python3 애트리뷰트, 메타클래스 - 2

지난 포스트에 이어서 '파이썬 코딩의 기술' 책의 6장인 메타 클래스와 애트리뷰트에 대해 마저 기술해보도록 하겠다. 

 

1. 메타클래스
2. __init__subclass__
3. __set_name__
4. 클래스 데코레이터

 

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0. 간단 정의

클래스 애트리뷰트 : 클래스 내 self가 붙어있는  친구들이라 보면 편하다. 클래스 내 object라고 보면 될 듯.

메타클래스 : 클래스를 넘어가는 개념, 클래스 문을 가로채서 특별한 동작을 진행할 수 있음. ex) 클래스 잘 구현됐는지 검증

 

1. 메타클래스

클래스가 잘 구현됐는지 검증하기 위해 메타클래스를 사용할 수 있다. __init__메서드에서 검증 코드를 실행하는 경우가 많은데, 이때의 장점은 클래스 모듈을 import 할 때와 같은 시점에 검증 코드가 실행되게 때문에 예외를 더 빨리 찾을 수 있다. 

 

메타클래스는 아래와 같이 정의할 수 있다. type을 상속받고, __new__메서드로 클래스 내용을 전달받는다. 

 

• 메타클래스 사용법 1 : 클래스 검증

class MetaClass(type): #type을 상속해 정의
        def __new__(meta, name,bases, class_dict): #new 메서드로 자신과 연관된 클래스 내용 전달받음
            print(f'name {name}, meta {meta}')
            print(f'bases {bases}, class dict {class_dict}')
            if class_dict['cnt'] >1:
                raise ValueError('cnt 값 너무큼')
            
 class MyClass(metaclass = MetaClass):
    cnt = 1
    print(cnt)
    #1
    #name MyClass, meta <class '__main__.MetaClass'>
    #bases (), class dict {'__module__': '__main__', '__qualname__': 'MyClass', 'cnt': 1}
    #
    #

위와 같이 메타클래스에서 클래스들의 정보를 받아와, 검증에 사용할 수 있다. 

 

• 단점: 한 클래스당 한 메타클래스만 사용할 수 있다.

 

 

 

 

 

2. __init_subclass__

위에서 메타클래스를 정의하고 사용하는 법에 대해 알아보는데, __init_subclass__를 사용하면 더 단순하게 클래스 검증에 사용할 수 있다. 

class LikeMetaClass:
    def __init_subclass__(cls):
        super().__init_subclass__()
        if cls.cnt >1:
            raise ValueError('cnt값 너무 큼')
    
    @classmethod
    def get_cnt(cls):
        print(cls.cnt)
        
class MyClass2(LikeMetaClass):
    cnt = 3
    
    
#Input In [9], in LikeMetaClass.__init_subclass__(cls)
#      3 super().__init_subclass__()
#      4 if cls.cnt >1:
#----> 5     raise ValueError('cnt값 너무 큼')
#
#ValueError: cnt값 너무 큼

 

 

3. __set_name__

클래스 애트리뷰트를 표시하는 방법 중 하나. 메타클래스 __new__ 에서 처리하는 일을 처리할 수 있는데 그 중 프로퍼티 이름을 변경할 수 있다. 어떻게 사용하는지만 알아두자. 

class Field:
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.name = name
        self.internal_name = '_'+name

 

 

 

4. 클래스 데코레이터

functools.wrap으로 데코레이터를 생성할 수 있는데, 데코레이터를 각 메서드에 사용할 경우는 메서드마다 데코레이터를 써줘야 한다. 이러한 중복이 일어나기 때문에 가독성이 나빠진다.

from functools import wraps
#wrap으로 데코레이터 사용하는 예시
def trace_fcn(func):
    if hasattr(func, 'tracing'):
        return func
    
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = None
        try :
            result = func(*args, **kwargs)
            return
        except Exception as e:
            result = e
            raise
    wrapper.tracing = True
    print(func.__name__)
    return wrapper

 

이럴 때 메타클래스 내부에서 wrap을 계속 호출할 수 있다. 

import types
class TraceMeta(type):
    def __new__(meta, name, bases, class_dict):
        clas = super().__new__(meta, name, bases, class_dict)
        for k in dir(clas):
            value= getattr(clas, k)
            #print(value)
            if isinstance(value, types.BuiltinMethodType):
                wrapped = trace_fcn(value)
                print(wrapped)
                setattr(clas, k, wrapped)
        return clas

하지만 메타클래스를 여러개 사용할 수 없는 단점이 적용되기독 하고, 메타클래스를 사용하는 방법은 제약이 많은 편이라 클래스 데코레이터를 사용하는 편이 더 낫다.

#클래스 데코레이터 사용법
def class_decorator(clas):
        for k in dir(clas):
            value= getattr(clas, k)
            #print(value)
            if isinstance(value, types.BuiltinMethodType):
                wrapped = trace_fcn(value)
                print(wrapped)
                setattr(clas, k, wrapped)
        return clas

@class_decorator
class MyClass:
    pass

 

 

 

 

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이번 장은 내가 개발할 때 사용할만한 직접적인 지식은 아니어서, 1)메타클래스와 애트리뷰트의 개념과 2) 사용법을 간략하게 알아보는 정도로 기록했다. 감만 잡고 나중에 필요할 때 더 깊이 공부해보도록 하자.