 이터레이트 하려면, 다음처럼 range()와 len() 을 결합할 수 있습니다:

>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb

하지만, 그럴 때 대부분은, enumerate() 함수를 쓰는 것이 편리합니다, 루프 테크닉 를 보세요.

범위를 그냥 인쇄하면 이상한 일이 일어납니다:

>>> print(range(10))
range(0, 10)

많은 경우에 range()가 돌려준 객체는 리스트인 것처럼 동작하지만, 사실 리스트가 아닙니다. 이터레이트할 때 원하는 시퀀스 항목들을 순서대로 돌려주는 객체이지만, 실제로 리스트를 만들지 않아서 공간을 절약합니다.

이런 객체를 이터러블 이라고 부릅니다. 공급이 소진될 때까지 일련의 항목들을 얻을 수 있는 무엇인가를 기대하는 함수와 구조물들의 타깃으로 적합합니다. 우리는 for 문이 그런 구조물임을 보았습니다. 함수 list() 도 그런 것입니다; 이터러블로 리스트를 만듭니다:

>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]

나중에 이터러블을 돌려주고 이터러블을 인자로 받는 함수들을 더 보게 됩니다.

4.4. 루프의 break 와 continue 문, 그리고 else 절

break 문은, C처럼, 가장 가까이서 둘러싸는 for 나 while 루프로부터 빠져나가게 만듭니다.

루프 문은 else 절을 가질 수 있습니다; 루프가 리스트의 소진이나 (for 의 경우) 조건이 거짓이 돼서 (while 의 경우) 종료할 때 실행됩니다. 하지만 루프가 break 문으로 종료할 때는 실행되지 않습니다. 소수를 찾는 루프를 통해 다음에서 예시합니다:

>>> for n in range(2, 10):
...     for x in range(2, n):
...         if n % x == 0:
...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
...             break
...     else:
...         # loop fell through without finding a factor
...         print(n, 'is a prime number')
...
2 is a prime number
3 is a prime number
4 equals 2 * 2
5 is a prime number
6 equals 2 * 3
7 is a prime number
8 equals 2 * 4
9 equals 3 * 3

(이것은 올바른 코드입니다. 자세히 들여다보면: else 절은 if 문이 아니라 for 루프에 속합니다.)

루프와 함께 사용될 때, else 절은 if 문보다는 try 문의 else 절과 비슷한 면이 많습니다: try 문의 else 절은 예외가 발생하지 않을 때 실행되고, 루프의 else 절은 break 가 발생하지 않을 때 실행됩니다. try 문과 예외에 관한 자세한 내용은 예외 처리하기 를 보세요.

continue 문은, 역시 C에서 빌렸습니다, 루프의 다음 이터레이션에서 계속하도록 만듭니다:

>>> for num in range(2, 10):
...     if num % 2 == 0:
...         print("Found an even number", num)
...         continue
...     print("Found a number", num)
Found an even number 2
Found a number 3
Found an even number 4
Found a number 5
Found an even number 6
Found a number 7
Found an even number 8
Found a number 9

4.5. pass 문

pass 문은 아무것도 하지 않습니다. 문법적으로 문장이 필요하지만, 프로그램이 특별히 할 일이 없을 때 사용할 수 있습니다. 예를 들어:

>>> while True:
...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
...

최소한의 클래스를 만들 때 흔히 사용됩니다:

>>> class MyEmptyClass:
...     pass
...

pass가 사용될 수 있는 다른 장소는 새 코드를 작업할 때 함수나 조건부 바디의 자리를 채우는 것인데, 여러분이 더 추상적인 수준에서 생각할 수 있게 합니다. pass 는 조용히 무시됩니다:

>>> def initlog(*args):
...     pass   # Remember to implement this!
...

4.6. 함수 정의하기

피보나치 수열을 임의의 한도까지 출력하는 함수를 만들 수 있습니다:

>>> def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
...     """Print a Fibonacci series up to n."""
...     a, b = 0, 1
...     while a < n:
...         print(a, end=' ')
...         a, b = b, a+b
...     print()
...
>>> # Now call the function we just defined:
... fib(2000)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

키워드 def는 함수 정의를 시작합니다. 함수 이름과 괄호로 싸인 형식 매개변수들의 목록이 뒤따릅니다. 함수의 바디를 형성하는 문장들이 다음 줄에서 시작되고, 반드시 들여쓰기 되어야 합니다.

