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python 함수 - scope, lambda, closure, decorator, generator
22 May 2018 | python scope lambda closure decorator generator패스트캠퍼스 웹 프로그래밍 수업을 듣고 중요한 내용을 정리했습니다.
개인공부 후 자료를 남기기 위한 목적임으로 내용 상에 오류가 있을 수 있습니다.
이 포스팅에서는python함수에 대해 설명합니다.
스코프 (영역)
파이썬에서는 코드 작성 시, 각 함수마다 독립적인 스코프(영역)을 가진다.
메인 프로그램(현재 동작하는 프로그램의 최상위 위치)의 영역은 전역영역(global scope)라고 하며, 전역 스코프 내부에서 독립적인 영역을 갖고 있는 경우에는 지역영역(local scope)라고 부른다.
champion = 'Lux'
def show_global_champion():
print('show_global_champion : {}'.format(champion))
show_global_champion()
>>> show_global_champion : Lux
print('print champion : {}'.format(champion))
>>> print champion: Lux
champion = 'Lux'
def show_global_champion():
print('show_global_champion : {}'.format(champion))
def change_global_champion():
print('before change_global_champion : {}'.format(champion))
champion = 'Ahri'
print('after change_global_champion : {}'.format(champion))
show_global_champion()
>>> show_global_champion: Lux
change_global_champion()
>>> UnboundLocalError: local variable 'champion' referenced before assignment
change_global_champion 함수에서 오류를 볼 수 있다.
첫번째 코드에서는 champion변수가 함수의 로컬 스코프에 존재하지 않기 때문에 글로블스코프에서 해당 변수를 찾아 출력했으나, 다음 코드에서는 내부에 또다른 champion변수가 존재하기 때문에 할당하기 전인 변수를사용한 것으로 판단하여 프로그램에서 오류를 발생시킨다.
id(show_global_champion)
>>> 4378671712
id(change_global_champion)
>>> 4375901320
뿐만 아니라, 각 영역에 해당하는 데이터들은 locals()함수를 사용해 확인할 수 있으며, 전역 영역의 데이터들은 globals()함수를 사용한다.
champion = 'Lux'
def show_global_champion():
print('show_global_champion : {}'.format(champion))
def change_global_champion():
print(locals())
champion = 'Ahri'
print('after change_global_champion : {}'.format(champion))
show_global_champion()
>>> show_global_champion : Lux
change_global_champion()
>>> {}
after change_global_champion : Ahri
즉, 함수는 독립적인 영역으로 위에서 정의한 것을 아래에서도 똑같이 정의 받지 못한다. 그래서 정의 받지 못하는 함수는 로컬의 값을 정의받는데, 그때 그것을 확인하는 방법은 locals()을 사용한다. 이를 사용해서 보면 두번째에 사용한 lux의 값은 {}으로 아무것도 받지 못했음을 알 수 있다.
스코핑 롤
스코프는 지역(local), 전역(global)외에도 내장(bulit-in)영역이 존재하며, 내장영역이 가장 바깥, 그 내부에 전역, 그 내부의 지역순으로 정의된다.
분리된 영역에서, 외부 영역에서는 내부 영역의 데이터를 사용할 수 없지만, 내부 영역에서는 자신의 외부 영역에 있는 데이터를 참조할 수 있다. (반대의 경우에는 함수의 인자로 데이터를 전달한다.)
즉 위의 예를 보면 show_global_champion는 change_glabal_champion함수의 데이터를 사용할 수 없지만, change_global_champion에서는 champion = 'Lux'데이터를 참조할 수 있다.
내장함수와 내장영역
print, dict 등 지정하지 않고 사용했던 내장 함수들은 위 스코핑 룰의 내장 스코프에 존재하는 함수들이다. 전역스코프의 __builtin__ 변수에 할당되어 있으며, 전역 스코프에서는 해당 변수의 내부를 참조할 수 있도록 파이썬이 시작될 때 자동으로 처리된다.
