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namedtuple를 사용하는 방법을 쉽게 설명하기

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namedtuple를 사용하여 Pythonic 코드 작성하기

Python의 collections 모듈은 Pythonic 코드 작성을 돕기 위해 튜플을 다룰 때 유용한 namedtuple()이라는 팩토리 함수를 제공합니다. namedtuple()을 사용하면 값에 대한 명확한 필드 이름과 도트 표기법을 사용하여 튜플의 값을 액세스할 수 있는 불변 시퀀스 유형을 생성할 수 있습니다.

Python을 사용하는 경험이 있다면, Python 개발자에게 필수적인 스킬인 Pythonic 코드 작성을 알고 있는 것입니다. 이 튜토리얼에서는 namedtuple을 사용하여 이 기술을 더욱 향상시킬 것입니다.

본 튜토리얼에서는 다음과 같은 내용을 배울 수 있습니다:

  • **namedtuple()**을 사용하여 namedtuple 클래스 생성하기
  • namedtuple의 추가 기능을 인식하고 활용하기
  • namedtuple 인스턴스를 사용하여 Pythonic 코드 작성하기
  • namedtuple 또는 비슷한 데이터 구조를 사용할 것인지 선택하기
  • 새로운 기능을 제공하기 위해 namedtuple를 상속받아 하위 클래스 생성하기

본 튜토리얼을 효과적으로 활용하려면, Python의 철학에 대한 일반적인 이해가 필요합니다. 또한 다음과 같은 기본 사항을 이해해야 합니다:

위의 모든 기본 지식이 없더라도 걱정하지 마세요! 필요한 경우 이 리소스를 참고하면서 학습할 수 있습니다.

Pythonic 코드 작성을 돕는 namedtuple

collections 모듈은 Python에서 내장되어 있는 중요한 모듈 중 하나입니다. 이 모듈은 조금 우아하고, 일반적인 데이터 구조에 대한 대안을 제공합니다. 그 중 하나가 바로 namedtuple()입니다.

namedtuple()은 Python의 튜플과 비슷한 데이터 구조를 만들기 위한 함수입니다. 하지만 튜플과는 달리, namedtuple()은 필드 이름을 기반으로 값에 접근할 수 있는 불변 시퀀스 유형을 생성합니다. 이는 코드의 가독성을 향상시키고, 개발자가 인덱스 대신 명확한 필드 이름을 사용하여 코드를 작성할 수 있도록 도움을 줍니다.

namedtuple()은 튜플을 정의하는 방법을 약간 변경하므로 코드를 Pythonic하게 만들어줍니다. 특히 다음과 같은 상황에서 유용합니다:

  • 함수가 여러 값을 반환해야 할 때
  • 튜플의 필드에 따라 코드에서 다른 값을 가지는 경우
  • 튜플을 사용하여 타이핑 오류를 방지하고 가독성을 향상시키는 경우

namedtuple()을 사용하여 Pythonic한 코드를 작성하는 방법을 알아보겠습니다.

namedtuple()을 사용하여 Tuple-Like 클래스 생성하기

namedtuple()은 팩토리 함수로서, 새로운 클래스를 생성하는 역할을 합니다. 이 클래스는 튜플과 유사한 형태를 가지며, 필드 이름으로 접근할 수 있는 특성을 가집니다. 이를 통해 코드의 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

namedtuple에 필수 인수 제공하기

namedtuple()은 첫 번째 인수로 클래스의 이름과 필드 이름을 지정해야 합니다. 클래스 이름과 필드 이름은 문자열로 제공되어야 하며, 공백이 포함되지 않아야 합니다. 필드 이름은 하나 이상의 인수로 제공되며, 쉼표로 구분해야 합니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])


# namedtuple 인스턴스 생성
person = Person('John', 30, 'male')


# 필드 이름으로 값 액세스
print(person.name)   # 'John'
print(person.age)    # 30
print(person.gender) # 'male'

위의 예제에서는 Person이라는 클래스를 namedtuple()을 사용하여 생성했습니다. 이 클래스는 세 개의 필드를 가지며 각각 name, age, gender입니다. 또한, Person 클래스의 인스턴스를 생성하여 필드 값을 할당하고 액세스했습니다.

