네임스페이스 패키지와 일반 패키지의 차이 — mypy 오류의 원인과 해결 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

AI/데이터 과학 개발자, Python 백엔드 개발자, 대규모 코드베이스를 다루는 엔지니어

핵심 요약

• 네임스페이스 패키지는 __init__.py 없이 여러 폴더/리포지토리에 분산될 수 있으며, mypy와 같은 정적 분석 도구와 호환성이 낮음
• mypy 오류 해결 방법: mypy.ini에 namespace-support 활성화, MYPYPATH 설정, explicit-package-bases 플래그 사용
• 모듈화된 AI 파이프라인이나 플러그인 시스템에서 네임스페이스 패키지를 사용할 경우, dummy __init__.pyi 파일 추가로 도구의 구조 추론을 개선

섹션별 세부 요약

1. 일반 패키지 vs 네임스페이스 패키지

• 일반 패키지: __init__.py 파일 필요, 단일 폴더로 구성, mypy/IDE 처리 용이
• 네임스페이스 패키지: __init__.py 필요 없음, 여러 폴더/리포지토리에 분산, coretools.featurestore.encoder와 libs.featurestore.scaler 같은 경로 공유 가능

2. AI 개발자와 데이터 팀이 주의해야 할 점

• 모듈화된 파이프라인: 훈련 로직과 피처 저장소가 다른 리포지토리에 분리된 경우
• 플러그인 시스템: 실험 추적, 커스텀 메트릭, 전처리 레이어에서 네임스페이스 패키지 사용
• 공유 AI 도구: 내부 라이브러리 간에 이미 네임스페이싱을 사용하고 있을 수 있음

3. mypy가 네임스페이스 패키지에서 실패하는 이유

• 정적 분석의 어려움: 네임스페이스 패키지의 분산 구조로 인해 mypy가 타입 추론에 실패
• 기본 패키지 경로 오류: my.package.name 대신 폴더 이름만 사용할 경우 mypy가 정확한 경로를 인식하지 못함

4. mypy 오류 해결 체크리스트

• mypy.ini 설정: namespace-support = true 활성화
• 패키지 경로 명시: your.package.name 형식 사용
• 환경 변수 설정: MYPYPATH 추가 및 explicit-package-bases 플래그 사용
• 구조 추론 개선: dummy __init__.pyi 또는 __init__.py 파일 추가

5. 요약표 및 핵심 메시지

• "네임스페이스는 훌륭한 아이디어" — Python 패키지 구조의 확장성과 모듈화를 위한 필수 요소
• 실무 적용 요약: 네임스페이스 패키지 사용 시 mypy 설정과 구조적 대응이 필수적

결론

• 모듈화된 AI 파이프라인이나 팀 간 공유 도구 개발 시, 네임스페이스 패키지와 mypy의 호환성을 고려한 설정(mypy.ini, MYPYPATH, dummy __init__.pyi)이 실무 오류를 방지하는 핵심입니다.