함수 바디의 첫 번째 문장은 선택적으로 문자열 리터럴이 될 수 있습니다; 이 문자열 리터럴은 함수의 도큐멘테이션 문자열, 즉 독스트링 (docstring) 입니다. (독스트링에 대한 자세한 내용은 도큐멘테이션 문자열 에 나옵니다.) 독스트링을 사용해서 온라인이나 인쇄된 설명서를 자동 생성하거나, 사용자들이 대화형으로 코드를 열람할 수 있도록 하는 도구들이 있습니다; 여러분이 작성하는 코드에 독스트링을 첨부하는 것은 좋은 관습입니다, 그러니 버릇을 들이는 것이 좋습니다.

함수의 실행은 함수의 지역 변수들을 위한 새 심볼 테이블을 만듭니다. 좀 더 구체적으로, 함수에서의 모든 변수 대입들은 값을 지역 심볼 테이블에 저장합니다; 반면에 변수 참조는 먼저 지역 심볼 테이블을 본 다음, 전역 심볼 테이블을 본 후, 마지막으로 내장 이름들의 테이블을 살핍니다. 그래서, 참조될 수는 있다 하더라도, 전역 변수들과 둘러싸는 함수의 변수들은 함수 내에서 직접 값이 대입될 수 없습니다 (전역 변수를 global 문으로 명시하거나 둘러싸는 함수의 변수를 nonlocal 문으로 명시하지 않는 이상).

함수 호출로 전달되는 실제 매개변수들 (인자들)은 호출될 때 호출되는 함수의 지역 심볼 테이블에 만들어집니다; 그래서 인자들은 값에 의한 호출(call by value)로 전달됩니다 (값은 항상 객체의 값이 아니라 객체 참조입니다). 1 함수가 다른 함수를 호출할 때, 그 호출을 위한 새 지역 심볼 테이블이 만들어집니다.

함수 정의는 현재 심볼 테이블에 함수 이름을 만듭니다. 함수 이름의 값은 인터프리터가 사용자 정의 함수로 인식하는 형입니다. 이 값은 다른 이름에 대입될 수 있는데, 이 역시 함수로 사용될 수 있습니다. 이것이 이름을 바꾸는 일반적인 방법입니다:

>>> fib
<function fib at 10042ed0>
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

다른 언어들을 사용했다면, fib 가 값을 돌려주지 않기 때문에 함수가 아니라 프로시저라고 생각할 수 있습니다. 사실, return 문이 없는 함수도 값을 돌려줍니다, 비록 따분한 값이기는 하지만. 이 값은 None이라고 불립니다 (내장 이름입니다). None 이 출력할 유일한 값이라면, 인터프리터는 보통 None 값 출력을 억제합니다. 꼭 보길 원한다면 print()를 사용할 수 있습니다:

>>> fib(0)
>>> print(fib(0))
None

인쇄하는 대신, 피보나치 수열의 숫자들 리스트를 돌려주는 함수를 작성하는 것도 간단합니다:

>>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
...     result = []
...     a, b = 0, 1
...     while a < n:
...         result.append(a)    # see below
...         a, b = b, a+b
...     return result
...
>>> f100 = fib2(100)    # call it
>>> f100                # write the result
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

여느 때처럼, 이 예는 몇 가지 새 파이썬 기능을 보여줍니다:

• return 문은 함수로부터 값을 갖고 복귀하게 만듭니다. 표현식 인자 없는 return 은 None을 돌려줍니다. 함수의 끝으로 떨어지면 역시 None을 돌려줍니다.

• 문장 result.append(a) 은 리스트 객체 result의 메서드를 호출합니다. 메서드는 객체에 ‘속하는’ 함수이고 obj.methodname 라고 이름 붙여지는데, obj는 어떤 객체이고 (표현식이 될 수 있습니다), methodname 는 객체의 형에 의해 정의된 메서드의 이름입니다. 다른 형은 다른 메서드들을 정의합니다. 서로 다른 형들의 메서드는 모호함 없이 같은 이름을 가질 수 있습니다. (클래스를 사용해서 여러분 자신의 형과 메서드를 정의하는 것이 가능합니다, 클래스를 보세요) 예에 나오는 메서드 append()는 리스트 객체들에 정의되어 있습니다; 요소를 리스트의 끝에 덧붙입니다. 이 예에서는 result = result + [a] 와 동등하지만, 더 효율적입니다.

4.7. 함수 정의 더 보기

정해지지 않은 개수의 인자들로 함수를 정의하는 것도 가능합니다. 세 가지 형식이 있는데, 조합할 수 있습니다.

