Python 데코레이터 활용법과 실전 예제 분석

Python은 다양한 기능을 제공하는 프로그래밍 언어로, 그 중에서도 데코레이터는 매우 유용한 도구 중 하나입니다. 데코레이터는 기존의 함수에 새로운 기능을 덧붙이거나 수정할 수 있게 해주는 강력한 메커니즘으로, 코드를 더욱 깔끔하고 재사용 가능하게 만들어 줍니다. 이번 포스트에서는 Python의 데코레이터에 대해 깊이 있게 탐구해 보겠습니다.

데코레이터란?

Python에서 데코레이터는 다른 함수를 인수로 받아서 해당 함수를 수정하고, 그 결과로 새로운 함수를 반환하는 함수입니다. 이를 통해 개발자는 코드의 가독성을 높이면서 다양한 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다. 데코레이터는 일반적으로 @ 기호를 사용하여 적용됩니다.

데코레이터의 기본 구조

데코레이터는 다음과 같은 기본적인 구조를 가지고 있습니다.

def decorator_function(original_function):
  def wrapper_function(*args, **kwargs):
    # 원본 함수 호출 전 작업
    result = original_function(*args, **kwargs)
    # 원본 함수 호출 후 작업
    return result
  return wrapper_function

위의 코드에서 decorator_function은 원본 함수를 인수로 받아 wrapper_function을 반환하는 형태입니다. 이 wrapper_function 안에는 원본 함수를 실행하기 전과 후에 수행할 작업을 넣을 수 있습니다.

데코레이터 적용 방법

데코레이터를 적용하기 위해서는 함수 정의 위에 @ 기호를 통해 데코레이터를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 아래의 say_hello 함수에 decorator_function을 적용하면 다음과 같습니다.

@decorator_function
def say_hello(name):
  print(f"안녕하세요, {name}님!")

이제 say_hello 함수를 호출하면 데코레이터에서 정의한 작업이 함께 실행됩니다.

실용적인 데코레이터 예제

이제 몇 가지 실제적인 데코레이터의 사용 사례를 살펴보겠습니다.

1. 함수 실행 시간 측정

데코레이터를 사용해 특정 함수의 실행 시간을 측정할 수 있습니다. 예를 들어:

import time
def timer_decorator(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    start_time = time.time()
    result = func(*args, **kwargs)
    end_time = time.time()
    print(f"{func.__name__} 실행 시간: {end_time - start_time:.2f}초")
    return result
  return wrapper
@timer_decorator
def calculate_sum(numbers):
  return sum(numbers)
numbers = range(1, 1000000)
calculate_sum(numbers)

2. 접근 제어 구현

특정 함수에 접근을 제한하고자 할 때 유용한 데코레이터를 만들어 볼 수 있습니다.

def authentication_required(func):
  def wrapper(user_authenticated, *args, **kwargs):
    if not user_authenticated:
      print("접근 권한이 없습니다!")
      return
    return func(*args, **kwargs)
  return wrapper
@authentication_required
def view_sensitive_data(user_authenticated, data):
  print(f"민감한 데이터: {data}")

3. 로깅 기능 추가

함수 호출을 기록하는 로깅 데코레이터를 사용하는 방법도 있습니다.

def logging_decorator(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print(f"'{func.__name__}' 함수가 호출되었습니다. 인자: {args}, {kwargs}")
    return func(*args, **kwargs)
  return wrapper
@logging_decorator
def add(a, b):
  return a + b

클래스 데코레이터 사용하기

데코레이터는 클래스에도 적용할 수 있습니다. 클래스의 메서드 호출을 감싸는 로깅 데코레이터를 아래와 같이 정의할 수 있습니다.

def method_logger(cls):
  class WrappedClass:
    def __init__(self, *args, **kwargs):
      self.wrapped_instance = cls(*args, **kwargs)
    def __getattr__(self, name):
      attr = getattr(self.wrapped_instance, name)
      if callable(attr):
        def logged_method(*args, **kwargs):
          print(f"'{name}' 메서드가 호출되었습니다.")
          return attr(*args, **kwargs)
        return logged_method
      return attr
  return WrappedClass
@method_logger
class Calculator:
  def add(self, a, b):
    return a + b

여러 데코레이터 조합하기

하나의 함수에 여러 데코레이터를 적용할 수도 있습니다. 이 경우 데코레이터들은 아래에서 위로 적용됩니다.

def decorator_one(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print("첫 번째 데코레이터 동작")
    return func(*args, **kwargs)
  return wrapper
def decorator_two(func):
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print("두 번째 데코레이터 동작")
    return func(*args, **kwargs)
  return wrapper
@decorator_one
@decorator_two
def greet(name):
  print(f"안녕하세요, {name}님!")

마무리

Python의 데코레이터는 코드의 가독성을 높이고, 재사용성을 향상시키는 데 매우 유용한 기능입니다. 다양한 데코레이터를 활용하여 함수 또는 클래스의 동작을 쉽게 수정하거나 확장할 수 있습니다. 본 포스팅에서 소개한 내용들을 바탕으로 여러분의 Python 코드에 데코레이터를 적용하여 더욱 효율적인 프로그래밍을 실현해 보세요!

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