python - 파이써닉한 dataclass 와 ENUM

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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개발 툴

대상자

• *Python 개발자, 데이터 모델링 및 타입 안정성 요구 시스템 설계자**
• 난이도: 중급 이상 (dataclass 및 Enum 기본 사용법 이해 필수)*

핵심 요약

• @dataclass(frozen=True): 불변 객체 생성, __hash__ 지원, dict/set 키로 사용 가능
• default_factory: list/dict 등 mutable 기본값 사용 시 필수 (Python 3.9 이상 권장)
• Enum: str/int 상속, __str__/__repr__ 커스터마이징, @unique로 값 유일성 강제

섹션별 세부 요약

1. dataclass 기초

• __init__, __repr__, __eq__ 자동 생성, order=True로 __lt__/__gt__ 등 비교 연산자 추가
• asdict()/astuple()로 직렬화, 중첩 객체 재귀 변환 가능 (예: json.dumps() 활용)
• slots=True로 메모리 최적화, __dict__ 동적 필드 추가 방지

1. mutable/immutable 관리

• @dataclass(frozen=True)로 불변 객체 생성, __post_init__에서 값 검증/보정 가능
• default_factory로 list/dict 기본값 공유 문제 해결 (Python 3.9 이상 필수)

1. Enum 활용 팁

• Enum vs typing.Literal: Enum은 런타임 객체, Literal은 타입 힌트 전용
• str 상속으로 __str__ 직접 오버라이딩, IntEnum으로 정수 기반 비교 가능
• @unique로 중복 값 방지, _missing_()로 커스텀 룩업 구현 가능

1. 실무 패턴

• dataclass와 pydantic 혼용: 검증 필요 시 pydantic.dataclass 사용 권장
• Enum의 __str__/__repr__ 커스터마이징으로 가독성 향상, auto()로 비트 플래그 생성

결론

• dataclass: frozen=True + default_factory 사용, order=True로 정렬 지원
• Enum: str 상속 + __str__ 오버라이딩, @unique로 일관성 확보
• 예제: @dataclass(frozen=True)로 DeliveryStatus 불변 객체 생성, Enum으로 Reliability 문자열 대체 가능