Python 함수·인수·반복과 모듈

01def의 실행과 호출 프레임의 생성

• def·함수 객체def 문을 실행하면 함수 객체를 만들고 함수 이름에 연결한다.
• 호출 프레임·반환그때 함수 본문의 일반 문장 전체를 실행하는 것은 아니며 호출할 때 인자를 매개변수 이름에 묶고 새 호출 프레임에서 본문을 실행한다. 함수가 다른 함수를 부르면 호출 관계가 쌓이고 return은 현재 함수의 결과를 호출자에게 전달한다.
• 반환 생략과 None명시적 return 값이 없으면 None을 반환한다.
• 함수·return함수의 return 0은 Python 값 0을 반환할 뿐 자동으로 운영체제에 성공 종료를 알리는 동작은 아니다.
• 프로세스의 종료 상태프로세스의 종료 상태는 sys.exit(0) 같은 프로그램 종료 경로와 구분한다.
• Print와 Returnprint는 출력 부작용이고 return은 호출자가 다시 계산에 사용할 값이다.

  • 화면에 원하는 값이 찍혔다고 변수가 그 값을 받은 것은 아니다.

def add(a, b):
    return a + b

result = add(2, 3)
print(result)          # 5
print(print("hello"))  # hello를 출력한 뒤 None을 출력

코드 동작을 설명하는 교육 예시. 주석의 결과는 언어 규칙으로 설명한 예상값이며 이 페이지 작성 중 실행하지 않았다.

02객체 공유 전달: 재대입은 바깥 이름을 바꾸지 않는다

• 매개변수의 지역 이름호출 시 매개변수는 전달된 객체에 연결되는 새 지역 이름이 된다.
• 재대입가변 객체 내부를 수정하면 호출자에게도 보이지만 매개변수 이름을 새 객체로 재대입하면 호출자의 이름 연결까지 바뀌지는 않는다.
• 객체 공유 전달단순한 call by value 또는 C++ 참조 변수와 동일하다고 표현하기보다 객체를 공유하는 이름 바인딩으로 이해하는 편이 정확하다.
• Append의 원본 변경아래 함수의 append는 전달받은 원본 list에 영향을 준다.
• 지역 이름 재대입이후 items = [9]는 지역 이름만 새 list로 연결한다.

  • 함수 밖 original은 여전히 [1,2]를 가리킨다.
• 정수 += 연산정수 += 연산은 보통 새 정수 객체로 이름을 다시 연결하는 결과가 되므로 같은 문법이라도 가변 객체의 제자리 연산과 관찰 결과가 다를 수 있다.

def change(items):
    items.append(2)
    items = [9]
    return items

original = [1]
returned = change(original)
print(original, returned)  # [1, 2] [9]

코드 동작을 설명하는 교육 예시. 주석의 결과는 언어 규칙으로 설명한 예상값이며 이 페이지 작성 중 실행하지 않았다.

03인자 바인딩과 가변 기본값의 함정

• 위치 인자·키워드 인자위치 인자는 순서로, 키워드 인자는 이름으로 매개변수를 지정한다.
• *args·위치 인자*args는 남은 위치 인자를 tuple로, **kwargs는 남은 키워드 인자를 dict로 모은다.
• 위치·키워드 전용 인자함수 정의의 / 앞은 위치 전용, * 뒤는 키워드 전용 매개변수로 만들 수 있다.
• 인자·함수중복 값 지정이나 필수 인자 누락은 함수의 업무 로직 이전에 TypeError를 낼 수 있다.
• 기본값·def기본값 표현식은 일반적으로 def가 실행될 때 평가되어 함수 객체에 보관된다.
• defdef add(x, items=[])처럼 가변 객체를 기본값으로 만들면 인자를 생략한 여러 호출이 같은 list를 공유한다.
• 호출별 기본 목록호출마다 새 목록을 원하면 None을 sentinel로 받고 본문에서 생성한다.
• 인자type hint는 의도를 기록하며 Python이 모든 인자를 자동으로 런타임 검증한다는 뜻은 아니다.

def collect(value, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(value)
    return items

print(collect(1), collect(2))  # [1] [2]

def describe(a, *args, **kwargs):
    return a, args, kwargs
print(describe(1, 2, 3, mode="read"))
# (1, (2, 3), {"mode": "read"})

코드 동작을 설명하는 교육 예시. 주석의 결과는 언어 규칙으로 설명한 예상값이며 이 페이지 작성 중 실행하지 않았다.