필드 이름을 사용하면 인덱스 대신 필드 이름으로 값을 액세스할 수 있습니다.

namedtuple에 선택적 인수 사용하기

인스턴스를 생성할 때 필드 값을 제공하지 않으면 기본값이 사용됩니다. 이를 활용하여 필드 값이 선택적으로 할당될 수 있도록 할 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'], defaults=['Unknown'])


# namedtuple 인스턴스 생성
person1 = Person('John', 30, 'male')
person2 = Person('Jane')


# 필드 이름으로 값 액세스
print(person1.name)   # 'John'
print(person1.age)    # 30
print(person1.gender) # 'male'


print(person2.name)   # 'Jane'
print(person2.age)    # 'Unknown'
print(person2.gender) # 'Unknown'

위의 예제에서는 namedtuple()을 호출할 때 세 번째 선택적 인수로 defaults를 추가했습니다. 이를 통해 필드 값이 제공되지 않은 경우에만 기본값이 사용되도록 할 수 있습니다. 따라서 person2의 경우 name 필드에는 ‘Jane’이 할당되지만, age와 gender 필드는 기본값인 ‘Unknown’이 할당됩니다.

namedtuple 클래스의 추가 기능 살펴보기

namedtuple 클래스에는 앞서 다룬 필드 값을 할당하고 액세스하는 기능 외에도 다른 유용한 기능이 있습니다. 이를 사용하여 코드 작성을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.

Iterable로부터 namedtuple 인스턴스 생성하기

namedtuple 클래스는 튜플로 구성된 Iterable을 인수로 받아서 인스턴스를 생성할 수 있습니다. 이를 활용하면 코드의 중복을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])


# 리스트를 사용하여 namedtuple 인스턴스 생성
data = ['Alice', 25, 'female']
person = Person(*data)


# 필드 이름으로 값 액세스
print(person.name)   # 'Alice'
print(person.age)    # 25
print(person.gender) # 'female'

위의 예제에서는 namedtuple()을 사용하여 Person 클래스를 생성했습니다. 그런 다음, data라는 리스트를 사용하여 인스턴스를 생성했습니다. 리스트의 각 요소는 생성하려는 인스턴스의 필드에 해당합니다. 맨 위의 필드부터 순서대로 할당됩니다.

namedtuple 인스턴스를 사전으로 변환하기

namedtuple 클래스는 _asdict() 메서드를 제공하여 인스턴스를 사전으로 변환할 수 있습니다. 이를 활용하여 데이터를 더 쉽게 조작하고 처리할 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])


# namedtuple 인스턴스 생성
person = Person('Alice', 25, 'female')


# 사전으로 변환
person_dict = person._asdict()


# 사전 값 액세스
print(person_dict['name'])   # 'Alice'
print(person_dict['age'])    # 25
print(person_dict['gender']) # 'female'

위의 예제에서는 person 인스턴스를 _asdict() 메서드를 사용하여 사전으로 변환했습니다. 이제 필드 이름을 키로 사용하여 사전의 값을 액세스할 수 있습니다.

기존 namedtuple 인스턴스의 필드 교체하기

namedtuple 인스턴스의 필드 값을 변경하려면 _replace() 메서드를 사용할 수 있습니다. 이를 활용하여 기존 인스턴스의 필드 값만 교체하고 나머지 필드는 그대로 유지할 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])


# namedtuple 인스턴스 생성
person = Person('Alice', 25, 'female')


# 필드 값 교체
new_person = person._replace(age=26)


# 필드 이름으로 값 액세스
print(person.age)         # 25
print(new_person.age)     # 26

위의 예제에서는 person 인스턴스의 age 필드 값을 변경하고자 합니다. 이를 위해 _replace() 메서드를 사용하여 새로운 인스턴스인 new_person을 생성합니다. 새 인스턴스의 age 필드만 변경되고, 나머지 필드는 이전 인스턴스와 동일한 값을 유지합니다.

namedtuple 클래스의 추가 속성 살펴보기

namedtuple 클래스는 몇 가지 유용한 속성을 제공합니다. 이를 사용하여 내부 코드에서 추가적인 작업을 수행할 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])


# namedtuple 클래스의 추가 속성 사용
print(Person._fields)      # ('name', 'age', 'gender')
print(Person._field_defaults) # (None, None, None)
print(Person.__doc__)      # 'Person(name, age, gender)'

위의 예제에서는 namedtuple 클래스의 몇 가지 추가 속성을 사용했습니다. _fields 속성은 클래스의 필드 이름을 튜플로 반환합니다. _field_defaults 속성은 필드의 기본값을 튜플로 반환합니다. 마지막으로, __doc__ 속성은 클래스의 문서 문자열을 반환합니다.

namedtuple을 사용하여 Pythonic 코드 작성하기

namedtuple 클래스를 사용하면 Pythonic한 코드를 작성할 수 있습니다. 이를 통해 코드의 가독성을 향상시키고, 개발자가 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.

