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시니어 파이썬 개발자로 나아가기위한 10가지 개념

AI 웹앱 개발자로서 Python은 이제 너무 중요한 언어인것 같습니다.

주력 언어로 Javascript와 Python은 계속 이어질것 같고 Python을 좀 더 딥하게 이해하고 숙달하기 위해 중요 개념들을 정리해봅니다.

1. 객체지향 프로그래밍(OOP)

선행 지식: Python 기본 문법, 함수
연관 개념: 클래스, 상속, 다형성, 캡슐화

객체지향 프로그래밍은 Python을 배우는 여정에서 꼭 익혀야 할 가장 중요한 개념 중 하나입니다.
Python은 Java처럼 엄격한 객체지향 언어는 아니지만, 실제 프로젝트에 기여하기 위해서는 좋은 OOP 개념과 모범 사례를 반드시 이해해야 합니다.

객체지향 프로그래밍은 단순히 클래스와 객체를 만드는 것이 아니라, 현실 세계에 맞게 코드를 구조화하는 방법을 배우는 것입니다.

2. 일급 함수 및 고차 함수

선행 지식: Python 함수 기초
연관 개념: 람다 함수

Python에서 함수는 **일급 객체(First-Class Citizen)**로 취급됩니다. 즉, 숫자나 문자열처럼 함수도 다른 함수의 인자로 전달되거나 반환될 수 있습니다.

고차 함수(Higher-Order Function)는 다음과 같은 특징을 가진 함수입니다:

하나 이상의 함수를 인자로 받을 수 있음
함수 자체를 반환할 수 있음

고차 함수를 활용하면:

코드 재사용성을 높이고,
유연성과 추상화를 강화하며,
map(), filter(), reduce() 같은 함수형 프로그래밍 기법을 활용할 수 있습니다.

함수형 프로그래밍 스타일의 고차 함수 예제

고차 함수를 활용한 복합적인 예제:

# 숫자 리스트를 받아서, 각 숫자의 제곱을 계산한 뒤, 짝수만 반환하고, 그들의 합을 구하는 함수
from functools import reduce

def process_numbers(numbers):
    squared = map(lambda x: x ** 2, numbers)  # 각 숫자를 제곱
    filtered = filter(lambda x: x % 2 == 0, squared)  # 짝수만 필터링
    return reduce(lambda x, y: x + y, filtered)  # 합 계산

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = process_numbers(numbers)
print(result)  # 출력: 20 (4 + 16)

3. 클로저(Closures)

선행 지식: 고차 함수, Python의 스코프 개념
연관 개념: 렉시컬 스코핑, nonlocal 키워드

클로저는 함수가 자신의 외부 스코프 변수를 기억하고 사용할 수 있는 기능입니다. 이는 함수가 정의된 환경에 대한 정보를 저장하는 것을 의미합니다.

기본 클로저 예제:

def outer_function(msg):
    def inner_function():
        # 외부 함수의 변수 `msg`를 참조
        print(f"Message: {msg}")
    return inner_function

# 클로저 생성
closure = outer_function("Hello, World!")
closure()  # 출력: Message: Hello, World!

상태를 기억하는 클로저 예제:

def counter():
    count = 0  # 외부 함수의 상태를 유지
    def increment():
        nonlocal count  # 외부 함수의 변수 수정
        count += 1
        return count
    return increment

# 클로저 생성
counter_instance = counter()

print(counter_instance())  # 출력: 1
print(counter_instance())  # 출력: 2
print(counter_instance())  # 출력: 3

클로저는 다음과 같은 상황에서 유용하게 사용됩니다:

이벤트 핸들러 생성
데이터 캡슐화를 통한 상태 관리
데코레이터 구현

4. 데코레이터(Decorators)

선행 지식: 고차 함수, 클로저
연관 개념: 함수 데코레이터, 클래스 데코레이터, @wraps

데코레이터는 함수를 인자로 받아 새로운 기능을 추가하고, 수정하지 않고 원래 함수의 동작을 확장하는 강력한 도구입니다.

예제:

# 데코레이터 정의
def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("함수를 호출하기 전에 실행되는 코드")
        func()
        print("함수를 호출한 후에 실행되는 코드")
    return wrapper

# 데코레이터를 적용할 함수
@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello, World!")

# 함수 호출
say_hello()

이 예제에서 my_decorator는 say_hello 함수에 데코레이터로 적용되어, 함수 호출 전에와 후에 추가적인 코드를 실행합니다. @my_decorator 구문은 say_hello = my_decorator(say_hello)와 동일하게 동작합니다.

출력:

함수를 호출하기 전에 실행되는 코드
Hello, World!
함수를 호출한 후에 실행되는 코드

데코레이터는 프로젝트에서 함수 로깅, 인증, 데이터 검증 등 다양한 용도로 사용됩니다.

5. 이터레이터와 제너레이터

선행 지식: 반복문, 함수
연관 개념: yield 문, iter(), next(), itertools 모듈

이터레이터(Iterator)와 이터러블(Iterable)은 Python에서 데이터를 순차적으로 처리할 때 사용하는 중요한 개념입니다.
또한, **제너레이터(Generator)**는 yield 키워드를 사용해 메모리 효율적인 방식으로 데이터를 생성하는 도구입니다.

