딥러닝 구현체를 보던 중 super()와 관련된 코드가 자주 보았습니다. 그러나 명확하게 이해하지 못하고 사용한 측면이 있어서 그 내용을 정리해보았습니다.
요약
super() 관련 표현
클래스로 작성된 딥러닝 코드를 보면 주로 아래의 4가지 코드가 자주 등장함을 알 수 있다.
super().__init__()
super(ClassName, self).__init__()
super().__init__(**kwargs)
super(ClassName, self).__init__(**kwargs)python 2.x 문법
아래의 표현은 파이썬 2.x 버전 문법입니다.
super(ClassName, self).__init__()
super(ClassName, self).__init__(**kwargs)python 3.x 문법
아래의 표현은 파이썬 3.x 버전 문법입니다. 참고로 파이썬 3.x 버전은 2.x 버전의 문법도 함께 사용가능합니다. 코드의 범용성을 위해서는 파이썬 2.x 버전의 문법으로 적어 주는 것이 좋겠습니다.
super().__init__()
super().__init__(**kwargs)super(): 부모 클래스
코드 예시
아래의 코드를 살펴봅시다.
class Parent:
def __init__(self, p1, p2):
'''super()를 사용하지 않으면 overriding 됩니다.'''
self.p1 = p1
self.p2 = p2
class Child(Parent):
def __init__(self, c1, **kwargs):
super(Child, self).__init__(**kwargs)
self.c1 = c1
self.c2 = "This is Child's c2"
self.c3 = "This is Child's c3"
child = Child(p1="This is Parent's p1",
p2="This is Parent's p1",
c1="This is Child's c1")
print(child.p1)
print(child.p2)
print(child.c1)
print(child.c2)
print(child.c3)위 코드의 실행 결과는 아래와 같습니다.
This is Parent's p1
This is Parent's p1
This is Child's c1
This is Child's c2
This is Child's c3정상 실행되는 이유?
코드가 정상적으로 실행되는 이유를 추적해보면 아래와 같습니다.
1) Child 클래스는 Parent 클래스를 상속 받는다. 이는 Child 클래스내에 Parent 클래스의 메소드를 모두 가져오기 하는 것이라고 생각하면 쉽습니다.
2) 그러나 Parent 클래스와 Child 클래스는 모두 __init__()이라는 메소드를 가지고 있다. 따라서 super()를 사용하지 않으면, 부모 클래스의 __init__()는 자식 클래스의 __init__()에 의해 overriding(덮어쓰기) 됩니다.
3) Child 클래스의 __init__() 메소드에 Parent 클래스의 __init__() 메소드의 변수를 가지고 오고 싶다!!
4) Child 클래스의 __init__() 메소드내에서 super().__init__()을 입력하면 Parent 클래스의 __init__()에 있는 클래스 변수들을 가지고 올 수 있습니다.
5) 이를 볼때 super()는 상속받은 부모 클래스를 의미한다고 볼 수 있습니다.
6) 그러나 Parent 클래스의 _init__() 메소드에 argument가 있다면 Child 클래스는 _init__()에 **kwargs를 반드시 입력해 주어야 합니다. 또한 super().__init__()에도 반드시 **kwargs를 인자로 전달해 주어야 합니다.
7) 6)을 하지 않으면 __init__() missing required positional arguments 에러가 발생합니다.
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