인덱스 대신 필드 이름 사용하기

튜플을 다룰 때, 필드의 위치를 나타내는 인덱스를 일반적으로 사용합니다. 하지만 namedtuple을 사용하면 필드 이름을 사용하여 인덱스 대신 필드에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 코드의 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])


# namedtuple 인스턴스 생성
person = Person('Alice', 25, 'female')


# 필드 이름으로 값 액세스
print(person.name)   # 'Alice'
print(person.age)    # 25
print(person.gender) # 'female'

위의 예제에서는 필드 이름을 사용하여 person 인스턴스의 값을 액세스했습니다. 이를 통해 코드의 가독성을 높일 수 있습니다.

함수에서 여러 개의 Named 값 반환하기

namedtuple을 사용하면 함수에서 여러 값을 반환할 때 튜플 대신 여러 개의 Named 값으로 반환할 수 있습니다. 이를 통해 개발자가 반환된 값의 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])


# 함수에서 namedtuple 인스턴스 반환
def get_point():
    return Point(1, 2)


# 함수 호출 결과로 Named 값 받기
point = get_point()


# 필드 이름으로 값 액세스
print(point.x) # 1
print(point.y) # 2

위의 예제에서는 함수인 get_point()가 Point 클래스의 인스턴스를 반환합니다. 함수 호출 결과를 point라는 Named 값으로 받고, 필드 이름을 사용하여 필드에 액세스합니다.

함수의 매개변수 개수 줄이기

namedtuple을 사용하면 함수의 매개변수 개수를 줄일 수 있습니다. 특히 많은 수의 매개변수를 사용하는 경우, 코드의 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Rectangle = namedtuple('Rectangle', ['width', 'height'])


# 함수에서 namedtuple 인스턴스를 사용하여 계산
def calculate_area(rect):
    return rect.width * rect.height


# namedtuple 인스턴스 생성
rectangle = Rectangle(5, 10)


# 함수 호출 결과 출력
area = calculate_area(rectangle)
print(area) # 50

위의 예제에서는 Rectangle이라는 namedtuple 클래스를 사용하여 사각형의 너비와 높이를 나타내는 변수를 선언합니다. 그런 다음, 함수인 calculate_area가 이 namedtuple 인스턴스를 사용하여 넓이를 계산합니다.

이 방법을 사용하면 매개변수를 개별적으로 전달할 필요가 없으므로 코드의 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

파일과 데이터베이스에서 탭형식의 데이터 읽어오기

namedtuple은 파일이나 데이터베이스와 같은 외부 소스로부터 탭형식의 데이터를 읽어오는 데 유용합니다. 필드 이름으로 접근할 수 있으므로 코드를 더욱 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Employee = namedtuple('Employee', ['name', 'age', 'department'])


# 파일에서 데이터 읽어오기
def read_data(filename):
    data = []
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            values = line.strip().split('\t')
            employee = Employee(*values)
            data.append(employee)
    return data


# 파일로부터 데이터 읽어오기
employees = read_data('employees.txt')


# 데이터 출력
for employee in employees:
    print(employee.name, employee.age, employee.department)

위의 예제에서는 read_data 함수가 파일에서 데이터를 읽어와서 namedtuple 리스트를 반환합니다. 이 리스트의 각 요소는 Employee 클래스의 인스턴스입니다. 최종적으로 인스턴스의 필드를 사용하여 데이터를 출력합니다.

다른 데이터 구조와의 비교를 통한 namedtuple 사용하기

namedtuple은 다른 데이터 구조와 비교하여 사용할 때 가장 효과적인지 여부를 결정할 수 있습니다. 필요에 맞는 데이터 구조를 사용하여 코드를 작성할 수 있습니다.

사전과의 비교: namedtuple vs 사전

namedtuple은 사전과 유사한 기능을 제공합니다. 필드 이름을 사용하여 값을 액세스할 수 있으므로 가독성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한, 딕셔너리보다 메모리 사용량이 작고 액세스 속도가 더 빠릅니다.

하지만 사전은 키를 변경할 수 있지만, namedtuple은 값을 변경할 수 없다는 점에서 다르게 작동합니다. 따라서 데이터의 변경이 필요한 경우에는 사전을 사용하는 것이 좋습니다.

