수학과의 개발자 도전기

• 공부한 날짜: 2021.11.26

• 메타클래스: 클래스를 만드는 어떤 것
• Keyword: Class of Class, Type, Meta Class, Custom Meta Class

1.  클래스를 만드는 역할 -> 의도하는 방향으로 클래스를 커스텀

2. 프레임워크 작성 시 필수

3. 동적생성(Type), 커스텀 생성(Type) 함수

4. 커스텀 클래스 -> 검증클래스 등

5. 엄격한 class 사용 요구, 메소드 오버라이드 요구 

+python에서는 class가 object로 여겨진다+

Part 01: Type(Class)

• Ex1)
• Obj1 -> SampleA instance
• SampleA -> type meta class
• type -> type meta class

-클래스 특징: 변수에 할당 가능, 복사 가능, 새로운 속성, 함수의 인자로 넘기기 가능 

• 인스턴스 클래스 출력 

• 모든 클래스의 메타 클래스는 !type클래스!

• Ex2)
• 변수,딕셔너리,클래스 선언, 인스턴스 초기화 

Part 02

• Keyword: Type(name,base,dict), Dynamic metaclass
• 메타 클래스 : 메타클래스 동적 생성 중요/ 동작 생성한 메타클래스 -> 커스텀 메타클래스 생성 / 의도하는 방향으로 직접 클래스 생성                      에 관여할 수 있는 큰 장점 

• Ex #1

• class 동적 생성 방법: type( '클래스명', 'bases(이건 잘 모르겠음), dict(딕셔너리 입력))

• Ex2: type 동적 클래스 생성 +메소드 
• 외부에서 메소드 선언해서 동적 클래스 생성에 사용하기 

• 동적 클래스 생성시 lambda로 익명함수 생성하기. 위와 동작방식은 동일함 

Part 03: MetaClass Inheritance

• Keyword: Type Inheritance, Custom metaclass
• 메타클래스 상속

1. type class 상속

2. metaclass 속성 사용

3. 커스텀 메타 클래스 생성(클래스 생성 가로채기(intercept)/클래스 수정하기(modify)/수정된 클래스 반환)

• Ex1: 커스텀 메타클래스 생성 예제(Type 상속 안함) / 메소드안에 self가 왜 있는지 생각해보기
• 메소드 선언

• Ex2: 커스텀 메타클래스 생성 예제(Type 상속 o)
• 딕셔너리 value에 이전에 생성한 메소드 넣을 수 있다 
• __new__ -> __init__ -> __call__ 순서대로 메소드 호출된다 

• 클래스 동적으로 생성 

• 인스턴스(?) 생성 및 출력: 출력결과 자세히 봐야할 것 같음 

• 상속 확인. CustomList2, list, object

Part 04: Descriptor

• Keyword : descriptor, set, get, del, property
• 디스크립터: 클래스의 속성을 객체로 매핑해서 지정된 메소드(get,set,del,,,)로 동작하게 하는 것 

1. 객체(class)에서 서로 다른 객체를 속성값으로 가지는 것

2. Read, Write, Delete 등을 미리 정의 가능

3. data descriptor(set,del), non-data descriptor(get)

4. 읽기 전용 객체 생성 장점, 클래스를 의도하는 방향으로 생성 가능 

• Ex1 : 기본적인 Descriptor 예제 

• 클래스, 인스턴스 생성

• Set,Get,Delete 호출 

• Ex2: property 클래스 사용, descriptor 직접 구현/ 메소드 이름 자유롭게 설정할 수 있음 
• Class Property(fget=None, fset= None, fdel= None, doc =None)

Part 05: Descriptor

• Keyword: Descriptor vs Property, low level(descriptor) vs high level(property)
• 디스크립터

1. 상황에 맞는 메소드 구현을 통한 객체 지향 프로그래밍 구현

2. property와 달리 reuse(재사용) 가능

3. ORM Framework 사용

• Ex1 : 여기는 이해가 잘 안가서 나중에 다시 공부해야할 것 같다 

• Ex2

• 값 출력하면서 함수 확인하기 

• 공부한 날짜: 2021.11.25

Part 01 

• Context manager Annotation 
• @contextlib.contextmanager, __enter__, __exit__
• 가장 대표적인 with 구문 이해
• Contextlib 데코레이터 사용
• 코드가 직관적이고 예외 처리하는데 용이하다는 특징이 있다 

• 데코레이터(@contextlib.contextmanager) 이용해서 구현

-  with open('~','w') as f: \n  f.write('~') 과 같은 내용인 것같은데 my_file_writer() 구현함으로써 달라지는 부분이 있나 궁금함

