[Contents]
- Python Object Oriented Programming
- Module and Project
[Python Object Oriented Programming]
- 객체 지향 프로그래밍 언어, Object Oriented Programming(OOP)에 대해서 배운다.
- OOP는 프로그래밍 언어를 배우는 데 있어서 매우 중요한 개념이다.
- 파이썬 자체도 OOP 형태로 구성되어 있기도 하지만, 파이썬 나오기 전에 대세 언어들이였던 자바, C++, C# 같은 언어들이 모두 OOP 기반의 언어들이다.
- OOP를 배우는 것은 이전에 우리가 if 문이나 고난이도 프로그래밍을 위한 길로 생각하고 이번 챕터를 공부해보자.
-
클래스와 객체 (객체 지향 언어의 이해)
- Object-Oriented Programming, OOP
- 객체 : 실생활에서 일종의 물건
- 속성(Attribute)와 행동(Action)을 가짐
- OOP는 이러한 객체 개념을 프로그램으로 표현
- 속성은 변수(variable), 행동은 함수(method)로 표현됨
- 파이썬 역시 객체 지향 프로그램 언어
- 인공지능 축구 프로그램을 작성한다고 가정
객체 종류 Action Attribute 팀, 선수, 심판, 공 선수 - 공을 차다, 패스하다 선수 - 선수 이름, 포지션, 소속팀 심판 - 휘슬을 불다, 경고를 주다 팀 - 팀 이름, 팀 연고지, 팀 소속 선수 - OOP는 설계도에 해당하는 클래스(class)와 실제 구현체인 인스턴스(instance)로 나눔
objects in python
- class 선언하기
#class예약어 class이름 상속받는 객체명
class SoccerPlayer(object):- Attribute 추가하기
- Attribute 추가는 __init__, self 와 함께!
- __init__ 은 객체 초기화 예약함수
class SoccerPlayer(object):
def __init__(self, name, position, back_number):
self.name = name
self.position = position
self.back_number = back_number-
파이썬에서 __ 의미
- __ 는 특수한 예약 함수나 변수 그리고 함수명 변경(맨글링)으로 사용
- 예: __main__, __add__, __str__, __eq__
- __str__ : print()를 사용했을때 실행되는 함수
-
method 구현하기
- method(Action) 추가는 기존 함수와 같으나, 반드시 self를 추가해야만 class 함수로 인정됨
class SoccerPlayer(object):
def change_back_number(self, new_number):
print("선수의 등번호를 변경합니다 :
From %d to %d" % \
(self.back_number, new_number))
self.back_number = new_number- objects(instance) 사용하기
- Object 이름 선언과 함께 초기값 입력하기
- what's self?
- 생성된 instance 자신
tmp = SoccerPlayer('Jinhyun', 'MF', 10)
# tmp는 class코드안에서 self 라고 불리고 코드 밖에서는 자기 변수명 tmp로 불린다. OOP Implementation Example
- 구현 가능한 OOP 만들기 - 노트북
- Note를 정리하는 프로그램
- 사용자는 Note에 뭔가를 적을 수 있다.
- Note에는 Content가 있고, 내용을 제거할 수 있다.
- 두 개의 노트북을 하나로 만들 수 있다.
- Note는 Notebook에 삽입된다.
- Notebook은 Note가 삽입 될 때 페이지를 생성하며, 최고 300페이지까지 저장 가능하다
- 300 페이지가 엄으면 더 이상 노트를 삽입하지 못한다.
Class : Notebook Class : Notebook method variable method variable add_note title write_content content remove_note page_number remove_all get_number_of_pages
# Note class
class Note(object):
def __init__(self, content = None): # variable = content
self.content = content
def write_content(self, content): # write_content
self.content = content
def remove_all(self): # remove_all
self.content = ""
def __add__(self, other):
return self.content + other.content
def __str__(self):
return self.content
# NoteBook class
class NoteBook(object):
def __init__(self, title): # variables = title, page_number, notes
self.title = title
self.page_number = 1
self.notes = {}
def add_note(self, note, page = 0): # add_note
if self.page_number < 300:
if page == 0:
self.notes[self.page_number] = note
self.page_number += 1
else:
self.notes = {page : note}
self.page_number += 1
else:
print("Page가 모두 채워졌습니다.")