예제:

def count_up_to(n):
    count = 1
    while count <= n:
        yield count
        count += 1

for number in count_up_to(5):
    print(number)

6. 컨텍스트 매니저

사전 지식: 리소스 관리, try/except/finally 블록
관련 개념: with문, __enter__, __exit__ 메서드

외부 서비스(파일, 데이터베이스 등)와 작업할 때는 자원의 올바른 할당과 해제가 중요합니다. 예를 들어, 파일을 열고 데이터를 작성한 후 파일을 닫는 패턴은 다음과 같습니다:

# 컨텍스트 매니저 없이 파일 쓰기
file = open('example.txt', 'w')
try:
    file.write('안녕하세요, 세상!')
finally:
    file.close()  # 파일 닫기 보장

컨텍스트 매니저는 이러한 작업을 더 간단하고 안전하게 만듭니다. 컨텍스트 매니저는 __enter__와 __exit__ 메서드가 구현된 객체로, with 문과 함께 사용할 때 자원의 할당과 해제를 자동으로 처리합니다:

# 컨텍스트 매니저로 파일 쓰기
with open('example.txt', 'w') as file:
    file.write('안녕하세요, 세상!')
# 블록을 벗어나면 파일이 자동으로 닫힘

7. 메모리 관리

사전 지식: 변수 및 객체 생성의 기본 개념
관련 개념: 가비지 컬렉션, 참조 카운팅, sys.getrefcount()

파이썬은 고수준 언어로, 메모리 관리를 자동화하여 개발자가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 돕습니다. 하지만 메모리 관리에 대한 깊은 이해는 디버깅, 메모리 누수 해결, 성능 최적화에 큰 도움이 됩니다.

파이썬 메모리 관리의 핵심 개념:

메모리 할당
- 정적 메모리: 런타임 동안 변하지 않는 변수 (스택 저장)
- 동적 메모리: 크기가 가변적인 객체 (힙 저장)
참조 카운팅과 가비지 컬렉션
- 참조 카운팅: 객체가 몇 개의 참조를 받고 있는지 추적하며, 참조 카운트가 0이 되면 객체를 해제합니다.
- 가비지 컬렉션: 순환 참조를 처리하기 위해 주기적으로 메모리를 검사하고 사용하지 않는 객체를 해제합니다.
세대별 가비지 컬렉션
- 객체를 생성된 시간에 따라 "젊은 세대"와 "오래된 세대"로 분류해 효율적으로 메모리를 관리합니다.

8. 동시성(Concurrency)

사전 지식: 프로그램 실행 흐름의 기본 이해
관련 개념: 멀티스레딩, 멀티프로세싱, 비동기 프로그래밍

현대 소프트웨어는 여러 작업을 동시에 수행하는 동시성을 필요로 합니다. 파이썬에서 동시성을 구현하는 주요 방법은 다음 세 가지입니다:

멀티스레딩(Threading):
I/O 바운드 작업(파일 처리, 네트워크 요청 등)에 적합합니다. 하지만 **GIL(Global Interpreter Lock)**로 인해 CPU 바운드 작업에서는 한계가 있습니다.
멀티프로세싱(Multiprocessing):
프로세스 기반 병렬 처리로 GIL의 영향을 받지 않으며, CPU 바운드 작업에 적합합니다. 하지만 프로세스 간 메모리 공유와 통신 관리가 필요합니다.
비동기 프로그래밍(Asyncio):
단일 스레드에서 논블로킹 호출로 높은 동시성을 제공합니다. 네트워크 요청이나 파일 입출력 같은 고지연 작업에 특히 효과적입니다.

9. 글로벌 인터프리터 락(GIL)

사전 지식: 동시성의 기본 개념, 파이썬 내부 구조
관련 개념: 스레드 안전, 멀티프로세싱, 비동기 I/O

**GIL(Global Interpreter Lock)**은 CPython에서 한 번에 하나의 스레드만 실행되도록 제한합니다. 이는 메모리 관리와 참조 카운팅을 단순화하지만, CPU 바운드 프로그램에서 병렬 처리를 제한하는 단점이 있습니다.

GIL의 한계를 극복하기 위해 사용할 수 있는 방법:

멀티프로세싱: GIL을 우회하기 위해 프로세스 기반 병렬 처리를 활용합니다.
비동기 프로그래밍: I/O 바운드 작업에서는 asyncio를 사용해 GIL의 영향을 최소화할 수 있습니다.
대안 인터프리터: PyPy, Jython 같은 GIL이 없는 파이썬 구현체를 고려할 수 있습니다.

10. 코루틴과 비동기 프로그래밍

사전 지식: 제너레이터, 동시성의 기본 이해
관련 개념: async/await 구문, 이벤트 루프, asyncio 모듈

비동기 프로그래밍은 자원을 효율적으로 사용하는 방식입니다. 파이썬에서는 async와 await 키워드를 사용해 코루틴을 정의하고 실행할 수 있습니다.

예제:

import asyncio

async def say_hello():
    print("안녕하세요!")
    await asyncio.sleep(1)
    print("다시 만나요!")

asyncio.run(say_hello())

추가적으로 알아야 할 주제들

메타클래스(Metaclasses): 클래스 생성 과정을 커스터마이징하는 고급 개념
디스크립터(Descriptors): 속성 접근 방식을 세밀하게 제어하는 메커니즘
타입 힌팅(Type Hinting): 코드 가독성과 유지보수를 개선하는 정적 타입 시스템
디자인 패턴(Design Patterns): 싱글턴, 팩토리, 옵저버 패턴 등
표준 라이브러리 모듈: collections, functools, itertools 활용
프로파일링 및 최적화: 성능 병목 식별과 메모리 최적화 기법

결론

위에서 다룬 개념들은 고급 파이썬 개발자가 알아야 할 중요한 주제들입니다. 필요에 따라 이 글을 저장해 두고, 면접 준비나 실무 프로젝트에서 다시 살펴보면 좋겠습니다.

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