확인시 dir함수를 사용하며, dir함수는 해당 객체가 사용 가능한 속성 및 함수들을 리스트 형태로 나타내준다.
로컬 스코프에서 글로벌 스코프의 변수를 사용
champion = 'Lux'
def change_global_champion():
champion = 'Ahri'
print('after change_global_champion : {}'.format(champion))
change_global_champion()
>>> after change_glabal_champion : Ahri
print('print global champion : {}'.format(champion))
>>> print global champion : Lux
이 경우에는 show_global_champion함수와는 다르게 change_glabal_champion함수는 champion변수에 새로운 값(Ahri)을 대입한다. 만약 로컬 스코프에서 글로벌 스코프의 변수를 변경해야 한다면, 해당 변수가 로컬 스코프에서 생성되는 것이 아닌 글로벌 영역에 이미 존재하는 값을 가용함을 명시해주어야 한다.
champion = 'Lux'
def change_glabal_champion():
global champion
champion = 'Ahri'
print('after change_glabal_champion : {}'.format(champion))
change_glabal_champion
>>> after change_global_champin : Ahri
print('print global champion : {}'.format(champion))
>>> print global champion : Ahri
파이썬에서는 한 스코프에서 동일한 이름을 가진 두 스코프의 변수를 사용할 수 없음을 기억해야 한다.
내부 함수에서의 로컬 스코프 (nonlocal)
champion = 'Lux'
def local1():
global champion
champion = 'Ahri'
print('local1 locals() : {}'.format(champion))
def local2():
champion = 'Exreal'
print('local2 locals() : {}'.format(locals()))
local2()
print('global champion : {}'.format(champion))
>>> global champion : Lux
local1()
>>> local1 locals() : Ahri
local2 locals() : {'champion': 'Ezreal'}
이렇듯 로컬 스코프 내부에 또 다른 로컬 스코프가 존재할 수 있다.
전역 스코프가 아닌, 자신의 바로 바깥 영역의 로컬 스코프(자신보다 한 단계 위의 로컬 스코프)의 데이터를 참조하고자 한다면, nonlocal키워드를 사용한다.
champion = 'Lux'
def local1():
champion = 'Ahri'
print('local1 locals() : {}'.format(champion))
def local2():
nonlocal champion
champion = 'Ezreal'
print('local2 locals() : {}'.format(champion))
local2()
print('local1 locala() : {}'.format(locals()))
print('global champion : {}'.format(champion
>>> global champion : Lux
local1()
>>> local1 locals() : Ahri
local2 locals() : {'champion': 'Ezreal'}
local1 locals() : {'local2': <function local1.<locals>.local2 at 0x10ea617b8>, 'champion': 'Ezreal'}
글로벌 키워드와 인자 전달의 차이
인자로 전달한 경우
global_level = 100
def level_add(value):
value += 30
print(value)
level_add(global_level)
>>> 130
print(global_level)
>>> 100
# 글로벌 레벨이라는 변수는 100이라는 변수를 참조하고 있다.
# 레벨 애드라는 함수에 벨류라는 파라미터를 가지고 여기서 글로벌 레벨을 전달했는데,
# 이 벨류가 같은 곳을 가리키게 된다. (100)
# 그 다음 밸류에 +30이 되어 메모리에는 130이 생기고 레벨에드는 100과의 연결이 끊기고 130에게 가게 되는 것이다.
# 그러면서 id값도 바뀌게 된다.
# 함수가 130을 가리키게 되면 그 130이라는 메모리는 이미 함수가 종료했으니 사라지고
# 여전히 100만 남기 때문에 프린트 글로벌 레벨은 100이 그대로 실행된다.
글로벌 키워드를 사용한 경우
global_level = 100
def level_add():
global global_level
global_level += 30
print(global_level)
print(global_level)
>>> 100
level_add()
>>> 130
print(global_level)
>>> 130
즉, 인자로 전달한 경우, 같은 객체를 가리키는 글로벌 변수 global_level과 매개변수 value가 존재한다. 이때, 매개변수인 value의 값을 변경하는 것은 global_level에는 영향을 주지 않는다.
global키워드의 경우 둘은 같은 변수이다.
