동적 속성과 프로퍼티

파이썬에서 동적 속성과 프로퍼티(dynamic attributes and properties)는 객체 지향 프로그래밍에서 중요한 개념으로, 객체의 속성을 더 유연하고 강력하게 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이 두 가지 개념을 이해하면, 더 효율적이고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다. 아래에 각각의 개념을 자세히 설명하겠습니다.

1. 동적 속성 (Dynamic Attributes)

파이썬에서는 객체에 동적으로 속성을 추가하거나 제거할 수 있습니다. 이것은 파이썬의 유연한 클래스 구조 덕분에 가능한데, 다른 많은 프로그래밍 언어에서는 클래스에 정의된 속성만을 사용할 수 있는 경우가 많습니다.

 

동적 속성의 사용 사례

동적 속성은 객체의 속성을 런타임에 결정해야 하거나, 객체가 다루는 데이터 구조가 매우 유동적일 때 유용합니다. 예를 들어, JSON 응답에서 키를 동적으로 객체 속성으로 변환할 때 사용할 수 있습니다.

 

2. 프로퍼티 (Properties)

프로퍼티는 파이썬에서 제공하는 특수한 속성으로, 속성에 접근할 때 특정한 동작을 수행할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 속성의 값을 가져오거나 설정할 때 추가적인 로직을 수행할 수 있습니다.

 

프로퍼티의 사용 사례

프로퍼티는 다음과 같은 경우에 유용합니다:

• 속성의 값을 가져오거나 설정할 때 검증 로직을 추가해야 할 때
• 속성 값을 계산한 후 반환해야 할 때 (지연된 계산)
• 속성 접근 방식을 일관되게 유지하면서 내부 구현을 변경하고 싶을 때

 

데이터 랭글링과 동적 속성의 관계

데이터 랭글링 과정에서는 데이터의 형태가 일정하지 않거나, 데이터의 구조가 런타임에 결정될 수 있습니다. 이러한 상황에서 파이썬의 동적 속성은 매우 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, JSON이나 XML과 같은 비정형 데이터를 객체로 변환할 때, 동적 속성을 사용하면 해당 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다.

 

동적 속성을 이용한 데이터 랭글링의 장점

1. 유연성: 데이터를 구조화하는 방법이 사전에 정의되지 않았을 때, 동적 속성을 사용하면 어떤 형태의 데이터도 쉽게 객체로 변환할 수 있습니다.
2. 유지보수성: 새로운 데이터 필드가 추가되거나 변경될 때, 코드 수정이 최소화됩니다. 동적 속성을 통해 데이터를 자동으로 객체 속성으로 변환할 수 있기 때문입니다.
3. 가독성: 동적으로 생성된 속성을 통해 데이터에 접근하는 것이, 복잡한 딕셔너리나 리스트 구조를 탐색하는 것보다 직관적이고 읽기 쉬운 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다.

실제 활용 예시

동적 속성을 사용한 데이터 랭글링은 특히 웹 애플리케이션, API 응답 처리, 데이터 분석에서 자주 사용됩니다. 예를 들어, API 응답 데이터를 객체로 변환하여 사용하는 경우, 새로운 데이터 필드가 응답에 추가되더라도 별도의 코드 수정 없이 그 필드를 동적으로 추가하여 처리할 수 있습니다.

요약하자면, "동적 속성을 이용한 데이터 랭글링"은 파이썬의 동적 속성을 활용하여 다양한 형태의 데이터를 유연하게 다루고, 이를 통해 데이터 변환, 정제, 조작을 더 효율적으로 수행하는 방법을 의미합니다.

 

import json

class DynamicObject:
    def __init__(self, **entries):
        self.__dict__.update(entries)

# JSON 데이터를 파싱하여 파이썬 딕셔너리로 변환
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_data)

# 동적 속성을 사용하여 객체로 변환
obj = DynamicObject(**data)

# 동적으로 추가된 속성에 접근
print(obj.name)  # 출력: Alice
print(obj.age)   # 출력: 30
print(obj.city)  # 출력: New York

 

json 파일을 원래 상태 그대로 다루다보면, 아래와 같이 번거로운 구문이 반복된다.

feed['Schedule']['speakers'][0]['name']

 

동적 속성을 이용하여 아래와 같이 사용할 수 있다면 아주 편할 것이다.

raw_feed = load()
feed = FrozenJSON(raw_feed)
print(len(feed.Schedule.speakers))
print(sorted(feed.Schedule.keys()))
print(feed.Schedule.speakers[0].name)

 

FrozenJSON class는 위와 같은 기능을 구현하고 있다.

