ch02_ex5.py에서 자주 쓰이는 타입 힌트와 함수 설명

1. isinstance()

• 파이썬 내장 함수로, 객체가 특정 클래스(혹은 그 하위 클래스)의 인스턴스인지 확인할 때 사용합니다.
• 문법: isinstance(객체, 클래스)
• 여러 타입을 튜플로 전달 가능: isinstance(x, (int, float))

class A: pass
class B(A): pass
b = B()
print(isinstance(b, A))  # True (B는 A의 하위 클래스)

2. cast() (typing 모듈)

• 정적 타입 검사기(예: mypy)에게 "이 값은 내가 지정한 타입이라고 간주해라"라고 알려주는 용도입니다.
• 런타임에는 아무런 변환도 하지 않고, 값 자체를 그대로 반환합니다.
• 잘못된 타입을 cast해도 런타임 오류는 발생하지 않지만, 실제 사용 시 타입이 맞지 않으면 AttributeError 등은 발생할 수 있습니다.

from typing import cast

def foo(x: object):
    y = cast(str, x)  # 타입 검사기에게 y는 str이라고 알려줌
    return y

3. @overload (typing 모듈)

• 함수나 메서드가 여러 가지 시그니처(입력 타입/개수)에 따라 다르게 동작할 수 있음을 타입 검사기에게 알려주는 데코레이터입니다.
• 실제 구현은 마지막에 한 번만 작성하고, 그 위에 여러 개의 @overload 시그니처를 선언합니다.
• 런타임에는 아무 영향이 없고, 타입 검사기만 참고합니다.

from typing import overload

@overload
def func(x: int) -> int: ...
@overload
def func(x: str) -> str: ...
def func(x):
    # 실제 구현
    if isinstance(x, int):
        return x + 1
    return x.upper()

4. Union[] (typing 모듈)

• 여러 타입 중 하나가 올 수 있음을 명시합니다.
• 예시: Union[int, str]는 int 또는 str 타입이 올 수 있음을 의미합니다.

from typing import Union

def foo(x: Union[int, str]):
    print(x)

5. Optional[] (typing 모듈)

• 특정 타입 또는 None이 올 수 있음을 명시합니다.
• Optional[X]는 Union[X, None]과 같습니다.

from typing import Optional

def foo(x: Optional[int]):
    if x is not None:
        print(x + 1)
    else:
        print("None!")

6. 실전 예시 (Hand4 생성자)

class Hand4:
    @overload
    def __init__(self, arg1: "Hand4") -> None: ...
    @overload
    def __init__(self, arg1: "Hand4", arg2: Card, *, split: int) -> None: ...
    @overload
    def __init__(self, arg1: Card, arg2: Card, arg3: Card) -> None: ...
    def __init__(self, arg1: Union["Hand4", Card], arg2: Optional[Card]=None, arg3: Optional[Card]=None, split: Optional[int]=None):
        # ...구현 생략...

• 이렇게 여러 생성자 시그니처를 타입 검사기에 명확히 알려줄 수 있습니다.

7. 참고 자료

• 파이썬 공식 typing 문서
• mypy 공식 문서

파이썬 map 함수 완벽 가이드

1. map 함수란?

• map 함수는 반복 가능한 객체(리스트, 튜플 등)의 각 요소에 함수를 적용하여 새로운 이터레이터를 반환합니다.
• 함수형 프로그래밍 스타일의 대표적인 내장 함수입니다.

2. 기본 문법

map(함수, 반복가능객체1[, 반복가능객체2, ...])

• 여러 개의 반복가능객체를 동시에 처리할 수도 있습니다.
• 결과는 이터레이터이므로, list() 등으로 감싸서 사용하거나 for문으로 순회해야 합니다.

