python 용어정리 (데코레이터 와 컨텍스트 매니저)

데코레이터

데코레이터란 

데코레이터란 어떠한 함수의 실행 전 후로 추가 덧뎀을 해 줄수 있는 함수이다.

 

즉 기존 함수에 추가적인 작업을 해야할때, 새로 만들거나 원 함수를 변경시키기 곤란할때, 

 

데코레이터를 사용 할 수 있다.

 

#데코레이터 함수 만들기 
def log_decorator(func):

#함수를 감싸는 레퍼 함수에는 기존의 함수가 어떤 매개변수를 받을지 모르니
#*args와 *kwargs 즉 가변 매개변수를 써서 유연하게 대처하게 해준다.
    def wrapper(*args, **kwargs):
    
#데코레이터는 코드의 전 과 후에 작용 할 수 있다.
        print(f"실행 전: {func.__name__}")
      
#본 함수의 실행
        result = func(*args, **kwargs)
        
        print(f"실행 후: {func.__name__}")
        return result
    return wrapper

#데코레이터
@log_decorator
def say_hello(name):
    print(f"안녕하세요, {name}님!")

#함수의 호출은 기존의 함수를 그대로 불러오면 된다.
say_hello("Alice")

>>

 

 

 

 

 

궁금해요!

Q, wrapper 와 func에 가변 매개변수는 왜 들어가 있나요?

    >> 예시에 원 함수에는 name이라는 매개변수를 필요로 하는데, 이와 같이 wrapper로 감쌀 원 함수들에

          매개변수로 인한 인수의 값이 어떤 것이 될지 모르기 때문에, 가변 매개변수를 사용하여, 유동적으로

          데이터를 처리 하기 위함 입니다.

 

Q. 데코레이터에서 원 함수의 함수를 변경 하여 반환 할 수 있나요?

    >> 불가능 합니다.  이는 상속 과 같이 원 데이터는 건들일 수 없습니다. 그렇게 사용을 하시고 싶으시다면,

          클래스를 사용하여, 오버라이딩을 하시는 것이 해결 방법이 되겠습니다.

 

Q. print 함수 안에 __name__은 뭔가요?

    >> __name__은 함수의 이름을 뜻합니다.  이는 데코레이터로 부르는 원 함수의 함수명을 지칭합니다.

          이를 매직 속성이라고 합니다. 매직 속성이란, 함수나 메서드의 특정한 속성을 나타냅니다.

 

 

 

데코레이터 체이닝

데코레이터 체이닝이란, 하나의 함수에 여러개의 데코레이터를 적용 하는 것 이며, 

이때, 데코레이터는 안쪽에서 부터 차례대로 적용 할 수 있습니다.

 

@decorator1
@decorator2
def my_function():
    pass

 

이때 데코레이터가 실행되는 순서는 @decorator 2 부터 입니다.

 

★ pass는 함수 또는 메서드에서 아무 작용을 하지 않을떄, 오류가 뜨지 않고 넘기기 위함 입니다.

 

 

 

 

 

컨텍스트 매니저

컨텍스트 매니저 즉 with 구문은 어떠한 리소스를 획득했을때, 자동으로 정리 해주는 메커니즘 이다.

 

 

컨텍스트 매니저의 기본 구조를 보자.

with 컨텍스트매니저 as 변수:
    # 작업 수행

 

 

이는 우리가 파일의 작업을 할때의 코드와 비슷한데,

 

with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

 

이 또한 with 구문을 사용하여 파일 처리를 한 것이다.

생각해 보면, with 를 파일 처리에 사용하는 이유도, close()를 하지 않아도 되기 때문이었다.

 

그렇게 생각해 보면 자동으로 정리를 해준다는 뜻을 이해하기 쉽다.

 

 

 

__enter__()

with 블록에 진입을 하기 위하여 쓰인다. 자료 즉 리소스를 준비 하거나 설정할 떄 쓰인다.

 

 

__exit__()

with 블록에서 끝날때 호출을 하며, 리소스를 정리하고 예외 처리를 할때 쓰인다.

 

 

 

class FileContextManager:
    def __init__(self, filepath, mode):
        self.filepath = filepath
        self.mode = mode

    def __enter__(self):
        self.file = open(self.filepath, self.mode)
        print("파일을 열었습니다.")
        return self.file

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        self.file.close()
        print("파일을 닫았습니다.")

# 컨텍스트 매니저 사용
with FileContextManager("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

 

 

__enter__()는 파일을 열때, 행동을 하는 메서드 이므로 파일을 실행하거나, 실행한 파일에 대해 무언가

행동을 하는 (알려주기) 모습을 보인다.

 

__exit__()는 작업을 수행 후, 종료를 한다거나 예외 처리를 함으로써, 정리를 하는 모습을 보여준다.

 

_exit__()에는 매개변수가 들어가는 것을 볼 수 있는데, 이는

 

 

1. exc_type : 예외 타입이 들어간다.
2. exc_value : 발생한 예외의 인스턴스. 예외 객체가 전달된다.
3. traceback : 예외가 발생한 지점의 정보를 포함하는 객체이다.

 

 

 

GPT 사용

class MyContextManager:
    def __enter__(self):
        print("리소스를 획득합니다.")
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        if exc_type:
            print(f"예외 타입: {exc_type}")
            print(f"예외 값: {exc_value}")
            print(f"트레이스백 정보: {traceback}")
        print("리소스를 정리합니다.")

# 컨텍스트 매니저 사용
try:
    with MyContextManager():
        print("작업 수행 중...")
        raise ValueError("예제 예외 발생!")
except ValueError:
    print("예외를 잡았습니다.")
    
    
    
>> 리소스를 획득합니다.
   작업 수행 중...
   예외 타입: <class 'ValueError'>
   예외 값: 예제 예외 발생!
   트레이스백 정보: <traceback object at 0x...>
   리소스를 정리합니다.
   예외를 잡았습니다.

 

 

이 예제에서는 try except로 예외 코드를 정해 두엇지만,

 

close()에서는 기본적으로 예외를 자동으로 처리해주기 떄문에,

 

만약 예외 처리를 하지 않은 상태에서, 예외가 일어난다 해도 프로그램이 종료되는 것이 아닌,

예외 처리를  하게 된다.