네임스페이스 패키지와 일반 패키지의 차이점 및 mypy 오류 해결 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
Python 개발자, 특히 AI 시스템/데이터 파이프라인/백엔드 서비스 개발자
핵심 요약
- 네임스페이스 패키지(Namespace Packages)는
__init__.py
파일이 필요하지 않고 다중 폴더/리포지토리에 분산될 수 있음 - mypy는 네임스페이스 패키지로 인해 타입 검증 실패, 정적 분석 오류 발생 가능성 높음
- mypy 설정 조정(예:
--namespace-packages
,MYPYPATH
환경 변수 설정)이 필수적임
섹션별 세부 요약
1. 일반 패키지 vs 네임스페이스 패키지
- 일반 패키지:
__init__.py
파일 필수, 단일 폴더 구조, mypy/IDE 처리 용이
```python
project/analytics/__init__.py
project/analytics/metrics.py
```
- 네임스페이스 패키지:
__init__.py
불필요, 다중 폴더/리포지토리 분산, 모듈화된 AI/ML 도구 개발에 유리
```python
src/coretools/featurestore/encoder.py
libs/featurestore/scaler.py
```
2. AI 개발자와 데이터 팀이 신경 써야 할 이유
- 모듈화된 파이프라인 구축: 훈련 로직과 피처 저장소가 다른 리포지토리에 분리
- 플러그인 시스템 활용: 실험 추적, 커스텀 메트릭, 전처리 계층 구현
- 공유 AI 도구 활용: 내부 라이브러리 간 중복 없이 네임스페이스 사용
3. mypy가 네임스페이스 패키지에서 실패하는 이유
- 네임스페이스 패키지의 다중 위치 구조로 인해 mypy가 모듈 경로를 정확히 인식하지 못함
- 정적 분석 도구가
__init__.py
파일 없이 패키지 구조를 파악하기 어려움
4. mypy 오류 해결 방법
--namespace-packages
플래그 사용:
```bash
mypy --namespace-packages
```
mypy.ini
설정:
```ini
[mypy]
namespace_packages = true
```
-p
옵션 사용:
```bash
mypy -p featurestore.encoder
```
MYPYPATH
환경 변수 설정:
```bash
export MYPYPATH=src
mypy --explicit-package-bases -p yourpkg.module
```
- 가상
__init__.pyi
파일 추가: 도구가 구조를 추론하도록 도움
결론
- 네임스페이스 패키지는 모듈화된 시스템에서 유용하지만, mypy와 같은 정적 분석 도구와의 호환성을 위해
--namespace-packages
플래그,MYPYPATH
설정,-p
옵션 등 구성 조정이 필수적임. __init__.pyi
파일 추가로 도구 인식 개선 가능.