19. 함수가 여러 값을 반환하는 경우에는 절대로 네 값 이상을 언패킹하지 말라
이건 그냥 함수 리턴 값을 아래와 같이 많이 쓰지 말라는 얘기.
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min, max, avg, med, count = get_stats(lengths)
개발자가 헷갈릴 가능성이 크다. 이건 너무 당연한거라 패쓰.
20. None을 반환하기 보다는 예외를 발생시켜라
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def careful_divide(a, b):
try:
return a/b
except ZeroDivisionError:
return None
파이썬 프로그래머들은 반환 값을 None으로 하면 이 값에 특별한 의미를 부여하는 경향이 있다. 예를들어 a와 b를 나누는 함수를 위와 같이 작성했다고 하자. 만약 b에 0이 들어오면 None 값을 리턴하게 된다. 그리고 이 함수를 사용하는 부분에서 적절히 None 값을 처리한다.
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x, y = 1, 0
result = careful_divide(x, y)
if not result:
print("잘못된 입력")
그런데 만약 여기서 x에 0 값이 들어가고 y에 5라는 값이 들어가면 어떻게 될까? 이 경우에는 careful_divide에서 0을 반환하는데, 조건문에서 이를 False로 인식하여 의도하지 않은 동작을 나타낸다. 이러한 실수를 방지하기 위한 방법은 두가지가 있다.
1. 반환값을 2-튜플로 분리한다.
이 방법은 첫번쨰 부분은 연산의 성공, 실패 여부를 나타내고 두번째 부분은 실제 결과값을 저장한다.
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x, y = 1, 0
success, result = careful_divide(x, y)
if not success:
print("잘못된 입력")
2. Exception을 호출한 쪽으로 발생시킨다.
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def careful_divide(a, b):
try:
return a/b
except ZeroDivisionError as e:
raise ValueError("잘못된 입력")
호출한 부분에서는 조건문을 사용하지 않고, try의 else 부분에서 이를 사용할 수 있다.
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x, y = 5, 2
try:
result = careful_divide(x, y)
except ValueError:
print("잘못된 입력")
else :
print(f"결과 {result}")
21. 변수 영역과 클로저의 상호작용 방식을 이해하라
숫자로 이뤄진 list를 정렬하되, 정렬한 리스트의 앞 쪽에는 우선순위를 보여한 숫자를 위치시키자. 그리고 만약 group에 있는 숫자가 나타나면 True를 아니면 False를 리턴하자.
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def sort_priority(values, group):
found = False
def helper(x):
if x in group:
found = True
return (0, x)
return (1, x)
values.sort(key=helper)
return found
numbers = [8, 3, 1, 2, 5, 4, 7, 6]
group = {2, 3, 5, 7}
found = sort_priority(numbers, group)
print('발견', found)
print(numbers)
>>>
발견 False
[2, 3, 5, 7, 1, 4, 6, 8]
정렬결과는 맞지만 왜 found 변수가 False일까? 이는 변수의 Scope로 생긴 문제이다. helper 내의 found 변수는 해당 영역에서 True로 대입된다. 즉 helper 영역에서 새로운 변수를 정의하는 것으로 취급하지 set_priority의 변수를 대입하는 것으로 취급하지 않는다. 이는 함수에서 사용한 지역변수가 그 함수를 포함한 모듈 영역을 더럽히지 않도록 의도된 동작이다. 그래서 이렇게 변수의 스코프로 의도치 않은 버그를 만드는 상황을 영역 지정 버그(scoping bug)라고 부른다. 파이썬에서는 클로저 밖으로 변수를 끌어내는 구문이 있다. 바로 ‘nonlocal’이다.
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def sort_priority(values, group):
found = False
def helper(x):
nonlocal found # 추가
if x in group:
found = True
return (0, x)
return (1, x)
values.sort(key=helper)
return found
nonlocal 문을 대입할 데이터가 클로저 밖에 있다는 것을 명시한다. 하지만 함수가 복잡해지는 경우 nonlocal은 코드 이해를 어렵게 만든다. 그래서 nonlocal 변수 사용이 복잡해지면 도우미 함수로 상태를 감싸는 편이 더 낫다.
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class Sorter:
def __init__(self, group):
self.group = group
self.found = False
def __call__(self, x):
if x in self.group:
self.found = True
return (0, x)
return (1, x)
numbers = [8, 3, 1, 2, 5, 4, 7, 6]
group = {2, 3, 5, 7}
sorter = Sorter(group)
numbers.sort(key=sorter)
print('발견', sorter.found)
print(numbers)
22. 변수 위치 인자를 사용해 시각적인 잡음을 줄여라.
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def log(message, *values):
if not values:
print(message)
else:
value_str = ', '.join(str(x) for x in values)
print(f"{message}: {value_str}")
log('nums', 1, 2, 3)
log('nums', 5, 6, 8, 10, 11)
log('end')
>>>
nums: 1, 2, 3
nums: 5, 6, 8, 10, 11
end
위와 같이 가변 인자를 받을 수 있다면 다양한 길이의 value들이 와도 처리할 수 있다. 시각적으로 매우 깔끔하다는 장점이 있지만, 두가지 문제가 있다. 첫번째는 함수에 가변 인자가 전달되기 전에 항상 튜플로 변환된다는 것이다.
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def my_generator():
for i in range(10):
yield i
def my_func(*args):
print(args)
it = my_generator()
my_func(*it)
>>>
(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
위와 같이 args에 들어가는 인자수가 충분히 적다는 것을 인지했을때는 가변인자를 사용하는 것이 좋지만, 데이터가 큰 경우 제너레이터의 모든 원소를 호출하기 때문에 메모리를 소진할 가능성이 있다.
두번쨰 문제는 함수에 새로운 위치 인자를 추가하게 되면, 해당 함수를 호출하는 모든 코드를 변경해야 한다.
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def log(sequence, message, *values):
if not values:
print(f"{sequence} - {message}")
else:
value_str = ', '.join(str(x) for x in values)
print(f"{sequence} - {message}: {value_str}")
log(1, 'start')
log(2, 'nums', 6, 12)
log('Hi', 'start') # 예전 방식의 코드 문제가 생김
>>>
1 - start
2 - nums: 6, 12
Hi - start
세번쨰 로그는 기존 방식의 로그 함수로 사용하기 떄문에 적절하지 않게 동작한다. 심지어 예외도 발생하지 않기 때문에 추적하기도 어렵다. 이런 가능성을 없애기 위해서는 *args를 받아들이는 함수를 확장할 때는 키워드 기반의 인자만 사용해야 한다. 더 방어적으로 하려면 타입 애너테이션을 사용해도 된다.