3. 기본 예제

# 각 요소에 제곱 함수 적용
nums = [1, 2, 3, 4]
squares = map(lambda x: x ** 2, nums)
print(list(squares))  # [1, 4, 9, 16]

4. 여러 시퀀스 동시 처리

a = [1, 2, 3]
b = [10, 20, 30]
result = map(lambda x, y: x + y, a, b)
print(list(result))  # [11, 22, 33]

5. 자주 쓰이는 지원 함수/활용법

• str, int, float 등 내장 함수와 함께 사용

str_nums = ['1', '2', '3']
nums = map(int, str_nums)
print(list(nums))  # [1, 2, 3]

words = ['hello', 'python']
upper_words = map(str.upper, words)
print(list(upper_words))  # ['HELLO', 'PYTHON']

• filter, reduce와 조합

from functools import reduce
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = map(lambda x: x ** 2, nums)
even_squares = filter(lambda x: x % 2 == 0, squares)
sum_even = reduce(lambda x, y: x + y, even_squares)
print(sum_even)  # 20

6. map vs 리스트 컴프리헨션

• 동일한 결과를 리스트 컴프리헨션으로도 얻을 수 있습니다.

nums = [1, 2, 3]
# map 사용
result1 = list(map(lambda x: x + 1, nums))
# 리스트 컴프리헨션 사용
result2 = [x + 1 for x in nums]
print(result1, result2)  # [2, 3, 4] [2, 3, 4]

7. map 객체의 특징

• 게으른 평가(lazy evaluation): 실제로 값을 사용할 때만 함수가 적용됩니다.
• 한 번 순회하면 소진됩니다(이터레이터).

8. map과 함께 자주 쓰는 내장 함수/패턴

• list, tuple, set: map 결과를 원하는 컬렉션으로 변환
• lambda: 간단한 함수를 즉석에서 정의
• str, int, float, bool: 타입 변환에 자주 사용
• operator 모듈: operator.add, operator.mul 등으로 더 간결하게

import operator
nums1 = [1, 2, 3]
nums2 = [4, 5, 6]
result = map(operator.mul, nums1, nums2)
print(list(result))  # [4, 10, 18]

9. map의 단점 및 주의점

• 가독성이 떨어질 수 있음(특히 lambda가 복잡할 때)
• 이터레이터이므로 여러 번 사용할 경우 list()로 변환 필요

10. 참고 자료

• 공식 문서: map
• 파이썬 함수형 프로그래밍 HOWTO

uv 패키지 관리 가이드

uv는 Python 프로젝트의 패키지 관리와 의존성 설치를 빠르고 효율적으로 도와주는 최신 패키지 매니저입니다.
공식 GitHub 저장소에서 최신 정보를 확인할 수 있습니다.

1. uv란?

• Python용 초고속 패키지 관리 도구 (Rust로 구현)
• pip, pip-tools, virtualenv, pipenv, poetry 등과 호환
• 의존성 설치, 잠금(lock) 파일 생성, 가상환경 관리 등 지원

2. 설치 방법

curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh

3. 주요 명령어

• 패키지 설치:
  uv pip install 패키지명
  예시: uv pip install requests
• 패키지 삭제:
  uv pip uninstall 패키지명
• 패키지 목록 확인:
  uv pip list
• requirements.txt 설치:
  uv pip install -r requirements.txt
• 가상환경 생성:
  uv venv .venv
• 가상환경 활성화:
  source .venv/bin/activate (macOS/Linux)
  .venv\Scripts\activate (Windows)
• 패키지 업그레이드:
  uv pip install --upgrade 패키지명
• 패키지 캐시 삭제:
  uv pip cache purge

4. 의존성 잠금(lock) 파일

• lock 파일 생성:
  uv pip compile requirements.in
  → requirements.txt 또는 requirements.lock 생성
• lock 파일로 설치:
  uv pip sync requirements.txt

5. pip와의 차이점

• 설치 속도가 매우 빠름 (Rust 기반)
• pip, pip-tools, virtualenv, pipenv, poetry 등과 호환
• 더 나은 캐싱 및 병렬 처리
• pip 명령어와 거의 동일하게 사용 가능

6. 실전 예시

# 1. 가상환경 생성 및 활성화
uv venv .venv
source .venv/bin/activate

# 2. 패키지 설치
uv pip install numpy pandas

# 3. requirements.txt로부터 설치
uv pip install -r requirements.txt

# 4. lock 파일 생성 및 동기화
uv pip compile requirements.in
uv pip sync requirements.txt

# 5. 패키지 삭제
uv pip uninstall pandas
    

7. 참고 자료

• uv 공식 GitHub
• uv 공식 문서
• uv 소개 블로그

Doctest 사용법

Python의 doctest 모듈은 소스 코드의 docstring에 포함된 예제 코드가 실제로 동작하는지 테스트할 수 있게 해줍니다. 아래는 doctest의 기본 사용법과 다양한 예시를 설명합니다.

