[python 심화] 4. 데이터 모델(Data Model), Nametuple

코드 - 패캠 수업 코드 참고 (패캠 수업 정리)

 

<이전 글>

https://silvercoding.tistory.com/20

[python 심화] 3. 클래스 메소드, 인스턴스 메소드, 스테이틱 메소드

 

 

<데이터 모델 참고 문서> 

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html

3. Data model — Python 3.9.6 documentation

 

[ 객체 (Objects)는 파이썬이 데이터(data)를 추상화한 것(abstraction)입니다. 파이썬 프로그램의 모든 데이터는 객체나 객체 간의 관계로 표현됩니다.

 

모든 객체는 아이덴티티(identity), 형(type), 값(value)을 갖습니다. 객체의 아이덴티티 는 한 번 만들어진 후에는 변경되지 않습니다. 메모리상에서의 객체의 주소로 생각해도 좋습니다. 〈is〉 연산자는 두 객체의 아이덴티티를 비교합니다. id() 함수는 아이덴티티를 정수로 표현한 값을 돌려줍니다. ]

 

 

위의 문서에서 나와있는 객체의 설명이다. 모든 객체는 id, type, value를 갖는다. 예를 들어 

a = 7 
print(id(a), type(a), dir(a))

이러한 a라는 변수도 객체라는 것이다. 따라서 id, type, value를 모두 갖고 있다는 것을 알 수 있다. 

 

 

 

- 네임트 튜플 

<두 점 사이의 거리를 구하는 예제>

(1) 일반적인 튜플 사용

pt1 = (1.0, 5.0)
pt2 = (2.5, 1.5)

from math import sqrt
from typing import ClassVar
line_leng1 = sqrt((pt2[0] - pt1[0]) ** 2 + (pt2[1] - pt1[1]) ** 2)
print('EX1-1 : ', line_leng1)

이렇게 인덱스를 이욯하여 구하게 된다. 이렇게 간단한 예제에서는 상관이 없긴 하지만 가독성이 떨어지는 것 같긴 하다. 조금 더 복잡한 수식이라면 실수하기 딱좋다! x값 끼리 빼주고 , y값 끼리 빼주는 것을 더 명시적으로 적어줄 수 있는 named tuple을 사용해 보자! 

 

 

(2) 네임드 튜플 사용 

*** named tuple 선언법 

from collections import namedtuple

Point1 = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
Point2 = namedtuple('Point', 'x, y')
Point3 = namedtuple('Point', 'x y')
Point4 = namedtuple('Point', 'x y x class', rename=True) # Defalult=False

# 출력 
print('EX2-1 - ', Point1, Point2, Point3, Point4)

# Dict to Unpacking
temp_dict = {'x' : 75, 'y' : 55}

# 객체 생성 
print()
p1 = Point1(x=10, y=35)
p2 = Point2(20, 40)
p3 = Point3(45, y=20)
p4 = Point4(10, 20, 30, 40)
p5 = Point3(**temp_dict)



print('EX2-2 - ', p1, p2, p3, p4, p5)

collections의 namedtuple을 import해준다. 네임드 튜플은 클래스로 하기엔 너무 헤비하고, 튜플에 이름을 주고 싶을 때 사용한다. 

 

point4에서는 x가 중복으로 들어 가 있고, class도 변수명으로 사용할 수 없으므로 rename=True를 설정해 놓지 않는다면 오류가 날 것이다. 

rename=True를 설정해 놓으면 위와같이 알아서 변수명이 바뀌게 된다. 

 

 

*** 사용

print('EX3-1 - ', p1[0] + p2[1])  # Index Error 주의 
print('EX3-2 - ', p1.x + p2.y) # 클래스 변수 접근 방식

# Unpacking 
x, y = p3

print('EX3-3 - ', x + y)

기존 tuple과 같이 Unpacking도 가능하다. 

 

 

*** 네임드튜플의 메소드 

• _make() : 새로운 객체를 생성 (리스트 ---> 네임드튜플) 

p4 = Point1._make(temp)
print('EX4-1 - ', p4)

• _field : 필드  네임 확인 

print('EX4-2 - ', p1._fields, p2._fields, p3._fields)

• _asdict() : OrderDict 반환 

# _asdict() : OrderDict 반환 
print('EX4-3 - ', p1._asdict(), p1._asdict(), p3._asdict(), p4._asdict())

• _replace() : 수정된 '새로운' 객체 반환 

print('EX4-4 - ', p2._replace(y=100)) 

이렇게 필드에 대한 값을 변경해줄 수 있는데, 이는 리스트 처럼 값이 변경되는 것이 아니라 , 아예 새로운 객체를 반환해 주는 것이다. 

 

 

 

 

*** 예제

# 네임드 튜플 선언 
Point = namedtuple('Point', 'x y')

# 두 점 선언 
pt1 = Point(1.0, 5.0)
pt2 = Point(2.5, 1.5)

# 두 점 사이의 거리 계산
line_leng2 = sqrt((pt2.x - pt1.x) ** 2 + (pt2.y - pt1.y) ** 2)

# 출력
print("EX1-2 - ", line_leng2)
print("EX1-3 - ", line_leng1 == line_leng2)

 

그래서 원래 하려했던 예제를 네임드 튜플을 사용하면 위와 같다. 네임드튜플을 사용하면 위와같이 더 명시적으로 수식을 작성해줄 수 있다. 

 

 

 

- 네임드 튜플 실습 

학생 그룹을 생성하는 예제, 4개의 반(A, B, C, D) 에서 각각 20명의 학생이 존재

 

(1) 네임드 튜플 선언 

Classes = namedtuple('Classed', ['rank', 'number'])

 

 

(2) 그룹 리스트 선언 (List Comprehension 사용)

# List Comprehension
numbers = [str(n) for n in range(1, 21)]
ranks = 'A B C D'.split()
print(ranks, numbers)

print()

# List Comprehension
students = [Classes(rank, number) for rank in ranks for number in numbers]

print('EX5-1 - ', len(students))
print('EX5-2 - ', students[4].rank)

number는 1~20의 문자를 담고있는 리스트, ranks는 A~B의 문자를 담고 있는 리스트이다. 

이제 네임드 튜플의 객체들을 list comprehension을 사용하여 생성해 준다. 총 20 * 4 = 80 개의 객체가 리스트 안에 생성될 것이다. 

 

 

*** 가독성이 떨어지지만 한번에 그룹리스트를 만드는법 

students2 = [Classes(rank, number) for rank in 'A B C D'.split() for number in [str(n) for n in range(1, 21)]]

print('EX6-1 - ', len(students2))
print('EX6-1 - ', students2)

리스트에 한번에 때려박아 주는 법이다. 뭐든지 과하면 독이 되는 것 같다. 가독성이 떨어지지만 이런 방법도 있다는 것을 알아두기.