04LEGB·global·nonlocal은 이름을 찾고 다시 연결하는 규칙

• LEGB 조회 순서일반적인 함수의 이름 조회는 Local, Enclosing, Global, Built-in 순서로 설명한다.
• 모듈·global모듈의 global 이름은 프로그램 전체 모든 모듈의 단일 공간이 아니라 그 함수가 정의된 모듈의 공간이다.
• 지역 판정·UnboundLocalError함수 안에서 이름에 대입하면 특별한 선언이 없는 한 지역 이름으로 취급되어 먼저 읽는 코드에서 UnboundLocalError가 생길 수 있다.
• 지역if나 for는 일반 블록마다 별도 지역 범위를 만들지 않지만 comprehension 등에는 별도 규칙이 있다.
• global·모듈global은 모듈 수준 이름의 재대입, nonlocal은 둘러싼 함수 범위의 기존 이름 재대입을 가리킨다.
• 재대입바깥 list에 append하는 것은 이름 재대입이 아니라 객체 변경이라 같은 선언을 반드시 요구하지 않는다.
• 내장 이름의 가림list나 sum을 변수 이름으로 쓰면 built-in을 가리는 shadowing이 되므로 명명으로 예방하는 것이 보통 낫다.
• globalglobal은 shadowing 문제를 자동 고치는 도구가 아니다.

05클로저·함수 객체·데코레이터의 연결

• 일급 객체인 함수함수는 변수에 저장하고 다른 함수로 전달하거나 반환할 수 있는 객체다.
• 클로저·함수클로저는 내부 함수가 둘러싼 함수의 필요한 이름 바인딩을 참조하여 바깥 호출이 끝난 뒤에도 그 환경을 사용하는 구조다.
• Late binding·Decorator반복문에서 만든 여러 함수가 같은 변수의 나중 값을 볼 수 있는 late binding은 값을 함수 생성 순간마다 복제한다고 생각하면 이해하기 어렵다. @decorator는 정의된 함수를 decorator에 전달한 결과로 이름을 다시 연결하는 문법이다.
• Wraps·순수 함수functools.wraps는 감싼 함수의 이름·문서 같은 메타데이터를 보존하는 데 도움을 준다. 순수 함수는 같은 입력으로 같은 결과를 내고 외부 상태를 바꾸지 않도록 구성한다.
• 인자functools.lru_cache는 반복 계산을 저장할 수 있지만 인자는 hash 가능해야 하고 시간·외부 상태에 따라 달라지는 결과를 무조건 캐시하면 오래된 값을 반환할 수 있다.

def make_counter():
    count = 0
    def next_value():
        nonlocal count
        count += 1
        return count
    return next_value

counter = make_counter()
print(counter(), counter())  # 1 2

코드 동작을 설명하는 교육 예시. 주석의 결과는 언어 규칙으로 설명한 예상값이며 이 페이지 작성 중 실행하지 않았다.

09yield는 함수의 진행 위치를 보존한다

• yield·generator본문에 yield가 있는 generator 함수를 호출하면 즉시 모든 값을 계산하지 않고 generator 객체를 얻는다.
• yieldnext로 진행하면 첫 yield까지 실행하고 값을 내보낸 뒤 지역 변수와 진행 위치를 보존한다.
• 재개와 StopIteration다음 next는 그다음 지점부터 이어지고 함수가 끝나면 StopIteration으로 반복 종료를 알린다.

  • for 문은 이 규약을 사용한다.
• generator리스트 반환은 결과를 한꺼번에 보관하기 좋고 generator는 큰 로그를 한 줄씩 변환하는 작업에서 메모리 사용을 줄일 수 있다.

  • 다만 한 번 소진된 generator를 다시 처음부터 사용할 수 없고 안에서 파일 같은 자원을 열었다면 그 수명도 반복 과정과 연결된다.
• 계산·I/O·반복 상태함수의 계산·I/O·반복 상태를 나누면 자동화 프로그램을 작은 단위로 이해할 수 있다.

def squares(limit):
    for number in range(limit):
        yield number * number

g = squares(3)
print(next(g))   # 0
print(list(g))   # [1, 4]

코드 동작을 설명하는 교육 예시. 주석의 결과는 언어 규칙으로 설명한 예상값이며 이 페이지 작성 중 실행하지 않았다.

