파이썬 린터의 사용법을 쉽게 설명합니다.
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Python Linter: 코드 품질 향상을 위한 도구와 최적의 방법
이 문서에서는 고품질의 Python 코드를 식별하고, 자신의 코드의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.
우리는 코드 품질을 개선하기 위해 어떤 것인지를 정의해야 합니다.
빠른 구글 검색을 통해 많은 개념들이 코드 품질을 정의하고 있음을 알 수 있습니다. 어떤 사람에게는 다른 의미를 가질 수 있는 것입니다.
코드 품질을 정의하려면 스펙트럼 한쪽인 고품질 코드를 살펴보는 것이 한 방법입니다. 다음과 같은 고품질 코드의 특징에 대해 합의할 수 있다고 생각합니다.
- 코드는 의도한 대로 동작합니다.
- 코드에는 결함이나 문제가 없습니다.
- 코드는 읽기 쉽고, 유지 및 확장하기 쉽습니다.
이 세 가지 특징은 단순화되긴 하지만, 대체로 동의할 수 있는 것으로 보입니다. 이 아이디어를 좀 더 확장하기 위해 소프트웨어 분야에서 각각의 특징이 왜 중요한지 알아보겠습니다.
코드 품질의 중요성
먼저, 위에 제시된 특징들을 다시 살펴봄으로써 고품질 코드의 중요성을 알아보겠습니다.
의도한 대로 동작하지 않음
어떤 제품(소프트웨어 또는 기타)의 기본적인 특징은 요구사항을 충족시키는 것입니다. 우리는 소프트웨어를 사용하기 위해 그것을 만들어 냅니다. 그러나 결국 그것이 그 목적을 충족시키지 못한다면 이는 분명히 고품질이 아니게 됩니다. 기본 요구사항을 충족시키지 못한다면 이는 낮은 품질로도 부르기 힘듭니다.
결함과 문제를 포함함
사용하고 있는 어떤 것에 문제가 있거나 사용에 어려움이 있다면 그건 분명히 고품질이라고 할 수 없습니다.
이를 소프트웨어의 예로 들기 곤란해 보일지 모르겠지만, 우리가 청소기를 사용한다고 가정해 보겠습니다. 이 청소기는 일반 카펫에서는 잘 청소를 해줍니다. 불행하게도 어느날 고양이가 식물을 엎어놓고 흙을 흩뿌리게 됩니다. 이 때 이 흙을 청소하기 위해 청소기를 사용하려고 하지만, 청소기는 고장이 나 흙을 흩뿌려버리는 것입니다.
청소기는 일부 상황에서는 작동하지만 때로는 추가적인 부하에 효율적으로 대응하지 못합니다. 그래서 이 청소기는 고품질 진공 청소기라고 부를 수 없습니다.
우리의 코드에선 이 같은 문제를 피해야 합니다. 특정 상황에서 문제가 발생하고 결함으로 인해 원하지 않는 동작을 한다면 우리는 고품질 제품을 가지고 있는 것이 아닙니다.
읽기, 유지, 확장하기 어려움
고객이 새로운 기능을 요청한다고 가정해 보겠습니다. 원래 코드를 작성한 사람은 더 이상 사라졌습니다. 그 사람의 후임인 당신은 기존 코드를 이해해야 합니다.
코드를 이해하기 쉽다면 문제를 분석하고 해결책을 빠르게 도출할 수 있습니다. 코드가 복잡하고 난해하다면 훨씬 더 많은 시간이 소요되며 예상에 잘못된 가정을 하게 될 가능성도 있습니다.
또한, 새로운 기능을 이전 기능을 방해하지 않고 쉽게 추가할 수 있으면 좋습니다. 코드가 확장하기 어렵다면 새로운 기능이 다른 것들을 망치게 될 수 있습니다.
아무도 낮은 품질의 코드를 읽거나 유지, 확장하기를 원하지 않습니다. 이는 모두에게 더 많은 머리 아픔과 작업을 의미합니다.
낮은 품질의 코드에 대처해야 할 때로도 충분하니 다른 사람을 같은 상황에 두지 마세요. 자신이 작성한 코드의 품질을 향상시키는 것이 가능합니다.
개발자 팀과 함께 일한다면 품질을 보장하기 위한 방법을 적용해 볼 수 있습니다.
Python 코드 품질 향상 방법
이제 Python 코드의 품질을 향상시키는 방법에 대해 알아보겠습니다.
스타일 가이드
Python 코드의 스타일 가이드는 가독성과 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 적절한 스타일 가이드를 따르면 코드를 이해하기 쉽고 유지 보수하기 쉬워집니다.
PEP 8은 Python 코드의 스타일 가이드로, 코드 작성 시에 따라야 할 일반적인 규칙을 제시합니다. 스타일 가이드를 준수하여 코드를 일관되고 깔끔하게 작성할 수 있습니다.
Linters
Python linter는 코드의 문제를 검사하고 일반적인 오류를 찾아내는 데 사용됩니다. Linter는 코드 품질 검사 도구입니다. 형식 오류, 잠재적인 버그, 네이밍 규칙 미준수 등과 같은 문제점을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 코드를 더욱 견고하고 안정적으로 만들 수 있습니다.
Python에는 다양한 linter 도구가 있습니다. 예를 들어, flake8은 PEP 8 스타일 가이드 준수와 다양한 코드 문제 검사를 제공합니다. 또한 pylint는 코드 품질 및 잠재적인 버그에 대한 문제 점수와 독립성을 제공합니다.
코드 품질을 언제 확인할까요?
코드 품질을 확인하는 방법은 실제로 코드를 작성하기 전, 코드를 확인하기 전, 테스트를 실행하기 전 등 다양한 시점에서 확인할 수 있습니다.
코드 작성 중에 확인하기
코드 작성 중에 코드 품질을 확인하는 것은 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 개발 프로세스의 일부로 코드를 작성하는 동안 바로 문제를 발견하고 수정할 수 있습니다. 이는 사소한 문제에서 큰 문제로 전환되기 전에 코드 품질을 개선할 수 있는 기회를 제공합니다.
코드를 체크인하기 전에 확인하기
여러 개발자와 함께 협업할 때는 코드를 체크인하기 전에 코드를 확인하는 것이 좋습니다. 다른 사람들이 코드를 검토하여 피드백을 주고 버그 등의 문제를 미리 잡을 수 있습니다. 이는 전체 프로젝트의 품질과 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
테스트 실행 시 확인하기
코드를 테스트할 때도 코드 품질을 확인하는 것이 좋습니다. 테스트 실행 중에 문제가 발생할 경우, 코드 품질 검사 도구를 사용하여 문제를 찾을 수 있습니다. 테스트 실행 시에도 코드 품질을 유지하고 개선할 수 있습니다.
결론
이 문서에서는 고품질 Python 코드를 식별하고, 자신의 코드의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 알아보았습니다. 코드 품질이 중요한 이유와 스타일 가이드, linters를 사용하여 Python 코드의 품질을 향상시킬 수 있는 방법을 다루었습니다.
코드를 작성하는 중에, 체크인하기 전에, 테스트 실행 시 등 다양한 시점에서 코드 품질을 확인할 수 있다는 것도 알아봤습니다. 이 모든 방법들은 코드 품질을 지속적으로 유지하고 향상시킬 수 있는 도구와 방법들입니다.
Python 코드를 작성하고 유지 보수하는 과정에서 위의 내용들을 참고하여 코드 품질을 향상시키세요.