람다함수
한 줄 짜리 표현식으로 이루어지며, 반복문이나 조건문 등의 제어문은 포함될 수 없다. 또한 함수이지만 정의/호출이 나누어져 있지 않으며 표현식 자체가 바로 호출된다.
lambda <매개변수> : <표현식>
# 함수의 정의
>>> def multi(x):
... return x*x
...
# 함수의 호출
>>> multi(5)
25
# 람다함수의 사용
>>> (lambda x : x*x)(5)
25
# 람다함수를 사용해 함수 정의
>>> f = lambda x : x*x
>>> f(5)
25
def multi(x):
return x*x
def get_one_value_and_execute_function(value, f):
return f(value)
get_one_value_and_execute_function(5, multi)
>>> 25
# 위의 함수는
get_one_value_and_execute_function(5, lambda x: x*x)
# 같은 역할을 한다.
클로져 (closure)
함수가 정의된 환경을 말하며, 파이썬 파일이 여러개일 경우 각 파일은 하나의 모듈 역할을 하고, 각 모듈은 독립적인 환경을 가진다. 독립된 환경은 각자의 영역을 전역 영역으로 사용한다.
level = 0
def outer():
level = 50
def inner():
nonlocal level
level += 30
print(level)
return inner
# inner 함수 자체를 return
f = outer()
f() = 53
f() = 56
f() = 59
...
...
f2 = outer()
f2() = 53
f2() = 56
f2() = 59
...
...
type(f)
>>> function
print(f)
>>> <function outer.<locals>.inner at 0x110da9730>
데코레이터 (decorator)
함수를 받아 다른 함수를 반환하는 함수, 예로들면 기존에 존재하던 함수를 바꾸지 않고 전달된 인자를 보기위한 디버깅 print 함수를 추가한다던가 하는 기능을 할 수 있다.
- 기능을 추가할 함수를 인자로 받음
- 데코레이터 자체에 추가할 기능을 함수로 정의
- 인자로 받은 함수를 데코레이터 내부에서 적절히 호출
- 위 2가지를 행하는 내부 함수를 반환
def print_arguments(original_function):
def decorated_function(*args, **kwargs):
print(f'args: {args}')
print(f'kwargs: {kwargs}')
return original_function(*args, **kwargs)
return decorated_function
def square(x):
return x**2
square(5)
>>> 25
@print_arguments
def double(x):
return x*2
double(2)
>>> args:(2,)
kwargs:{}
4
def half(x):
print('input : {}'.format(x))
return x//2
half(8)
>>> input : 8
4
제너레이터 (generator)
제터레이터는 함수는 파이썬의 시퀀스 데이터를 생성하는 데 사용된다. 실제 시퀀스 데이터와 다른점은, 시퀀스 전체를 가지고 있는 것이 아니라 시퀀스 데이터를 생성하기 위한 어떠한 루틴만을 가지고 있는 것이다.
이 방식을 택했을 때의 장점은, 전체 크기만큼의 메모리를 가지고 있는 시퀀스 데이터와는 달리 메모리를 적게 사용할 수 있다.
제너레이터는 마지막으로 호출한 위치(항목)을 기억하고 있으며, 한 번 순회할 때 마다 그 다음 값을 반환한다.
제너테이터는 함수를 통해 만들어지고, 함수 내부의 반복문에서 yield키워드를 사용하면 제너레이터가 된다.
def range_gen(num):
i = 0
while i < num:
yield i
i +=1
type(range_gen)
>>> function
g = range_gen(10)
type(g)
>>> generator
next(g)
>>> StopIteration: # 오류발생
for item in g:
print(item)
0
1
...
