개발을 위한 고급 Python 팁

Python은 다양한 기능과 성능을 제공하는 강력하고 인기있는 프로그래밍 언어입니다. 개발 워크플로를 개선하고 코드를 더욱 효율적으로 만드는 데 도움이 되는 15가지 고급 Python 팁을 소개합니다.

 

권현욱(엑셀러) | 아이엑셀러 닷컴 대표 · Microsoft Excel MVP · Excel 솔루션 프로바이더 · 작가

 

※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.

---

• 원문: Advanced Python Tips for Development
• URL: https://medium.com/@Scofield_Idehen/advanced-python-tips-for-development-47e061ecee70

---

1. 간결한 코드를 위한 List Comprehension

List comprehension은 기존 목록이나 기타 반복 가능한 항목을 기반으로 목록을 만드는 간결하고 우아한 방법을 제공합니다. 전통적인 루프와 조건문을 대체하여 더 깔끔하고 읽기 쉬운 코드를 생성할 수 있습니다.

# 전통적인 접근 방식
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = []
for num in numbers:
    squared_numbers.append(num ** 2)

# list comprehension 사용
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]

 

2. 메모리 효율성을 위한 생성기 표현식 사용

목록 이해와 유사하게 생성기 표현식(generator expressions)을 사용하면 간결한 방식으로 반복자를 만들 수 있습니다. 주요 차이점은 생성기 표현식이 전체 시퀀스를 메모리에 저장하지 않아 메모리 효율성이 더 높다는 것입니다. 생성기 표현식을 생성하려면 대괄호 대신 괄호를 사용하세요.

# List comprehension (creates a list)
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]

# Generator expression (creates an iterator)
squared_numbers = (num ** 2 for num in numbers)

 

3. enumerate() 함수 활용

반복 가능한 항목을 반복하고 각 요소의 인덱스를 추적해야 하는 경우 enumerate() 함수가 유용합니다. 인덱스와 해당 요소를 포함하는 튜플의 반복자를 반환합니다. 예는 다음과 같습니다.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"Index: {index}, Fruit: {fruit}")

 

4. join()을 사용하여 문자열 연결 단순화

+ 연산자를 사용하여 문자열을 연결하는 것은 비효율적일 수 있으며, 특히 큰 문자열이나 많은 연결을 처리할 때 더욱 그렇습니다. 대신, 여러 문자열을 효율적으로 연결하려면 Join() 메서드를 사용하세요.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
combined_fruits = ', '.join(fruits)
print(combined_fruits)  # Output: apple, banana, cherry

 

5. 병렬 반복을 위해 zip() 함수 활용

zip() 함수를 사용하면 여러 반복 가능 항목을 병렬로 반복할 수 있습니다. 여러 반복 가능 항목을 입력으로 사용하고 각 반복 가능 항목의 요소를 포함하는 튜플을 생성하는 반복자를 반환합니다. 예는 다음과 같습니다.

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 32, 40]
for name, age in zip(names, ages):
    print(f"Name: {name}, Age: {age}")

 

6. 기본값으로 collections.defaultdict 사용

컬렉션 모듈은 내장 dict 클래스의 하위 클래스인 defaultdict라는 편리한 클래스를 제공합니다. 키가 존재하지 않는 경우 자동으로 키에 기본값을 할당하므로 명시적인 확인이 필요하지 않습니다. 예는 다음과 같습니다.

from collections import defaultdict
fruit_counts = defaultdict(int)
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'banana']
for fruit in fruits:
    fruit_counts[fruit] += 1
print(fruit_counts)  # Output: {'apple': 1, 'banana': 2, 'cherry': 1}

 

7. any(), all() 함수 사용

any() 및 all() 함수는 반복 가능한 데이터 구조 작업에 유용합니다. any() 함수는 iterable의 요소 중 하나 이상이 True인 경우 True를 반환하고, all() 함수는 모든 요소가 True인 경우에만 True를 반환합니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(any(num > 3 for num in numbers))  # Output: True
print(all(num > 3 for num in numbers))  # Output: False

 

8. 요소 계산을 위해 collections.Counter 사용

collections.Counter 클래스는 iterable의 요소 수를 계산하는 편리한 방법을 제공합니다. 요소가 키이고 개수가 값인 사전과 유사한 객체를 반환합니다.

from collections import Counter
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'banana']
fruit_counts = Counter(fruits)
print(fruit_counts)  # Output: Counter({'banana': 2, 'apple': 1, 'cherry': 1})

 

9. 컨텍스트 관리자 사용

컨텍스트 관리자는 파일이나 데이터베이스 연결과 같이 적절하게 관리되어야 하는 리소스를 처리할 때 유용합니다. Python의 with 문은 블록이 종료될 때 리소스를 자동으로 닫거나 해제하여 이러한 리소스 처리를 단순화합니다.

with open('file.txt', 'r') as file:
    contents = file.read()
    # Do something with the file contents
# File is automatically closed outside the 'with' block

 