4.7.1. 기본 인자 값

가장 쓸모 있는 형식은 하나나 그 이상 인자들의 기본값을 지정하는 것입니다. 정의된 것보다 더 적은 개수의 인자들로 호출될 수 있는 함수를 만듭니다. 예를 들어:

def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'):
    while True:
        ok = input(prompt)
        if ok in ('y', 'ye', 'yes'):
            return True
        if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'):
            return False
        retries = retries - 1
        if retries < 0:
            raise ValueError('invalid user response')
        print(reminder)

이 함수는 여러 가지 방법으로 호출될 수 있습니다:

• 오직 꼭 필요한 인자만 전달해서: ask_ok('정말 끝내길 원하세요?')

• 선택적 인자 하나를 제공해서: ask_ok('파일을 덮어써도 좋습니까?', 2)

• 또는 모든 인자를 제공해서: ask_ok('파일을 덮어써도 좋습니까?', 2, '자, 예나 아니요로만 답하세요!')

이 예는 in 키워드도 소개하고 있습니다. 시퀀스가 어떤 값을 가졌는지 아닌지를 검사합니다.

기본값은 함수 정의 시점에 정의되고 있는 스코프에서 구해집니다, 그래서

i = 5

def f(arg=i):
    print(arg)

i = 6
f()

는 5를 인쇄합니다.

중요한 주의사항: 기본값은 오직 한 번만 값이 구해집니다. 이것은 기본값이 리스트나 딕셔너리나 대부분 클래스의 인스턴스와 같은 가변 객체일 때 차이를 만듭니다. 예를 들어, 다음 함수는 계속되는 호출로 전달된 인자들을 누적합니다:

def f(a, L=[]):
    L.append(a)
    return L

print(f(1))
print(f(2))
print(f(3))

다음과 같은 것을 인쇄합니다

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

연속된 호출 간에 기본값이 공유되지 않기를 원한다면, 대신 함수를 이런 식으로 쓸 수 있습니다:

def f(a, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(a)
    return L

4.7.2. 키워드 인자

함수는 kwarg=value 형식의 키워드 인자 를 사용해서 호출될 수 있습니다. 예를 들어, 다음 함수는:

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
    print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
    print("if you put", voltage, "volts through it.")
    print("-- Lovely plumage, the", type)
    print("-- It's", state, "!")

하나의 필수 인자(voltage)와 세 개의 선택적 인자 (state, action, type) 를 받아들입니다. 이 함수는 다음과 같은 방법 중 아무것으로나 호출될 수 있습니다.

parrot(1000)                                          # 1 positional argument
parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

하지만 다음과 같은 호출들은 모두 올바르지 않습니다:

parrot()                     # required argument missing
parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

함수 호출에서, 키워드 인자는 위치 인자 뒤에 나와야 합니다. 전달된 모든 키워드 인자는 함수가 받아들이는 인자 중 하나와 맞아야 하며 (예를 들어, actor는 parrot 함수의 올바른 인자가 아니다), 그 순서는 중요하지 않습니다. 이것들에는 필수 인자들도 포함됩니다 (예를 들어, parrot(voltage=1000) 도 올바릅니다). 어떤 인자도 두 개 이상의 값을 받을 수 없습니다. 여기, 이 제약 때문에 실패하는 예가 있습니다:

>>> def function(a):
...     pass
...
>>> function(0, a=0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: function() got multiple values for keyword argument 'a'

**name 형식의 마지막 형식 매개변수가 존재하면, 형식 매개변수들에 대응하지 않는 모든 키워드 인자들을 담은 딕셔너리 (매핑 형 — dict 를 보세요) 를 받습니다. 이것은 *name (다음 서브섹션에서 설명합니다) 형식의 형식 매개변수와 조합될 수 있는데, 형식 매개변수 목록 밖의 위치 인자들을 담은 튜플을 받습니다. (*name은 **name 앞에 나와야 합니다.) 예를 들어, 이런 함수를 정의하면:

def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
    print("-- Do you have any", kind, "?")
    print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
    for arg in arguments:
        print(arg)
    print("-" * 40)
    for kw in keywords:
        print(kw, ":", keywords[kw])

이런 식으로 호출될 수 있습니다:

cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
           "It's really very, VERY runny, sir.",
           shopkeeper="Michael Palin",
           client="John Cleese",
           sketch="Cheese Shop Sketch")

그리고 당연히 이렇게 인쇄합니다:

-- Do you have any Limburger ?
-- I'm sorry, we're all out of Limburger
It's very runny, sir.
It's really very, VERY runny, sir.
----------------------------------------
shopkeeper : Michael Palin
client : John Cleese
sketch : Cheese Shop Sketch

인쇄되는 키워드 인자들의 순서 함수 호출로 전달된 순서와 일치함이 보장됨에 주목하세요.