가장 핵심은 __getattr__() method이다. 피드가 순회되면서 내포된 데이터 구조체가 차례로 FrozenJSON 포켓으로 변환된다.

from collections import abc
from loader import load

class FrozenJSON:
    '''
    점 표기법을 이용하여 JSON 객체를 순회하는
    읽기 전용 parsed class
    '''

    def __init__(self, mapping):
        self.__data = dict(mapping)

    def __getattr__(self, name):
        if hasattr(self.__data, name):
            return getattr(self.__data, name)
        else:
            return FrozenJSON.build(self.__data[name])

    @classmethod
    def build(cls, obj):
        if isinstance(obj, abc.Mapping):
            return cls(obj)
        elif isinstance(obj, abc.MutableSequence):
            return [cls.build(item) for item in obj]
        else:
            return obj


raw_feed = load()
feed = FrozenJSON(raw_feed)
print(len(feed.Schedule.speakers))
print(sorted(feed.Schedule.keys()))
print(feed.Schedule.speakers[0].name)

 

프로퍼티의 기본 사용법

프로퍼티는 property() 함수를 사용하거나, 데코레이터 @property와 그와 관련된 데코레이터(@<property_name>.setter, @<property_name>.deleter)를 사용하여 정의할 수 있습니다.

class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self._value = value
    
    @property
    def value(self):
        return self._value
    
    @value.setter
    def value(self, new_value):
        if new_value < 0:
            raise ValueError("Value must be non-negative")
        self._value = new_value

    @value.deleter
    def value(self):
        del self._value

# 사용 예시
obj = MyClass(10)
print(obj.value)  # 10

obj.value = 20  # 정상적으로 값이 설정됨
print(obj.value)  # 20

obj.value = -5  # ValueError 발생

 

1. 프로퍼티에서 getter를 사용하는 경우

파이썬에서는 @property 데코레이터를 사용하여 속성 접근 시 자동으로 호출되는 getter 메서드를 정의할 수 있습니다. 이 방법은 속성에 접근할 때 obj.attribute 형태로 간단하게 사용할 수 있습니다.

장점

1. 직관적이고 간결한 문법:
2. 캡슐화:
3. 속성에 접근할 때 추가 로직을 쉽게 추가:
4. 유지보수성:

단점

1. 은밀한 동작:
2. 디버깅 어려움:

값을 얻기 위한 메서드를 따로 작성하는 경우

이 방법에서는 get_value()와 같은 이름으로 값을 얻기 위한 메서드를 직접 정의합니다. 이는 명시적으로 값을 얻기 위한 함수 호출임을 나타냅니다.

장점

1. 명확성:
2. 의도 표현:
3. 구조적 일관성:

단점

1. 사용의 불편함:
2. 캡슐화의 부족:

결론: 언제 어떤 것을 사용할지

• 프로퍼티(getter) 사용:
  • 속성 접근처럼 보이지만, 내부적으로 추가 로직이 필요한 경우.
  • 코드의 가독성과 간결성을 중시할 때.
  • 객체의 속성을 외부에 노출하면서도 캡슐화를 유지하고 싶을 때.
• 메서드 사용:
  • 접근하는 값이 계산이나 복잡한 로직에 의해 생성되는 경우.
  • 메서드 호출임을 명확히 표현하고 싶을 때.
  • 코드의 명확성과 의도 표현이 중요한 경우.

 

프로퍼티 팩토리

"프로퍼티 팩토리(Property Factory)"는 파이썬에서 프로퍼티를 동적으로 생성하거나, 다수의 프로퍼티를 공통된 패턴에 따라 쉽게 정의하기 위해 사용하는 방법입니다. 즉, 객체의 속성을 정의할 때, 비슷한 패턴이나 규칙에 따라 다수의 속성을 자동으로 생성하고자 할 때 유용합니다.

 

def make_property(attr_name):
    def getter(self):
        return getattr(self, f"_{attr_name}")

    def setter(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError(f"{attr_name} cannot be negative")
        setattr(self, f"_{attr_name}", value)

    return property(getter, setter)

class MyClass:
    name = make_property('name')
    age = make_property('age')

    def __init__(self, name, age):
        self._name = name
        self._age = age

# 사용 예시
obj = MyClass("Alice", 30)
print(obj.age)  # 출력: 30

# 음수 값을 설정하려고 하면 ValueError 발생
try:
    obj.age = -5
except ValueError as e:
    print(e)  # 출력: age cannot be negative