1. doctest란?

doctest는 Python 표준 라이브러리로, 함수나 클래스의 docstring에 작성된 예제 코드(>>>로 시작하는 코드)를 실제로 실행하여 결과가 일치하는지 확인합니다.

2. 기본 사용법

예를 들어, 아래와 같이 함수의 docstring에 예제를 작성할 수 있습니다.

def add(a, b) :

def add(a, b):

"""

두 수를 더합니다.

>>> add(2, 3)

5

>>> add(-1, 1)

0

"""

return a + b

이제 doctest로 테스트를 실행할 수 있습니다.

python -m doctest your_module.py

3. 다양한 예시

예제 1: 리스트 뒤집기 함수

def reverse_list(lst) :

def reverse_list(lst):

"""

리스트를 뒤집어서 반환합니다.

>>> reverse_list([1, 2, 3])

[3, 2, 1]

>>> reverse_list([])

[]

"""

return lst[::-1]

**예제 2: 문자열 대문자 변환**def to_upper(s) :

def to_upper(s):

"""

문자열을 대문자로 변환합니다.

>>> to_upper('hello')

'HELLO'

>>> to_upper('Python')

'PYTHON'

"""

return s.upper()

**예제 3: 예외 발생 테스트**def divide(a, b) :

def divide(a, b):

"""

두 수를 나눕니다.

>>> divide(4, 2)

2.0

>>> divide(1, 0) # doctest: +IGNORE_EXCEPTION_DETAIL

Traceback (most recent call last):

ZeroDivisionError: division by zero

"""

return a / b

## 4. 모듈 전체 테스트하기 ##

파일 맨 아래에 아래 코드를 추가하면, 해당 파일을 직접 실행할 때 doctest가 자동으로 동작합니다.

if __name__ == "__main__" :

if __name__ == "__main__":

import doctest

doctest.testmod(verbose=True)

## 5. 여러 함수의 테스트 모음 ##

여러 함수의 테스트를 한 번에 모아서 실행할 수도 있습니다.

__test__ = {

__test__ = {

'add_test': """

>>> add(1, 2)

3

""",

'reverse_test': """

>>> reverse_list([1, 2])

[2, 1]

"""

}

## 6. doctest 옵션 ##

• +ELLIPSIS: 일부 결과만 비교할 때 사용 (중간 생략 ...)
• +IGNORE_EXCEPTION_DETAIL: 예외 메시지의 상세 내용 무시
• +NORMALIZE_WHITESPACE: 공백 무시

예시:

def foo() :

def foo():

"""

>>> foo() # doctest: +ELLIPSIS

'result ...'

"""

return 'result with details'

## 7. 실전 예시: 카드 팩토리 함수 ##

아래는 ch02_ex3.py에서 사용된 카드 팩토리 함수의 doctest 예시입니다.

def card(rank, suit) :

def card(rank, suit):

"""

>>> deck = [card(rank, suit) for rank in range(1, 14) for suit in (Suit.Club, Suit.Diamond, Suit.Heart, Suit.Spade)]

>>> len(deck)

52

>>> sorted(set(c.suit for c in deck))

[, , , ]

>>> sorted(set(c.rank for c in deck))

['10', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'J', 'K', 'Q']

"""

# ...함수 구현...

## 8. 참고 ##

• 공식 문서: https://docs.python.org/ko/3/library/doctest.html
• doctest는 간단한 단위 테스트에 매우 유용하며, 예제와 테스트를 동시에 관리할 수 있습니다.