데이터 클래스와의 비교: namedtuple vs 데이터 클래스

namedtuple은 데이터 클래스와 비슷한 기능을 제공합니다. 둘 모두 필드 이름을 지정하여 데이터를 구성할 수 있습니다. 하지만, 데이터 클래스는 다른 클래스를 상속받을 수 있고, 메서드를 추가할 수도 있습니다.

데이터 클래스는 다양한 메서드, 특히 __repr__() 메서드를 제공하여 객체의 문자열 표현식을 반환할 수 있습니다. 따라서 보다 복잡한 객체를 작성하려는 경우에는 데이터 클래스를 사용하는 것이 좋습니다.

typing.NamedTuple과의 비교: namedtuple vs typing.NamedTuple

namedtuple은 표준 라이브러리의 일부인 collections 모듈에서 제공하는 기능입니다. 하지만 Python 3.5 이상에서는 표준 라이브러리의 typing 모듈을 사용하여 NamedTuple 클래스를 사용할 수도 있습니다.

typing.NamedTuple은 namedtuple와 기능적으로 동일하지만, 메타클래스를 사용하여 생성됩니다. 이를 통해 타입 힌트 및 코드 완성 기능을 향상시킬 수 있습니다. 타입 힌트에 더 높은 우선순위를 두는 경우 NamedTuple을 사용하는 것이 좋습니다.

namedtuple 클래스의 서브클래싱

namedtuple 클래스를 상속하여 서브클래스를 생성할 수 있습니다. 이를 활용하여 기존 클래스에 새로운 기능을 추가하거나 수정할 수 있습니다.

from collections import namedtuple


# namedtuple 클래스 생성
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'gender'])


# 새로운 기능을 추가한 클래스 생성
class Employee(Person):
    def __str__(self):
        return f"Name: {self.name}, Age: {self.age}, Gender: {self.gender}"


# 서브클래스의 인스턴스 생성
employee = Employee('Alice', 25, 'female')


# 서브클래스의 기능 사용
print(employee) # 'Name: Alice, Age: 25, Gender: female'

위의 예제에서는 Person 클래스를 상속하여 Employee 클래스를 생성했습니다. 그런 다음, 새로운 __str__() 메서드를 추가하여 객체의 문자열 표현식을 반환하도록 설정했습니다. 이제 employee 인스턴스를 출력하면 추가한 기능이 반영됩니다.

튜플 vs namedtuple 생성 시간 측정하기

namedtuple을 생성하는 시간과 일반 튜플을 생성하는 시간을 측정하여 성능을 비교할 수 있습니다.

import timeit
from collections import namedtuple


# 측정할 반복 횟수
n = 1000000


# 일반 튜플 생성 시간 측정
setup_tuple = "from collections import namedtuple\nt = (1, 2, 3)"
time_tuple = timeit.timeit("t[0]", setup=setup_tuple, number=n)


# namedtuple 생성 시간 측정
setup_namedtuple = "from collections import namedtuple\nPoint = namedtuple('Point', ['x', 'y', 'z'])\np = Point(1, 2, 3)"
time_namedtuple = timeit.timeit("p.x", setup=setup_namedtuple, number=n)


# 결과 출력
print(f"Tuple creation time: {time_tuple:.6f} seconds")
print(f"NamedTuple creation time: {time_namedtuple:.6f} seconds")

위의 예제에서는 timeit 모듈을 사용하여 튜플과 namedtuple 생성 시간을 측정합니다. 이를 통해 생성 속도의 차이를 확인할 수 있습니다.

결론

namedtuple은 튜플을 다룰 때 유용한 클래스로, Python의 코드 작성을 더욱 Pythonic하게 만들어줍니다. 필드 이름을 사용하여 튜플의 값을 액세스하므로 코드를 더 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 namedtuple 클래스를 생성하는 방법과 추가 기능을 살펴보았습니다. 또한, 이를 활용하여 Pythonic한 코드를 작성하는 방법과 다른 데이터 구조와 비교하여 사용하는 방법을 배웠습니다. 마지막으로, namedtuple 클래스를 상속하여 새로운 기능을 추가하거나 수정하는 방법을 알아보았습니다.

이제 여러분은 namedtuple을 사용하여 Python에서 더욱 효율적이고 가독성이 높은 코드를 작성할 수 있습니다.