Python의 마법: 특별 메서드(__dunder__메서드)를 활용한 객체 지향 프로그래밍 심층 분석

핵심 기술

Python의 특별 메서드(일명 'dunder 메서드')를 이해하고 활용하여 사용자 정의 객체가 len(), in, for 루프와 같은 내장 기능과 일관되게 작동하도록 만드는 방법을 심층적으로 설명합니다.

기술적 세부사항

• __len__(): len(obj) 호출 시 객체의 길이를 반환하도록 사용자 정의 클래스를 구현합니다. 예시로 ShoppingCart 클래스에서 items 리스트의 길이를 반환합니다.
• __iter__(): 객체를 이터러블(iterable)하게 만들어 for 루프, 리스트 컴프리헨션 등에서 사용할 수 있게 합니다. Numbers 클래스에서 리스트의 이터레이터를 반환하는 예시를 보여줍니다.
• __next__(): 이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. __iter__와 함께 사용자 정의 이터레이터 구현 시 사용되며, Countdown 클래스에서 단계별 값 반환 및 StopIteration 예외 처리를 보여줍니다.
• __contains__(): item in obj 구문이 객체 내 요소 포함 여부를 확인하도록 정의합니다. ShoppingCart 클래스에서 items 리스트 내 특정 항목의 존재 여부를 확인하는 예시를 제공합니다.
• __contains__ 미구현 시 대체 동작: __contains__가 없을 경우, Python은 __iter__를 통해 순회하며 요소를 비교합니다.
• in 연산자 동작 순서: __contains__ → __iter__ → TypeError 순으로 동작합니다.
• for 루프 동작 방식: __iter__ 호출 → 이터레이터 생성 → __next__ 반복 호출 → StopIteration으로 종료됩니다.

개발 임팩트

• 커스텀 컬렉션 구현: 리스트, 집합, 큐와 유사한 동작 방식을 갖는 자체 데이터 컨테이너를 구축할 수 있습니다.
• 데이터 래퍼 활용: API 또는 데이터베이스 결과를 순회 가능하고 길이가 측정 가능한 클래스로 래핑하여 사용성을 높입니다.
• 생산성 향상: yield와 제너레이터를 사용하면 __next__를 직접 관리하는 것보다 이터레이션 구현이 더 간결해질 수 있습니다.
• 코드의 가독성 및 일관성: Python의 내장 기능과 동일한 방식으로 사용자 정의 객체를 다룰 수 있어 코드의 직관성을 높입니다.

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