Part 02 

• Property(1) - Underscore 
• access modifier(접근 지정자)
• 다양한 언더스코어 활용
• 파이썬 접근지정자 설명 

• Use underscore
• 언더스코어 이용될 때: 1. 값 무시 2. 인터프리터  3. 네이밍(국제화, 자릿수)

• 접근 지정자
• name : public 
• _name: protected
• __name: private
• 파이썬 -> Public 강제성이 없음, 약속된 규약에 따라 코딩 장려(자유도, 책임감 장려)
• 타 클래스가 클래스 변수, 인스턴스 변수 값 쓰기 장려 안함 -> Naming Mangling
• '__'표시가 변수명에 있으면 접근하지 않는 것이 원칙이다 

• Ex2

• Ex3 : 변수를 직접 참조하거나 값을 바꾸는 것이 아닌 메소드(Getter,Setter)를 이용하는 것이 더 좋다 

Part 03 

• Property(2): Getter, Setter
• @Property

• 프로퍼티(property) 사용장점

1. 파이써닉한 코드

2. 변수제약 설정

3. Getter, Setter 효과 등등(코드 일관성) 

=> 캡슐화, 유효성 검사 기능 추가 용이

=> 대체표현(속성 노출, 내부의 표현 숨기기 가능)

=> 속성의 수명 및 메모리 관리 용이

=> 디버깅 용이(런타임에서 체크가능)

=> Getter, Setter 작동에 대해 설계된 여러 라이브러리(오픈소스) 상호 운용성 증가 

• Ex1

• Ex2

Part 04 : Method Overriding

• 메소드 오버라이딩: 자식 클래스가 부모 클래스의 메소드를 변경하는 것. 같은 기능 사용을 위해 반복 코딩을 하지 않아도 자동 상속되는 것을 의미한다.

• 메소드 오버라이딩 효과

1. 서브(자식) 클래스에서 슈퍼(부모)클래스를 호출 후 사용 

2. 메소드 재정의 후 사용가능

3. 부모클래스의 메소드를 추상화 후 사용가능(구조적 접근)

4. 확장 가능, 다형성(다양한 방식으로 동작)

5. 가독성 증가, 오류가능성 감소, 메소드 이름 절약, 유지보수성 증가 등 

• Ex1

• Ex2

• Ex3

Part 05 : Overloading, Dispatch 

• 메소드 오버로딩 : 파이썬에서는 오버로딩을 지원하지 않는다. 오버로딩을 남발하면 코드가 복잡해지지만 필요할 때는 사용해야한다. 동일한 이름의 함수를 매개변수에 따라 다른 기능으로 동작하게 하는 것을 의미한다
• (출처: https://hyeonggi.tistory.com/entry/Python-%EC%9E%85%EB%AC%B8-%EC%98%A4%EB%B2%84%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%94%A9%EA%B3%BC-%EC%98%A4%EB%B2%84%EB%A1%9C%EB%94%A9)

• 메소드 오버로딩 효과

1. 동일 메소드 재정의

2. 네이밍 기능 예측

3. 코드 절약, 가독성 향상

4. 메소드 파라미터 기반 호출 방식 

• Ex1 
• 동일 이름 메소드 사용 예제
• 동적 타입 검사 -> 런타임에 실행(타입 에러가 실행시에 발견) 면접 대비해서 알아두기!!!

• Ex2

• Ex3

-@dispatch: 오버로딩을 위한 라이브러리이다. 

• 공부한 날짜: 2021.11.24

Part 01

• Python Variable scope : scope, global, nonlocal, locals, globals
• 전역변수(global variable)는 주로 변하지 않는 고정 값에 사용
• 지역변수 사용 이유: 함수 내에 로직 해결에 국한할 수 있어서
• 지역변수 소멸주기: 함수 실행 해제 시 
• 전역변수를 지역내에서 수정하는 것은 권장되지 않음 

-전역변수는 함수 내에서 이용할 수 있고, 바로 출력도 가능하다

-30으로 출력됨(함수 안에 있는 로컬변수 먼저). 다른하나는 전역변수로 출력

- 변수가 선언되기 전에 참조하면 UnboundlocalError 발생

-global 키워드 사용하면 전역변수 메소드 내에서 사용가능. 근데 자주 사용하면 안된다고 함

-global d 밑에 d=60 없어야지 더 잘 설명이 될 것 같음

-nonlocal n : 현재의 scope내의 지역변수가 아니고, 전역변수도 아닌 변수 n을 사용할 때 사용한다. 나는 지금 지역변수는 아닌 변수를 사용하려할 때 쓰면 된다. ( 출처: https://juhi.tistory.com/6)

