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파이썬 클래스 데코레이터 완벽 가이드: 모든 메서드에 한 번에 적용하는 방법
안녕하세요. 파파대니입니다.
클래스 내 모든 함수에 데코레이터를 적용하는 방법은 크게 3가지로 나눌 수 있습니다.
각 방법은 목적과 상황에 맞게 선택할 수 있습니다.
1. 클래스 내부에서 동적으로 데코레이터 적용 (__init__ 또는 __new__ 메서드 이용)
이 방법은 클래스 정의 후 인스턴스를 생성할 때, __init__ 메서드 또는 __new__ 메서드를 사용하여 클래스 내 모든 메서드에 데코레이터를 적용하는 방식입니다.
예시
import logging
import functools
# 예외 로그 데코레이터
def exception_logger(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(self, *args, **kwargs):
try:
return func(self, *args, **kwargs)
except Exception as e:
logger.error(f"Exception occurred in method '{func.__name__}' of class '{self.__class__.__name__}': {str(e)}", exc_info=True)
raise
return wrapper
class Calculator:
def __init__(self):
# 클래스의 모든 메서드에 예외 로그 데코레이터 적용
for name, method in self.__class__.__dict__.items():
if callable(method):
setattr(self, name, exception_logger(method))
def divide(self, a, b):
return a / b
def multiply(self, a, b):
return a * b
# 객체 생성 및 예외 발생
calc = Calculator()
try:
calc.divide(10, 0)
except ZeroDivisionError:
pass
2. 메타클래스를 이용한 데코레이터 적용
메타클래스를 활용하면 클래스가 생성될 때, 클래스 내 모든 메서드에 데코레이터를 자동으로 적용할 수 있습니다.
메타클래스는 클래스를 생성하는 클래스이므로 클래스 정의 시점에 데코레이터를 적용할 수 있습니다.
예시
import logging
import functools
# 예외 로그 데코레이터
def exception_logger(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(self, *args, **kwargs):
try:
return func(self, *args, **kwargs)
except Exception as e:
logger.error(f"Exception occurred in method '{func.__name__}' of class '{self.__class__.__name__}': {str(e)}", exc_info=True)
raise
return wrapper
class DecoratorMeta(type):
def __new__(cls, name, bases, dct):
# 모든 메서드에 데코레이터 적용
for key, value in dct.items():
if callable(value):
dct[key] = exception_logger(value)
return super().__new__(cls, name, bases, dct)
class Calculator(metaclass=DecoratorMeta):
def divide(self, a, b):
return a / b
def multiply(self, a, b):
return a * b
# 객체 생성 및 예외 발생
calc = Calculator()
try:
calc.divide(10, 0)
except ZeroDivisionError:
pass
3. 클래스 외부에서 메서드에 데코레이터 적용
클래스 정의 후, 외부에서 클래스의 메서드들을 순회하여 데코레이터를 적용하는 방법입니다.
이 방법은 클래스 코드에 직접적인 영향을 미치지 않고, 클래스 정의 후 외부에서 처리할 수 있습니다.
예시
import logging
import functools
# 예외 로그 데코레이터
def exception_logger(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(self, *args, **kwargs):
try:
return func(self, *args, **kwargs)
except Exception as e:
logger.error(f"Exception occurred in method '{func.__name__}' of class '{self.__class__.__name__}': {str(e)}", exc_info=True)
raise
return wrapper
class Calculator:
def divide(self, a, b):
return a / b
def multiply(self, a, b):
return a * b
# 클래스 외부에서 모든 메서드에 데코레이터 적용
def apply_decorator_to_class_methods(cls, decorator):
for attr_name, attr_value in cls.__dict__.items():
if callable(attr_value): # 메서드인 경우에만 데코레이터 적용
decorated_method = decorator(attr_value)
setattr(cls, attr_name, decorated_method)
# 데코레이터를 클래스에 적용
apply_decorator_to_class_methods(Calculator, exception_logger)
# 객체 생성 및 예외 발생
calc = Calculator()
try:
calc.divide(10, 0)
except ZeroDivisionError:
pass
각 방법의 설명
- 클래스 내부에서 동적으로 데코레이터 적용
- 장점: 클래스 내에서 모든 메서드에 동적으로 데코레이터를 적용할 수 있어 코드가 간결하고, 클래스의 초기화 과정에서 모든 메서드에 일괄적으로 적용 가능합니다.
- 단점: 클래스 정의가 길어지거나 복잡해지면, __init__ 메서드에서 메서드를 순회하는 코드가 복잡해질 수 있습니다.
- 메타클래스를 이용한 데코레이터 적용
- 장점: 메타클래스를 사용하면 클래스가 생성될 때 자동으로 모든 메서드에 데코레이터를 적용할 수 있어 코드의 분리와 재사용이 용이합니다.
- 단점: 메타클래스는 파이썬에서 고급 개념에 속하며, 코드의 이해가 어려울 수 있습니다. 또한, 메타클래스에 의존하게 되면 다른 코드와의 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
- 클래스 외부에서 메서드에 데코레이터 적용
- 장점: 클래스 코드에 직접적인 영향을 미치지 않고, 클래스 정의 후 외부에서 데코레이터를 적용할 수 있어 유연합니다.
- 단점: 클래스가 완전히 정의된 후 데코레이터를 적용해야 하므로, 클래스 설계 초기 단계에서 데코레이터를 적용하려면 추가적인 처리 과정이 필요할 수 있습니다.
각 방법은 상황에 따라 장단점이 있습니다.
하지만 메타클래스를 이용한 방법을 가장 추천합니다.
이유는 메타클래스를 사용하면 클래스가 정의될 때 자동으로 모든 메서드에 데코레이터를 적용할 수 있어, 코드가 간결하고 명확하게 관리할 수 있습니다.
또한, 클래스 정의와 데코레이터 적용이 분리되어 유지보수가 용이하고 확장성도 뛰어납니다.
클래스 내부에서 동적으로 데코레이터를 적용하는 방법은 코드가 간단할 때 유용합니다.
작은 프로젝트나 간단한 클래스에서는 이 방법이 효율적일 수 있습니다.
그러나 클래스가 커질수록 관리가 복잡해질 수 있습니다.
클래스 외부에서 메서드에 데코레이터 적용하는 방법은 매우 유연하지만, 클래스를 완전히 정의한 후에 데코레이터를 적용해야 하므로, 설계 초기 단계에서는 조금 번거로울 수 있습니다.
따라서, 복잡하고 확장 가능한 시스템을 구축하려면 메타클래스를 이용한 방법을 추천하며, 간단한 클래스나 특정 요구가 있는 경우에는 클래스 내부에서 동적으로 적용하거나 외부에서 적용하는 방법을 고려하는 것이 좋습니다.
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