Method Overloading (Type Checking)

EBAB!·2024년 1월 21일

python

오버로딩은 메소드 간 파라미터의 수, 타입, 순서에 의해 동일 이름의 여러 함수를 사용하는 개념이다. 이런 동작이 어떻게 가능한지 알려면 Type Checking에 대해 알고 넘어가야 한다.

Type Checking

정적 타입 검사 (Static Type Checking)

특징

컴파일 시간에 타입 검사
프로그램이 실행되기 전에 컴파일 시간에 변수의 타입 검사한다.
타입 선언 필요성
대부분의 정적 타입 언어에서는 변수를 선언할 때 타입을 명시해야 한다. (C++, Java, Swift 등)
타입 안정성
높은 타입 안정성을 제공한다. 타입 오류가 프로그램이 실행되기 전에 발견되어 실행 시간에 발생할 수 있는 예기치 않은 동작이나 충돌을 예방할 수 있다.
최적화와 성능
컴파일러는 타입 정보를 사용하여 코드 최적화를 수행할 수 있기 때문에 프로그램의 실행 속도가 대체로 빠르다.

장점

오류 감지
실행 전에 많은 오류를 감지할 수 있어 안정성이 높다.
성능 최적화
컴파일 시 타입 정보를 사용하여 최적화할 수 있다.

단점

유연성 부족, 초기 개발 속도가 느리다 정도가 있는데 사실 정적 타입 검사가 아니더라도 고려해야 하는 부분이라 그렇게 단점은 아니다.

동적 타입 검사 (Dynamic Type Checking)

특징

런타임 시 타입 검사
런타임(프로그램이 실행되는 동안)에 변수의 타입을 검사합니다. (Python, JavaScript, Ruby)
타입 선언의 유연성
변수를 선언할 때 타입을 명시할 필요가 없고 런타임에 할당된 값에 따라 타입이 결정된다.
런타임 오류
타입 오류는 프로그램 실행 중에만 감지될 수 있으므로 오류 발견이 늦어질 수 있다.
유연성과 편의성
코드 작성이 더 간결하고 유연해져서 빠른 개발과 프로토타이핑에 유리하다.

정적 타입 선언과 반대되는 장단점을 가지고 있다. 특히 런타임 에러가 나는건 정말 피곤한 단점이다.

오버라이딩이 부모클래스 상속과 관련된 개념을 다뤘다면 오버로딩은 부모클래스 상관없이 메소드 간 파라미터를 다룬다.

Overloading

같은 클래스 내에서 동일한 이름의 메소드를 여러 개 가지면서 각각의 메소드가 다른 매개변수를 갖도록 하는 기술이다. 이런 메소드들은 매개변수의 수나 타입에 따라 구별된다.

오버로딩은 정적 타입 체킹의 한 예시다. 컴파일러는 메소드를 호출할 때 제공된 인자에 기반하여 어떤 메소드를 실행할지 결정하게 된다.

하지만 파이썬에서는 기본적으로 오버로딩을 지원하지 않는다! 예를 들어,

class SampleA():
    def add(self, x, y):
        return x + y

    def add(self, x, y, z):
        return x + y + z

a = SampleA()
print(a.add(1,2))  # Error!

위 처럼 파이썬에서는 동일 이름의 메소드가 있을 때 가장 마지막으로 선언된 함수로 정의된다.

그래서 기본적으로는 디폴트 인자를 통해 인자 갯수에 대응하거나

def add(a, b, c=0):
	return a + b + c

가변 인자를 사용하여 가변 길이의 인자를 받을 수 있다.

def add(*args):
	return sum(args)

아니면 데이터 타입을 체킹하고 그에 따른 리턴을 만들 수도 있다.

def add(self, datatype, *args):
	if datatype =='int': 
		return sum(args)

	if datatype =='str': 
		return ''.join([x for x in args])

multipledispatch.dispatch

외부 라이브러리인 multipledispach를 통해 오버로딩을 편하게 도와주는 데코레이터 dispatch를 이용하면 가장 편하다.

from multipledispatch import dispatch

class SampleC():
    
    @dispatch(int,int) 
    def product(x, y): 
        return x * y 

    @dispatch(int,int,int) 
    def product(x, y, z): 
        return x * y * z

    @dispatch(float,float,float) 
    def product(x, y, z): 
        return x * y * z
        
c = SampleC()

print('Ex3 > ', c.product(5, 6))  # 30
print('Ex3 > ', c.product(5, 6, 7))  # 210
print('Ex3 > ', c.product(5.0, 6.0, 7.0))  # 210.0