4.7.3. 임의의 인자 목록

마지막으로, 가장 덜 사용되는 옵션은 함수가 임의의 개수 인자로 호출될 수 있도록 지정하는 것입니다. 이 인자들은 튜플로 묶입니다 (튜플과 시퀀스 을 보세요). 가변 길이 인자 앞에, 없거나 여러 개의 일반 인자들이 올 수 있습니다.

def write_multiple_items(file, separator, *args):
    file.write(separator.join(args))

보통, 이 가변 길이 인자들은 형식 매개변수 목록의 마지막에 옵니다, 함수로 전달된 남은 입력 인자들 전부를 그러모으기 때문입니다. *args 매개변수 뒤에 등장하는 형식 매개변수들은 모두 ‘키워드-전용’ 인자들인데, 위치 인자 대신 키워드 인자로만 사용될 수 있다는 뜻입니다.

>>> def concat(*args, sep="/"):
...     return sep.join(args)
...
>>> concat("earth", "mars", "venus")
'earth/mars/venus'
>>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
'earth.mars.venus'

4.7.4. 인자 목록 언 패킹

The reverse situation occurs when the arguments are already in a list or tuple but need to be unpacked for a function call requiring separate positional arguments. For instance, the built-in range() function expects separate start and stop arguments. If they are not available separately, write the function call with the * operator to unpack the arguments out of a list or tuple:

>>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
[3, 4, 5]

In the same fashion, dictionaries can deliver keyword arguments with the ** operator:

>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
...     print("E's", state, "!")
...
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !

4.7.5. 람다 표현식

lambda 키워드들 사용해서 작고 이름 없는 함수를 만들 수 있습니다. 이 함수는 두 인자의 합을 돌려줍니다: lambda a, b: a+b. 함수 객체가 있어야 하는 곳이면 어디나 람다 함수가 사용될 수 있습니다. 문법적으로는 하나의 표현식으로 제한됩니다. 의미적으로는, 일반적인 함수 정의의 편의 문법일 뿐입니다. 중첩된 함수 정의처럼, 람다 함수는 둘러싸는 스코프에 있는 변수들을 참조할 수 있습니다:

>>> def make_incrementor(n):
...     return lambda x: x + n
...
>>> f = make_incrementor(42)
>>> f(0)
42
>>> f(1)
43

위의 예는 함수를 돌려주기 위해 람다 표현식을 사용합니다. 또 다른 용도는 작은 함수를 인자로 전달하는 것입니다:

>>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
>>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
>>> pairs
[(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

4.7.6. 도큐멘테이션 문자열

여기에 도큐멘테이션 문자열의 내용과 포매팅에 관한 몇 가지 관례가 있습니다.

첫 줄은 항상 객체의 목적을 짧고, 간결하게 요약해야 합니다. 간결함을 위해, 객체의 이름이나 형을 명시적으로 언급하지 않아야 하는데, 이것들은 다른 방법으로 제공되기 때문입니다 (이름이 함수의 작업을 설명하는 동사라면 예외입니다). 이 줄은 대문자로 시작하고 마침표로 끝나야 합니다.

도큐멘테이션 문자열에 여러 줄이 있다면, 두 번째 줄은 비어있어서, 시각적으로 요약과 나머지 설명을 분리해야 합니다. 뒤따르는 줄들은 하나나 그 이상의 문단으로, 객체의 호출 규약, 부작용 등을 설명해야 합니다.

파이썬 파서는 여러 줄 문자열 리터럴에서 들여쓰기를 제거하지 않기 때문에, 설명서를 처리하는 도구들은 필요하면 들여쓰기를 제거합니다. 이것은 다음과 같은 관례를 사용합니다. 문자열의 첫줄 뒤에 오는 첫 번째 비어있지 않은 줄이 전체 도튜멘테이션 문자열의 들여쓰기 수준을 결정합니다. (우리는 첫 줄을 사용할 수 없는데, 일반적으로 문자열을 시작하는 따옴표에 붙어있어서 들여쓰기가 문자열 리터럴의 것을 반영하지 않기 때문입니다.) 이 들여쓰기와 “동등한” 공백이 문자열의 모든 줄의 시작 부분에서 제거됩니다. 덜 들여쓰기 된 줄이 나타나지는 말아야 하지만, 나타난다면 모든 앞부분의 공백이 제거됩니다. 공백의 동등성은 탭 확장 (보통 8개의 스페이스) 후에 검사됩니다.