-print(locals()): 지역정보 전체 출력 

-print(globals()): 전역 전체 출력 

-'test_variable'=100이 gloabal()에 추가된다. 내부적으로 globals()['test_variable']=100이 내부적으로 실행된것임 

Part 02

• Lambda, Reduce, Map, Filter Functions
• lambda의 장점: 익명, 힙 영역에서 사용 즉시 소멸, 파이썬 가비지 컬렉션(count=0), 한번만 쓸 함수에 주로 사용
• 일반함수: 재사용성 위해 메모리에 저장함
• 시퀀스형 전처리에 Reduce, Map, Filter 주로 사용

- Lambda 함수 

-제곱수 구하는 함수 : Lambda 이용, map()이용

-짝수구하는 함수 : filter() 이용, filter+lambda

-더하기 함수: reduce() 이용

Part 03 

• Shallow copy, Deep copy
• 객체 복사 종류: copy, shallow copy, deep copy
• 정확한 이해 후 사용 -> 프로그램 개발 중요(문제 발생 요소)
• 가변: List, set, dict 
• immutable: int,str,float,bool,unicode,,,

-Copy 종류: call by value, call by reference, call by share 

• -Call by Reference: 복사한 객체 수정하면 원본 객체의 데이터도 수정된다

           a_list 와 b_list는 같은 객체 참조해서 id 동일하다 

          b_list 값 수정하면 a_list의 값도 수정된다 

• Shallow Copy(얕은 복사)

얕은 복사를 하면 각자 다른 객체에다 저장하게된다 

그래서 d_list의 값을 변경해도 c_list의 값이 변경되지 않는다 

하지만 저장하는 객체는 다르지만 리스트 안의 리스트의 값은 동일하다. -> 이 리스트이 값 변경하면 둘다 변경된다. [4][1]인덱스 값 확인

• Depp Copy

두 리스트가 저장된 객체가 다르다는 걸 알 수 있다 

f_list 안의 리스트를 변경해도 e_list의 값은 변경되지 않는다. 

Copy of Reference, shallow copy, deep copy 중에서 상황에 가장 적절한 방법을 사용하면 된다

Part 04

• Context Manager : 원하는 타이밍에 정확하게 리소스를 할당, 제공, 반환하는 역할을 한다
• Contextlib, __enter__, __exit__, exception 
• 가장 대표적인 With 구문 이해 
• 정확한 이해 후 사용하는 것이 프로그래밍 개발에 중요
• __x__: 인스턴스가 초기화될때 파이썬에서 정해진 규칙대로 호출되는 형태의 메소드(매직/스페셜 메소드)

• txt파일 만들고 그 안에 텍스트 입력하는 3가지 방법 

1. try~ finally로 구현하기

2. with ~ as 문으로 구현 

3. 함수 직접 만들어서 구현

Part 05 .수행시간 알아내기 

공부한 날짜: 2021.11.18

• AsyncIo 다운받기
• BeautifulSoup 다운받기

• 기본환경

• AsyncIo

• BeuatifulSoup

• AsyncIO: db 작업이나 웹서비스 작업을 동시에 수행할 수 있는 고순위의 패키지. 다운이 필요함
• 비동기 I/O Coroutine 작업
• Generator : 반복적인 객체 Return 사용
• Non-Blocking 비동기 처리
• Blocking I/O : 호출된 함수가 자신의 작업이 완료될 때까지 제어권을 가지고 있음. 타 함수는 대기 
• NonBlocking I/O : 호출된 함수가 return 후  호출한 함수(메인루틴)에 제어권 전달 -> 타 함수는 일지속

스레드 단점: 디버깅, 자원 접근시 레이스 컨디션(경쟁상태), 교착 상태(dead lock) -> 고려 후  코딩

코루틴 장점: 하나의 루틴만 실행 -> 락 관리 필요없음 -> 제어권으로 실행. 상황 고려 안해도 됨

코루틴 단점: 사용함수가 비동기로 구현이 되어있어야 하거나 직접 비동기로 구현해야 함 

-https로 url했다가 오류 발생 -> http로 변경 

-안되는 이유: https://seculog.tistory.com/9

chapter07 코드 실행하면 계속 오류 발생. 뭔지 잘 모르겠음 일단 보류