10. 유연한 함수 인수를 위한 args 및 kwargs 활용

args 및 kwargs 구문을 사용하면 함수가 다양한 인수를 허용할 수 있습니다. args 매개변수는 위치 인수를 튜플로 수집하고, *kwargs는 키워드 인수를 사전으로 수집합니다. 이러한 유연성은 인수 요구 사항이 다양한 함수를 디자인할 때 유용할 수 있습니다.

def print_arguments(*args, **kwargs):
    for arg in args:
        print(arg)
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")
print_arguments('Hello', 'World', name='Alice', age=25)

 

11. @staticmethod 및 @classmethod 사용

@staticmethod 데코레이터를 사용하면 클래스 내에서 정적 메서드를 정의할 수 있습니다. 이러한 메서드는 인스턴스나 클래스 자체에 액세스할 수 없지만 개체를 ​​인스턴스화하지 않고도 호출할 수 있습니다. @classmethod 데코레이터는 인스턴스 대신 클래스 자체를 첫 번째 인수로 받는 메서드를 정의합니다.

class MathUtils:
    @staticmethod
    def square(x):
        return x ** 2
    @classmethod
    def cube(cls, x):
        return x ** 3
print(MathUtils.square(3))  # Output: 9
print(MathUtils.cube(3))  # Output: 27

 

12. 슬롯을 활용하여 메모리 사용량 줄이기

Python은 기본적으로 인스턴스 속성을 사전에 저장하는데, 이는 특히 많은 인스턴스를 생성할 때 상당한 양의 메모리를 소비할 수 있습니다. 그러나 슬롯 속성을 ​​사용하여 고정된 인스턴스 변수 세트에 메모리를 할당하도록 Python에 지시하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

class Point:
    __slots__ = ['x', 'y']
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

 

13. 예외를 무시하려면 contextlib.suppress 사용

contextlib.suppress 컨텍스트 관리자는 코드 블록 내에서 발생한 특정 예외를 무시하는 편리한 방법입니다. 불필요한 try-Exception 블록을 방지하고 코드를 깔끔하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

from contextlib import suppress
with suppress(FileNotFoundError):
    with open('file.txt', 'r') as file:
        contents = file.read()

 

14. 단위 테스트를 위한 unittest 또는 pytest 사용

단위 테스트(Unit testing)는 코드의 신뢰성과 정확성을 보장하는 데 필수적입니다. Python은 단위 테스트 작성 및 실행을 위해 unittest와 같은 내장 모듈과 pytest와 같은 타사 라이브러리를 제공합니다. 이러한 프레임워크는 강력한 기능을 제공하며 테스트 프로세스를 크게 단순화할 수 있습니다.

 

15.  Python의 표준 라이브러리 및 타사 패키지 탐색

Python에는 다양한 목적을 위한 광범위한 모듈과 패키지를 제공하는 광범위한 표준 라이브러리가 있습니다. 또한 Python 생태계는 개발 경험을 향상할 수 있는 수많은 타사 패키지를 자랑합니다. 시간을 내어 이러한 리소스를 탐색하여 특정 요구 사항에 맞는 모듈과 패키지를 찾아 보세요.

 

이러한 고급 Python 팁을 개발 작업 흐름에 통합하면 코드 효율성, 가독성 및 유지 관리 가능성을 향상시킬 수 있습니다. 프로젝트 요구 사항과 코딩 스타일에 가장 적합한 기술을 선택하는 것을 잊지 마세요.

 

Python용 최고의 라이브러리

파이썬에는 수많은 라이브러리가 있습니다. 그 중 많이 사용되는 라이브러리와 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. NumPy: Python의 수치 계산을 위한 기본 라이브러리. 배열 및 행렬 연산 지원
2. Pandas: DataFrames 및 Series와 같은 데이터 구조를 제공하는 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리
3. Matplotlib: Python에서 정적, 대화형 및 애니메이션 시각화를 생성하는 데 널리 사용되는 플로팅 라이브러리
4. scikit-learn: 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 효율적인 도구를 제공하는 머신 러닝 라이브러리
5. TensorFlow: Google에서 개발한 오픈소스 기계 학습 프레임워크로, 딥 러닝 작업에 널리 사용
6. PyTorch: 특히 연구자들이 선호하는 또 다른 인기 딥 러닝 프레임워크로 동적 계산 그래프로 잘 알려져 있음
7. SciPy: 과학 및 기술 컴퓨팅을 위한 추가 기능을 제공하는 NumPy의 확장
8. NLTK(Natural Language Toolkit): 자연어 처리 작업을 위한 포괄적인 라이브러리
9. OpenCV: 광범위한 이미지 및 비디오 처리 기능을 제공하는 컴퓨터 비전 라이브러리
10. 요청: Python에서 API 요청을 만들기 위한 HTTP 라이브러리
11. BeautifulSoup: HTML 및 XML 파일에서 데이터를 추출하는 데 도움이 되는 웹 스크래핑용 라이브러리
12. Django: 강력하고 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 웹 프레임워크
13. Flask: 웹 애플리케이션 개발에 간단하고 사용하기 쉬운 경량 웹 프레임워크
14. SQLAlchemy: 데이터베이스 작업을 위한 SQL 도구 키트 및 ORM(객체 관계형 매핑) 라이브러리.