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[Python] __call__ 이란

개요최근 Python으로 작성된 코드 분석을 위해 공부를 하다가 __call__이라는 매직 메서드를 보게 되었다. 잘 모르는 부분이라 개념을 정리한다. __call____call__은 Python 클래스의 특수 메서드로, 클래스의 객체를 함수처럼 호출 가능하게 만들어준다.__call__ 메서드를 정의하면 객체 obj(arg1, arg2)를 호출할 때 obj.__call__(arg1, arg2)가 자동으로 트리거 된다. 이를 통해 객체를 함수처럼 동작하게 만들어 유연하고 재사용 가능한 코드를 작성할 수 있다. 문법class Example: def __init__(self): # code # Defining __call__ method def __call__(self): ..

개요디자인 패턴 관련 공부를 하다가 새로 알게된 메타클래스에 대해서 정리한다. MetaClassPython에서는 클래스도 객체에 해당한다. 때문에 클래스를 만드는 클래스가 존재하는데, 이를 메타클래스라고 한다. 클래스로 객체를 생성하듯, 메타클래스로 클래스를 생성한다. 메타클래스는 드물게 사용되지만, 파이썬을 사용하는 대부분의 개발자는 이미 메타클래스를 알고 있다. 바로 변수의 데이터 형을 알려주는 type()이 메타클래스이기 때문이다.type은 데이터 형을 알려줄 뿐만 아니라 클래스를 만드는 기능도 제공하는데 예시와 함꼐 알아본다. type - 클래스 생성type으로 클래스를 생성할 때는 type 메서드에 클래스 이름, 부모 클래스 튜플, 속성 및 메서드 딕셔너리를 지정한다.아래 코드는 이름이 K..

개요2025.11.27-[디자인 패턴] Singleton pattern 개념과 구현 기법에서 Java 코드를 예시로 Singleton Pattern 구현 기법을 와르르 살펴보았다. 이번 글에서는 Python으로 구현하는 방법에 대해서 적어두려고 한다. 구현 방식아래 내용은 스레드 환경에서 안전하지 않은 간단한 구현 방식이다. 유일한 객체를 생성하도록 하는 Singleton Pattern을 구현하기 위해서는 객체를 생성하는 과정에 참여해야 한다. 또한 객체를 생성한 후 초기화 과정도 두 번 수행하지 않도록 처리해야 한다. - 객체 생성아래 코드는 객체를 _instance 속성에서 관리한다. 객체에 _intance 속성이 없을 때만 객체를 생성해 _instance에 저장하는 방식이다.class Klass..

개요Python에서 클래스를 정의하고 사용할 때 __init__이라는 메서드를 많이 사용하는데, 최근 객체를 생성하는 메서드인 __new__가 존재한다는 것을 알게되었다. 비슷한 기능을 수행하는 두 메서드의 역할을 좀더 명확하게 정리해두려고 한다. __new____new__ 메서드는 객체를 생성하는 역할을 한다.객체를 생성할 때는 일반적으로 __init__ 메서드를 사용하는데, 실제로는 object 클래스의 __new__가 자동으로 호출되어 객체를 생성한다. 만약 객체가 생성되는 과정을 제어하고 싶을 때 __new__ 메서드를 오버라이드하면 된다. 문법직접 정의할 때는 클래스 자기 자신 나타내는 cls 변수와 위치 매개변수, 키워드 매개변수를 전달하면 된다. 그리고 반드시 생성되어있는 객체를 반환해야..

개요데이터를 다루다 보면 딕셔너리 형식의 데이터를 JSON 형식으로 변환해야 하는 경우가 종종 있다. 이때 데이터에 큰 문제가 없어서 JSON 형식으로 잘 변환이 되면 좋지만, 아래처럼 오류가 나는 상황이 발생할 수도 있다.import jsonfrom datetime import datetimedata = { 'create_dt': datetime.now(), 'name': 'june', 'age': 22,}print(json.dumps(data))내 경우에는 주로 날짜 형식 데이터를 변환하다가 발생하곤 하는데, 아주 간편하게 문제를 해결하는 방법을 적어둔다. 원인 TypeError: Object of type datetime is not JSON serializableJSON은 문자..

