Python Lecture Chap 6

기초반 6차시

TOC

• 1. 객체지향 4대 특성
  • 1-1. Abstraction(추상화)
  • 1-2. Encapsulation(캡슐화)
    • 1-2-1. Visibililty(가시성), 접근 제한자
  • 1-3. Inheritance(상속)
    • 1-3-1. super()
    • 1-3-2. Generalization, Specialization(일반화, 상세화)
    • 1-3-3. 포함관계
    • 1-3-4. 다중상속
    • 1-3-5. Abstract Class(추상 클래스)
  • 1-4. Polymorphism(다형성)
    • 1-4-1. Overloading
    • 1-4-2. Overriding(함수 재정의)
• 2. API 문서 읽기

1. 객체지향 4대 특성

1-1. Abstraction(추상화)

• 실세계를 추상화하여 공통적인 것을 추출하는 개념
• 캡슐화를 통해 상태와 행위를 하나로 묶어 클래스로 추상화하며 이를 구현할 떄 비로소 실체화된 객체로 나타난다.

1-2. Encapsulation(캡슐화)

• 속성과 메서드를 하나의 객체 안에 묶는 개념
  • 이를 통해 추상화를 실현시키면서 내부 데이터를 보호하고 은닉한다.
  • 다만, 정보 은닉의 한 방법으로 캡슐화가 있는 것이지 캡슐화가 정보은닉을 항상 보장하는 것은 아니다.

1-2-1. Visibility(가시성), 접근 제한자

• 클래스 내부 요소의 접근을 결정하는 것
  • 객체지향에서 접근 제한자는 public, private, protected로 나뉜다.
    • public은 어디에서든 클래스의 요소에 접근할 수 있다.
    • private는 클래스 내부에서만 요소에 접근할 수 있다.
    • protected는 클래스 내부, 상속받은 클래스, 같은 패키지 안에서 접근할 수 있다.
• Python은 공식적으로 접근 제한자를 지원하지 않으며 창시자인 귀도 반 로섬도 이에 대해 지원하지 않을 것이라고 정확히 얘기했다.
  • 즉, Python에서 모든 속성과 메서드는 public이다.
    • 이 때문에 혹자는 Python을 객체지향 언어로 인정하지 않으나 캡슐화는 단지 객체지향의 한 특성일뿐 Python은 객체지향 언어가 맞다.
  • PEP8에서는 이름 앞에 _를 붙여 non-public 메서드 혹은 속성임을 알려줄 수 있고 서브 클래스의 이름 충돌을 피하기 위해 __를 이름 앞에 붙일 수 있다고 설명한다.
    • 이름 앞에 __을 붙여 해당 요소를 private로 설정할 수 있다고 알려져 있으나 실제로 코드를 실행하면 해당 요소를 찾을 수 없다는 예외가 발생한다.
      • 내부적으로 InstanceName._ClassName__AttributeName, InstanceName._ClassName__MethodName라는 이름으로 바뀌기 때문에 해당 형식에 맞춰 강제로 꺼낼 수 있다.
      • 이를 name mangling이라고 한다.
• 결론적으로 특별히 지정하지 않는 한 Python에서 모든 요소는 public에 해당한다.

1-3. Inheritance(상속)

• 하위 클래스가 상위 클래스의 속성과 메서드를 묵시적으로 소유한 것
  • 즉, 하위 클래스는 상위 클래스의 속성과 메서드를 호출할 수 있다.
  • 추상화할 수 있는 부분을 계층적으로 추상화하여 코드의 재사용성을 높이는 것이 목적이다.
  • class ChildClass(ParentClass)로 작성한다.
• 상위 개념의 클래스를 parent class(부모 클래스), base class(기반 클래스), super class(슈퍼 클래스), 상위 클래스라고 하며 하위 개념의 클래스를 child class(자식 클래스), derived class(파생 클래스), subclass(서브 클래스), 하위 클래스라고 한다.
  • 해당 자료에서는 상위 클래스와 하위 클래스로 용어를 통일했다.
• 메서드는 하위 클래스의 instance가 상위 클래스의 메서드를 호출할 수 있다.
• 속성은 하위 클래스의 생성자에서 상위 클래스의 생성자를 호출해야만 사용할 수 있다.
  • 하위 클래스의 생성자를 선언하지 않는다면 상위 클래스의 생성자가 자동으로 호출된다.

1-3-1. super()

• 단일 상속에 대해 상위 클래스를 따로 정의하지 않고 사용하거나 다중 상속에 대해 호출하려는 상위 클래스를 명백히 하는데 사용하는 함수
  • super().method_name()을 하위 클래스에서 호출하여 상위 클래스의 메서드를 호출한다.
  • 다만, 코드가 위에서 아래로 진행되기 때문에 super().method_name()의 호출 시기를 유념해야 한다.
    • 상위 클래스의 생성자를 호출하고 하위 클래스에서 이 값을 수정하면 상위 클래스에는 반영되지 않는다.

1-3-2. Generalization, Specialization(일반화, 상세화)

• 일반화는 하위 클래스로부터 상위 클래스를 추상화하는 방식이고 반대로 상세화는 상위 클래스로부터 하위 클래스를 작성하는 방식이다.
  • 이미 작성된 클래스로부터 공통 사항을 추출해 추상화하는 Bottom-Up 방식이 일반화, 매우 추상화된 클래스로부터 좀 더 구체적인 클래스를 작정하는 Top-Down 방식이 상세화이다.