def remove_note(self, page_number): # remove_note
if page_number in self.notes.keys():
return self.notes.pop(page_number)
else:
print("해당 페이지는 존재하지 않습니다")
def get_number_of_pages(self): # get_number_of_pages
return len(self.notes.keys())OOP Characteristics
- 객체 지향 언어의 특징 - 실제 세상을 모델링하기 위해 필요한 것 들
- inheritance (상속)
- polymorphism (다형성)
- visibility
- 상속 (inheritance)
- 부모클래스로 부터 속성과 Method를 물려받은 자식 클래스를 생성하는 것
# 부모 클래스
class Person(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
self.gender = gender
def about_me(self): # Method 선언
return '저의 이름은.' self.name, '이구요, 제 나이는 ', str(self.age), '살 입니다.')
def __str__(self):
return '저의 이름은 {0} 입니다. 나이는 {1} 입니다". format(self.name, self.age)
class Employee(Person): # 부모 클래스 Person으로 부터 상속
def __init__(self, name, age, gender, salary, hire_date):
super().__init__(name, age, gender) # 부모객체 사용. super는 자기자신의 부모클래스. 즉, Person의 속성을 불러온다.
self.salary = salary
self.hire_date = hire_date # 속성값 추가
def do_work(self): # 새로운 메서드 추가
print("열심히 일을 합니다.")
def about_me(self): # 부모 클래스 함수 재정의
super().about_me() # 부모 클래스 함수 사용
print("제 급여는 ", self.salary, "원 이구요, 제 입사일은 ", self.hire_date, " 입니다.")- Polymorphism (다형성)
- 같은 이름 메소드의 내부 로직을 다르게 작성
- Dynamic Typing 특성으로 인해 파이썬에서는 같은 부모클래스의 상속에서 주로 발생함
- 중요한 OOP의 개념 그러나 너무 깊이 알 필요X
- Visibility (가시성)
- 객체의 정보를 볼 수 있는 레벨을 조절하는 것
- 누구나 객체 안에 모든 변수를 볼 필요가 없음
1) 객체를 사용하는 사용자가 임의로 정보 수정
2) 필요 없는 정보에는 접근 할 필요가 없음
3) 만약 제품으로 판매한다면? 소스의 보호 - Encapsulation
- 캡슐화 또는 정보 은닉(Information Hiding)
- Class를 설계할 때, 클래스 간 간섭/정보공유의 최소화
- 심판 클래스가 축구선수 클래스 가족 정보를 알아야 하나?
- 캡슐을 던지듯, 인터페이스만 알아서 써야함
- Visibility Example 1
- Product 객체를 Inventory 객체에 추가
- Inventory에는 오직 Product 객체만 들어감
- Inventory에 Product가 몇 개인지 확인이 필요
- Inventory에 Product items는 직접 접근이 불가
class Product(object):
pass
class Inventory(object):
def __init__(self):
self.__items = [] # __ = Private 변수로 선언! 타객체가 접근 못함 (items 변수는 외부에서 접근을 하지 못함)
def add_new_item(self, product):
if type(product) == Product:
self.__items.append(product)
print("new item added")
else:
raise ValueError("Invalid Item")
def get_number_of_items(self):
return len(self.__items)- Visibility Example 2
- Product 객체를 Inventory 객체에 추가
- Inventory에는 오직 product 객체만 들어감
- Inventory에 Product가 몇 개인지 확인이 필요
- Inventory에 Product items 접근 허용
class Inventory(object):
def __init__(self):
self.__items = []
# items를 외부에서는 접근불가. 내부에서는 접근이 가능해지면서 반환 가능
@property # property decorator 숨겨진 변수를 반환하게 해줌
def items(self):
return self.__items
def add_new_item(self, product):
if type(product) == Product:
self.__items.append(product)
print("new item added")
else:
raise ValueError("Invalid Item")
def get_number_of_items(self):
return len(self.__items)
my_inventory = Inventory()
my_inventory.add_new_item(Product())
my_inventory.add_new_item(Product())
print(my_inventory.get_number_of_items())
items = my_inventory.items # property decorator로 함수를 변수처럼 호출
items.append(Product())
print(my_inventory.get_number_of_items())Decorate
이해하기 위한 개념들
- first-class objects
- 일등함수 또는 일급 객체
- 변수나 데이터 구조에 할당이 가능한 객체
- parameter로 전달이 가능 + 리턴 값으로 사용
- 파이썬의 함수는 일급함수
def square(x):
return x*x
f = square # 함수를 변수로 사용가능
f(5)
list(map(f, [5,2])) # parameter로 전달이 가능 - inner function
- 함수 내에 또 다른 함수가 존재
- closures : inner function을 return값으로 반환. 함수자체를 return값으로 반환.
def print_msg(msg):
def printer(): # 함수 내에 또 다른 함수 존재
print(msg)
return printer # printer 함수 자체를 return 받는다 (closures)
another = print_msg('Hello, Python')
another() # printer 함수 그 자체다.- decorator function
- 복잡한 클로져 함수를 간단하게!