개요프로그래밍을 하다 보면 프로그램 종료를 방지하기 위해 try ~ except 구문으로 특정 예외가 아니라 예외 전체를 처리하게 되는 경우 가 있다. 모든 예외를 처리하면 어찌어찌 프로그램은 동작하지만 예상하지 못한 예외로 인해 버그가 발생할 때 예외 메시지가 없어 디버깅이 어려운 상황이 있었다.때문에 이번 글에서는 예외 메세지를 다룰 수 있는 traceback이라는 모듈이 조금 살펴보려고 한다. tracebacktraceback은 Python 프로그램의 Stack Trace를 추출하고 포맷팅, 출력하는 표준 인터페이스를 제공한다. Python 인터프리터가 Stack Trace를 출력할 때의 동작을 재현하며, 프로그램 제어 하에서 Stack Trace을 출력하려는 경우에 유용하다. print_tbt..

개요개발을 하다보면 어느 부분에서 로그를 출력할지 고민하게 되는데, 간혹 실제로 실행되는 SQL 실행문을 로깅하고 싶을 때가 있다. 다만 아무래도 SQL은 개행이 포함되어 있어야 가독성이 좋다보니 로깅을 하면 들여쓰기가 영 안 맞게 되는 문제가 있다. 때문에 이번 글에서는 각 행의 왼편에 같은 길이로 공백이 포함된 문자열의 공백을 제거하는 방법을 적어둔다. textwraptextwrap은 문자열을 다루는데 편리한 함수를 제공한다. 텍스트를 래핑하거나 채우는 경우인데, 만약 이보다 복잡한 작업이 필요한 경우에는 TextWrapper를 사용하는 것이 적절한다.textwrap은 텍스트를 채우거나 축약하거나, 공백을 제거하는 등의 작업을 위한 함수를 제공하고 있다. textwrap.dedenttextwrap..

개요이전에 SQLAlchemy 사용법, 문법 등을 한창 정리했었는데, 사실 이는 Pandas DataFrame을 데이터베이스 테이블로 저장할 때 UPSERT를 수행하는 방법을 정리하기 위함이었다……!2025.07.10-[Python] SQLAlchemy - UPSERT 수행하기에서 SQLAlchemy로 MySQL에 UPSERT를 수행하는 방법은 정리해 두었다. 이번 글에서는 Pandas의 to_sql 함수로 수행하는 방법을 적어둔다. 작업할 데이터베이스는 기존과 동일하게 MySQL로 한다. pandas.DataFrame.to_sql아래는 to_sql 함수의 매개변수 정의이다.DataFrame.to_sql(name, con, *, schema=None, if_exists='fail', index=True..

개요여러 데이터베이스 엔진과 연동하는 라이브러리는 대체로 여러 매개변수를 매핑할 수 있게 하는 placeholder를 지원한다. 이는 쿼리를 반복해서 실행할 때 유용하지만 실제 실행되는 쿼리를 한눈에 확인할 수 없다는 불편함이 있는데, 알아보니 execute 함수로 실행되는 SQL문을 확인할 수 있는 방법이 있다고 해서 적어둔다. psycopg2.cursor.mogrifymogrify 함수는 값을 자리대체자에 바인딩하여 SQL 쿼리 문자열을 포매팅하는 방법으로, 이는 cursor.execute 또는 유사한 메서드가 데이터베이스로 전송하는 문자열과 일치한다. 반환 문자열은 항상 바이트 문자열이다. 사용 예시import psycopg2sql = f"""\SELECT *FROM employeesWHERE S..

개요Python으로 개발하고 테스트를 수행하다 보면 개발한 코드의 성능을 확인하고 개선해야 할 필요가 있다. 이때 프로파일링을 활용할 수 있는데, 프로파일링이란 프로그램의 시간 복잡도, 메모리 정보, 함수 호출 주기, 빈도 등을 분석하는 것이다. Python에서는 cprofile, profile과 같은 모듈을 제공하고 있다. 이번 글에서는 Python 기본 모듈은 아니지만, 프로파일링 도구 중 하나인 line_profiler에 대해서 알아보고자 한다. line_profilerline_profiler는 함수의 줄 별 프로파일링을 수행하는 도구다. pip로 설치할 수 있고, Jupyter 노트북에서 매직 커멘드를 통해 활용할 수도 있다. 설치 명령어는 다음과 같다.pip install line_profil..