여기 여러 줄 독스트링의 예가 있습니다:

>>> def my_function():
...     """Do nothing, but document it.
...
...     No, really, it doesn't do anything.
...     """
...     pass
...
>>> print(my_function.__doc__)
Do nothing, but document it.

    No, really, it doesn't do anything.

4.7.7. 함수 어노테이션

함수 어노테이션 은 사용자 정의 함수가 사용하는 형들에 대한 완전히 선택적인 메타데이터 정보입니다 (자세한 내용은 PEP 3107 과 PEP 484 를 보세요).

어노테이션은 함수의 __annotations__ 어트리뷰트에 딕셔너리로 저장되고 함수의 다른 부분에는 아무런 영향을 미치지 않습니다. 매개변수 어노테이션은 매개변수 이름 뒤에 오는 콜론으로 정의되는데, 값을 구할 때 어노테이션의 값을 주는 표현식이 뒤따릅니다. 반환 값 어노테이션은 리터럴 -> 와 그 뒤를 따르는 표현식으로 정의되는데, 매개변수 목록과 def 문의 끝을 나타내는 콜론 사이에 놓입니다. 다음 예에서 위치 인자, 키워드 인자, 반환 값이 어노테이트 됩니다:

>>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
...     print("Annotations:", f.__annotations__)
...     print("Arguments:", ham, eggs)
...     return ham + ' and ' + eggs
...
>>> f('spam')
Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
Arguments: spam eggs
'spam and eggs'

4.8. 막간극: 코딩 스타일

이제 여러분은 파이썬의 더 길고, 더 복잡한 조각들을 작성하려고 합니다, 코딩 스타일에 대해 말할 적절한 시간입니다. 대부분 언어는 서로 다른 스타일로 작성될 (또는 더 간략하게, 포맷될) 수 있습니다; 어떤 것들은 다른 것들보다 더 읽기 쉽습니다. 다른 사람들이 여러분의 코드를 읽기 쉽게 만드는 것은 항상 좋은 생각이고, 훌륭한 코딩 스타일을 도입하는 것은 그렇게 하는 데 큰 도움을 줍니다.

파이썬을 위해, 대부분 프로젝트가 고수하는 스타일 가이드로 PEP 8이 나왔습니다; 이것은 매우 읽기 쉽고 눈이 편안한 코딩 스타일을 장려합니다. 모든 파이썬 개발자는 언젠가는 이 문서를 읽어야 합니다; 여러분을 위해 가장 중요한 부분들을 추려봤습니다:

• 들려 쓰기에 4-스페이스를 사용하고, 탭을 사용하지 마세요.

  4개의 스페이스는 작은 들여쓰기 (더 많은 중첩 도를 허락합니다) 와 큰 들여쓰기 (읽기 쉽습니다) 사이의 좋은 절충입니다. 탭은 혼란을 일으키고, 없애는 것이 최선입니다.

• 79자를 넘지 않도록 줄 넘김 하세요.

  이것은 작은 화면을 가진 사용자를 돕고 큰 화면에서는 여러 코드 파일들을 나란히 볼 수 있게 합니다.

• 함수, 클래스, 함수 내의 큰 코드 블록 사이에 빈 줄을 넣어 분리하세요.

• 가능하다면, 주석은 별도의 줄로 넣으세요.

• 독스트링을 사용하세요.

• 연산자들 주변과 콤마 뒤에 스페이스를 넣고, 괄호 바로 안쪽에는 스페이스를 넣지 마세요: a = f(1, 2) + g(3, 4).

• Name your classes and functions consistently; the convention is to use UpperCamelCase for classes and lowercase_with_underscores for functions and methods. Always use self as the name for the first method argument (see 클래스와의 첫 만남 for more on classes and methods).

• 여러분의 코드를 국제적인 환경에서 사용하려고 한다면 특별한 인코딩을 사용하지 마세요. 어떤 경우에도 파이썬의 기본, UTF-8, 또는 단순 ASCII조차, 이 최선입니다.

• 마찬가지로, 다른 언어를 사용하는 사람이 코드를 읽거나 유지할 약간의 가능성만 있더라도, 식별자에 ASCII 이외의 문자를 사용하지 마세요.

각주

1

실제로, 객체 참조에 의한 호출 (call by object reference) 이 더 좋은 표현인데, 가변 객체가 전달되면, 호출자는 피호출자가 만든 변경을 볼 수 있기 때문입니다 (가령 리스트에 항목을 추가합니다).