10모듈로 책임 나누기

• 모듈·함수모듈은 관련 함수·클래스 등을 묶어 다른 코드에서 가져올 수 있게 한다.
• import의 실행 영향import 시 실행되는 최상위 코드에 환경 변경을 넣으면 단순히 불러오는 것만으로 부작용이 발생할 수 있다.

  • 실행 진입점과 재사용할 정의를 분리한다.

def normalize_names(names=None):
    if names is None:
        names = []
    return [name.strip().lower() for name in names]

print(normalize_names([" Alpha ", "BETA"]))

입력 리스트를 직접 변경하지 않고 정규화한 새 리스트를 반환한다.

11가변 기본 인수가 호출 사이에 남는 과정

• defdef add_item(value, items=[])처럼 정의된 함수는 그 정의가 실행되는 시점에 기본 리스트를 만든다.
• 첫 호출의 기본 객체첫 호출에서 items를 생략하면 그 기본 객체를 사용하고 append로 값을 추가한다.
• 다음 호출의 재사용다음 호출에서도 인수를 생략하면 새 리스트가 아니라 같은 기본 객체를 다시 받는다.
• 호출 프레임호출 프레임이 새로 만들어진다는 사실과 매개변수가 가리키는 객체가 새로 만들어진다는 사실은 다르다.
• 상태의 호출 간 누적두 번째 호출에 이전 값이 남아 있는 현상을 이 구분으로 설명할 수 있다.
• 기본값·함수호출마다 독립된 목록이 필요하면 기본값을 None으로 두고 함수 안에서 새 리스트를 만든다.

  • 반대로 호출자가 전달한 목록을 의도적으로 바꾸는 함수라면 그 동작을 계약으로 명시해야 한다.
• 재대입이름 재대입과 객체 변경도 분리한다.
• 재대입과 Clear함수 안에서 items = []로 새 객체를 가리키게 하는 것과 items.clear()로 전달받은 객체의 내용을 지우는 것은 호출자에게 미치는 영향이 다르다.
• 반환값과 부작용반환값으로 새 결과를 돌려주는 설계는 이러한 부작용을 줄이는 한 방법이다.

1. 기본값 객체 생성가변 기본값 items=[]를 가진 def가 실행될 때 빈 리스트 L이 한 번 만들어진다. 각 함수 호출 때마다 기본 리스트를 만드는 것이 아니다.
2. 첫 호출의 변경items 인수를 생략한 첫 호출의 매개변수는 L을 참조한다. 함수 안에서 append하면 L 자체가 변경된다.
3. 둘째 호출의 재사용인수를 다시 생략하면 새 호출 프레임에서도 같은 L을 기본값으로 사용한다. 첫 호출이 넣은 요소가 남아 있으므로 두 번째 변경이 누적된다.
4. 기존 반환값의 관찰함수가 L을 반환했다면 첫 호출 때 보관한 결과도 L의 참조다. 나중 호출이 L을 변경하면 그 이전 결과를 조회해도 바뀐 내용이 나타난다.

12함수 경계에서 관찰할 값

• 입력 변경·반환값 비교호출 전 입력, 호출 후 입력, 반환값을 별도로 비교하면 함수가 복사본을 만드는지 원본을 바꾸는지 알 수 있다.
• returnprint로 화면에 보인 내용과 return으로 전달된 값도 따로 본다.
• 한 번 소비하는 입력반복자나 제너레이터를 인수로 받는 함수는 입력을 한 번 소비하면 다시 읽을 수 없는 경우가 있으므로 len이나 여러 번의 순회를 당연하게 기대하지 않는다.
• 호출 계약호출 계약에는 허용 자료형, 빈 입력과 실패 시 행동, 원본 변경 여부를 포함한다.
• 지역지역 변수의 값을 읽기 전에 대입하는지, 바깥 이름과 같은 이름을 재정의했는지도 확인한다.
• global·nonlocalglobal·nonlocal은 이름이 연결되는 범위를 바꾸지만 객체 복사를 수행하지 않는다.
• Import와 최상위 코드모듈을 import할 때 최상위 코드가 실행될 수 있으므로 재사용할 정의와 실제 실행 진입점을 구분한다.
• Import의 외부 부작용자동화 함수가 import만으로 네트워크에 접속하거나 설정을 바꾸면 예상하지 못한 부작용이 생긴다. 입력 변환·검증과 실제 장비 작업을 분리하면 작은 자료로 함수 계약을 확인하기 쉽다.