## example 1)
def star(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("*" * 30)
func(*args, **kwargs)
print("*" * 30)
return inner
def percent(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("%" * 30)
func(*args, **kwargs)
print("%" * 30)
return inner
@star
@percent
def printer(msg):
print(msg)
printer("Hello")
# 리턴값 =
# ******************************
# %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
# Hello
# %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
# ******************************
# 위에 데코레이터는 아래처럼 동작한다
def star(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("*" * 30)
func(*args, **kwargs)
print("*" * 30)
return inner
def percent(func):
def inner(*args, **kwargs):
print("%" * 30)
func(*args, **kwargs)
print("%" * 30)
return inner
def printer(msg):
print(msg)
printer = star(percent(printer))
printer("Hello")
## example 2)
def generate_power(exponent):
def wrapper(f):
def inner(*args):
result = f(*args)
return exponent**result
return inner
return wrapper
@generate_power(2)
def raise_two(n):
return n**2
print(raise_two(7)) # 562949953421312
# 위에 데코레이터는 아래와 같이 동작
def generate_power(exponent):
def wrapper(f):
def inner(*args):
result = f(*args)
return exponent**result
return inner
return wrapper
def raise_two(n):
return n**2
raise_two = generate_power(2)(raise_two)
raise_two(7) # 562949953421312[Module and Project]
- 파이썬 프로젝트의 기본이 되는 모듈과 패키지, 그리고 프로젝트의 개념에 대해서 배운다.
모듈과 프로젝트
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모듈 overview
- 어떤 대상의 부분 혹은 조각
- 프로그램에서는 작은 프로그램 조각들, 모듈들을 모아서 하나의 큰 프로그램을 개발함
- 프로그램을 모듈화 시키면 다른 프로그램이 사용하기 쉬움
- 예: 카카오톡 게임을 위한 카카오톡 접속 모듈
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모듈 만들기
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파이썬의 Module == py 파일을 의미
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같은 폴더에 Module에 해당하는 .py파일과 사용하는 .py을 저장한 후
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import 문을 사용해서 module을 호출
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패키지
- 모듈을 모아놓은 단위, 하나의 프로그램
- 하나의 대형 프로젝트를 만드는 코드의 묶음
- 다양한 모듈들의 합, 폴더로 연결됨
- __init__, __main__ 등 키워드 파일명이 사용됨
- 다양한 오픈 소스들이 모두 패키지로 관리됨
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패키지 만들기
- 폴더별로 __init__.py 구성하기
- 현재 폴더가 패키지임을 알리는 초기화 스크립트
- 없을 경우 패키지로 간주하지 않음 (3.3+ 부터는 X)
- 하위 풀더와 py 파일(모듈)을 모두 포함함
- import 와 __all__ keywoard 사용
- 폴더별로 __init__.py 구성하기
오픈소스 라이브러리 사용하기
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두 개의 프로젝트 웹과 데이터 분석 패키지는 둘다 설치?
- 둘이 같이 한번에 설치 하다보면 서로 충돌이 날 때가 있다
- 충돌을 방지하기 위해서 가상환경을 만든다.
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가상환경 설정하기 (Virtual Environment)
- 프로젝트 진행 시 필요한 패키지만 설치하는 환경
- 기본 인터프리터 + 프로젝트 종류별 패키지 설치
- 예: 웹 프로젝트, 데이터 분석 프로젝트 -> 각각 패키지 관리할 수 있는 기능
- 다양한 패키지 관리 두구를 사용함
- 대표적인 도구 virtualenv 와 conda 가 있음
virtualenv + pip conda 가장 대표 적인 가상환경 관리 도구 사용 가상환경 도구. miniconda 기본 도구 레퍼런스 + 패키지 개수 설치의 용이성. Windows에서 장점 -
conda 가상환경
- 가상환경 만들기
- conda create -n my_project python = 3.8
- 가상환경 호출
- conda activate my_project
- 가상환경 해제
- conda deactivate
- 가상환경 만들기
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패키지 설치
- Windows에서는 conda
- linux, mac에서는 conda or pip
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tqdm 패키지
- loop이 돌때 어느정도 시간이 걸리고 앞으로 어느정도 시간이 남았는지 계산해서 보여준다.
- 프로그램을 돌릴때 내가 지금 현재 어느 상태에 있는지 확인하는 것이 중요하다!! 특히 대용량 데이터를 돌릴때는 더더욱! tqdm 패키지 사용!!
아기개발자