9
저기서의 g는 0~9까지의 숫자를 가지고 있는게 아니라, 0~9까지 도는 루틴만을 가지고 있는 것이다.
한번 사용하면 다시는 돌지 않아서 generator를 다시 돌려주고 실행해야 한다.
실습
1.매개변수로 문자열을 받고, 해당 문자열이 red면 apple을, yellow면 banana를, green이면 melon을, 어떤 경우도 아닐 경우 I don’t know를 리턴하는 함수를 정의하고, 사용하여 result변수에 결과를 할당하고 print해본다.
def print_fruitname(a):
if a == 'red':
return 'apple'
elif a == 'yellow':
return 'banana'
elif a == 'green':
return 'melon'
else:
return 'I don't know'
fruit_dict = {
'red':'apple',
'yellow':'banana',
'green':'melon',
}
def what_fruit(color):
return fruit_dict.get(color,'I don\'t konw')
2.1번에서 작성한 함수에 docstring을 작성하여 함수에 대한 설명을 달아보고, help(함수명)으로 해당 설명을 출력해본다.
def print_fruitname(a):
'이 함수는 과일의 색을 넣으면 해당 과일의 정보를 알려줍니다.'
if a == 'red':
return 'apple'
elif a == 'yellow':
return 'banana'
elif a == 'green':
return 'melon'
else:
return 'I don't know'
help(print_fruitname)
3.한 개 또는 두 개의 숫자 인자를 전달받아, 하나가 오면 제곱, 두개를 받으면 두 수의 곱을 반환해주는 함수를 정의하고 사용해본다.
def print_number(a,b=None):
if b is None:
return a ** 2
else:
return a*b
# 더 간단한 방법
def square_or_multi_default_parameter(a, b=None):
if b:
return a ** 2
return (a*b)
# 더더 간단한 방법
def square_or_multi_default_parameter(a, b=None):
return a*b if b else a**2
# 혹은 위치인자 묶음을 통해서 구하는 방법
def squeare_of_multi_positional_args(*args): #위치 인자 묶음 사용
if len(args) == 2:
return args[0] * args[1]
return args[0] **2
# 더 사람이 이해하기 쉽게 표현해보자면
def squeare_of_multi_positional_args(*args): #위치 인자 묶음 사용
args_length = len(args)
# if args_length > 2 or args_length <1:
if not (args_length == 1 or args_length ==2):
raise ValueError('숫자는 1개 또는 2개로 입력해주세요')
if len(args) == 2:
return args[0] * args[1]
return args[0] **2
# 튜플, 언패킹으로 푸는 방법
def squeare_of_multi_positional_args(*args):
if len(args) == 1:
# 튜플 언패킹 시, 좌-우변 모두 'tuple'형태로 만들어야 한다. (',' 반드시 있어야 한다.)
args1, = args
return args1 ** 2
elif len(args2) == 2:
arg1, arg2 == args
return args1 * args2
print_number(4)
>>> 16
print_number(4,6)
>>> 24
4.두 개의 숫자를 인자로 받아 합과 차를 튜플을 이용해 동시에 반환하는 함수를 정의하고 사용해본다.
def print_number(a,b):
return (a+b, absa-b)
print_number(9,5)
>>> (14,4)
5.위치인자 묶음을 매개변수로 가지며, 위치인자가 몇 개 전달되었는지를 print하고 개수를 리턴해주는 함수를 정의하고 사용해본다.
def print_number(*args):
print('args의 갯수 : {}'.format(args))
return len(args)
print_number(3,4,5,6,7)
>>> 'args의 갯수 : 5'
5
6.람다함수와 리스트 컴프리헨션을 사용해 한 줄로 구구단의 결과를 갖는 리스트를 생성해본다.
[(lambda x,y : '{} x {} = {}'.format(x,y,x*y)) (x,y) for x in range(2,10) for y in range(1,10)]