네임스페이스 패키지와 일반 패키지의 차이점 및 mypy 문제 해결 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

AI/데이터 과학 개발자, 대규모 코드베이스 및 마이크로서비스 환경에서 작업하는 Python 개발자

난이도: 중급 이상 (mypy 설정 및 패키지 구조 이해 필요)

핵심 요약

• 네임스페이스 패키지는 __init__.py가 없어도 되며, 여러 폴더/리포지토리에서 분할 사용 가능 (예: coretools.featurestore.encoder)
• mypy는 네임스페이스 패키지에 대해 기본적으로 지원하지 않아, --namespace-packages 플래그를 반드시 활성화해야 함
• MYPYPATH와 --explicit-package-bases 설정은 비표준 소스 레이아웃 시 필수 (예: export MYPYPATH=src mypy --explicit-package-bases -p yourpkg.module)
• 가상 __init__.pyi 파일 추가가 도구의 구조 추론을 도와주는 해결 방법

섹션별 세부 요약

1. 일반 패키지 vs 네임스페이스 패키지

• 일반 패키지: __init__.py 필수, 단일 폴더에서 정의, mypy/IDE 분석에 용이

```python

project/analytics/__init__.py

project/analytics/metrics.py

```

• 네임스페이스 패키지: __init__.py 없음, 다중 폴더/리포지토리에서 분산 정의

```python

src/coretools/featurestore/encoder.py

libs/featurestore/scaler.py

```

2. AI/데이터 팀이 주의해야 할 이유

• 모듈화된 파이프라인: 훈련 로직과 피처 저장소가 다른 리포지토리에 있을 때
• 플러그인 시스템: 실험 추적, 커스텀 메트릭, 전처리 레이어 구현 시
• 공유 AI 도구: 내부 라이브러리에서 의도치 않게 네임스페이스 사용 가능

3. mypy가 네임스페이스 패키지에서 실패하는 이유

• 정적 분석 실패: 동일한 import 경로(coretools.featurestore.encoder)에 여러 파일이 존재할 때
• 타입 추론 오류: __init__.py가 없어 모듈 구조를 파악하지 못함

4. mypy 문제 해결 체크리스트

• Namespace 지원 활성화:

```bash

mypy --namespace-packages

# 또는 mypy.ini에 [mypy] namespace_packages = true

```

• 패키지 명시: mypy -p featurestore.encoder 대신 your.package.name 사용
• 환경 변수 설정:

```bash

export MYPYPATH=src

mypy --explicit-package-bases -p yourpkg.module

```

• 가상 __init__.pyi 추가: 도구의 구조 추론을 도움

결론

• mypy 설정에서 --namespace-packages 플래그 활성화 및 MYPYPATH/--explicit-package-bases 사용이 필수적입니다.
• 가상 __init__.pyi 파일 추가는 네임스페이스 패키지의 정적 분석 문제를 해결하는 핵심 전략입니다.
• 모듈화된 AI/ML 시스템에서 네임스페이스 패키지 사용 시, mypy 설정을 명확히 해야 정적 분석 오류를 방지할 수 있습니다.