1-3-3. 포함 관계

• 상속관계의 두 클래스를 문장으로 나타낼 때 is-a관계면 상속 관계, has-a관계로 치환할 수 있다면 포함 관계
  • is-a 관계는 상속관계이지만 has-a관계는 클래스의 속성에 여러 개의 instance를 저장하는 방식으로 구현하는 것이 자연스러울 수 있다.

1-3-4. 다중상속

• 다른 객체지향 언어와 다르게 Python은 다중 상속을 직접적으로 지원한다.
• class ChildClass(ParentClass1, ParentClass2, ...)로 작성한다.
  <img src = “https://dojang.io/pluginfile.php/13909/mod_page/content/3/068006.png” width=50%>
• 다중상속의 문제는 위와 같이 다이아몬드 구조를 가지고 같은 이름을 가진 메서드가 모든 클래스에 있을 때 가장 하위 클래스가 어떤 상위 클래스의 메서드를 호출해야 하는지 알 수 없다는 점이다.
  • ClassName.mro()를 호출하면 메서드 호출 순서를 보여주며 이를 통해 해당 클래스의 다중 상속 순서를 알 수 있다.
    • class ChildClass(ParentClass1, ParentClass2, ...)로 작성되었다면 ParentClass1부터 탐색한다.
    • 그러나 설계단계에서부터 이런 복잡한 상속은 지양하는 것이 권장된다.

1-3-5. Abstract Class(추상 클래스)

• 메서드 목록만 가진 클래스
  • 이 클래스를 상속받으면 이 클래스의 메서드 구현이 강제된다.
  • 또한 instance를 만들 수 없다. 해당 클래스는 오로지 상속과 메서드 구현을 위한 상위 클래스로써만 작동한다.
• abc.ABC 클래스를 상속받도록 하며 각 메서드에는 @abstractmethod라는 데코레이터가 붙여 추상 클래스를 정의한다.
  • 일부 자료에서는 추상클래스가 metaclass=ABCMeta로 상속받도록 표기해야 한다고 하지만 실제 기능상 차이는 없다고 한다.

1-4. Polymorphism(다형성)

• 객체의 메서드는 그 맥락에 따라 여러 역할을 수행할 수 있다는 개념
  • 다형성은 같은 이름의 다른 파라미터 지닌 메서드를 정의할 수 있게 하고 상위 클래스의 메서드를 하위 클래스에서 작성할 수 있도록 해준다.
    • 다형성을 제공하지 않는다면 코드의 낭비가 심할 것이다.

1-4-1. Overloading

• 같은 클래스에서 이름이 같은 메서드에 대해 매개변수의 수와 유형을 달리하여 여러 개로 정의하는 것
  • Python은 메서드 오버로딩을 지원하지 않는다.
    • Python의 가변인자, 키워드인자가 사실 오버로딩의 정의와 일치한다. 다만 그것을 여러 개의 메서드로 정의하지 않았을 뿐이다.
    • 이외에 오버로딩을 구현한느 몇 가지 다른 방법이 있다.
      • if-else구문을 이용한다.
      • class method를 이용한다.
      • @multidispatch는 라이브러리를 이용한다.
      • Python 3.4이상부터는 @singledispatch라 불리는 데코레이터로 구현할 수 있있다.
      • Python 3.5이상부터는 typing모듈을 불러와 @typing.overload라는 데코레이터를 사용할 수 있다.
        • @typing.overload는 단순히 Type Hint이기 때문에 다른 Type Hint와 마찬가지로 정적 타입을 보장하지 않는다.

1-4-2. Overriding(함수 재정의)

• 상위 클래스에서 정의된 메서드를 하위 클래스에서 같은 이름의 다른 내용으로 재정의하는 것
  • 상위 클래스에서 작성한 메서드의 내용은 무시된다.
  • 상위 클래스의 메서드 내용을 활용하하려면 super().method_name()을 하위 클래스의 메서드에 추가하면 된다.

2. API 문서 읽기

• 각 라이브러리의 내용을 추상적인 수준에서 설명한 문서가 API 문서
• 일반적으로 모듈-클래스-속성-메서드 순으로 이뤄지며 필요에 따라 매개변수, 반환 타입에 대해서도 설명한다.
• 구글링과 GPT를 통해 탐색하지 못하면 결국 공식 API 문서를 통해 직접 해결 방법을 찾아야 한다.
• 아무래도 당연하겠지만 영어 독해 실력과 전문 용어에 대한 지식을 갖추고 있어야 한다.
• 아래의 몇몇 유명 라이브러리들의 공식 API 문서 예제를 통해 알아보자.

sklearn.linear_model.LinearRegression

• 클래스에 대한 간단한 설명과 기본 형태를 서술한다.
• 이후 매개변수, 속성의 타입과 기본값, 내용을 서술한다.
  • 선언에 대한 예제 코드를 제시한다.
• 메서드는 각각의 매개변수 내용과 반환 내용을 서술한다.

pandas.DataFrame

• 클래스에 대한 간단한 설명과 기본 형태를 서술한다.
• 이후 매개변수의 타입과 내용을 서술한다.
  • 선언에 대한 예제 코드를 제시한다.
• 속성과 메서드는 다른 페이지의 문서에 자세한 사항이 나오며 추상적인 부분만 서술한다.

seaborn.scatterplot

• 함수에 대한 설명과 기본 형태를 서술한다.
• 이후 매개변수의 타입과 내용을 서술하고 반환 내용에 대해 서술한다.
  • 예제 코드를 집중적으로 제시한다.