데이터 클래스?
데이터 클래스 혹은 데이터 모델, 객체 모델이라고 불리는데 python을 좀 더 python스럽게 사용할 수 있도록 도와주는 일종의 프레임워크이다.
반복이나 시퀀스의 슬라이싱 등에 대한 인터페이스 역할을 하는데 특별 메소드(매직 메소드, 던더 메소드)라고 불리는 메소드에 의해서 구현된다.
python을 사용하다보면 모든 것이 객체라고 하면서 시퀀스의 길이를 측정할 때 my_list.len()이 아니라 len()이라는 내장 함수를 사용하는 것을 볼 수 있다.
이는 언어자체에서 일관성을 제공하기 위함인데, 덕분에 몇가지 특별 메소드만 선언해주어도 python에서 제공하는 많은 내장 함수들의 기능들을 사용할 수 있게 된다.
예를 들어 특정 클래스에서 python 시퀀스와 비슷한 동작을 원한다면 __len__(), __getitem__() 등을 클래스에 메소드로 선언만 해주면 된다.
# python 3.6
class MyList:
def __init__(self):
self._data = []
def __len__(self):
return len(self._data)
def __getitem__(self, idx):
return self._data[idx]
이런 식으로 두가지 특별 메소드만 선언해주어도 인덱스를 사용하는 대부분의 기능들(인덱스에 의한 접근, 슬라이싱 등)을 사용할 수 있게 된다.
python에는 __iter__(), __add__(), __call__(), __str__() 등 많은 숫자의 특별 메소드가 정의되어 있어 필요해 따라 클래스 내부에 선해주기만 하면 된다.
Python 3.7에서의 데이터 모델
특별 메소드로 인해 편리한 점은 많지만 기능에 따라 많은 양의 특별 메소드를 추가해야 하는 일이 생길 수 있는데 python 3.7에 dataclass 라는 모듈이 추가되면서 매우 편리하게 데이터 모델을 사용할 수 있게 되었다.
from dataclass import dataclass
@dataclass(order=True)
class Sample:
...
위의 코드처럼 order=True만을 추가해주는 것으로 __lt__(), __le__(), __gt__(), __ge__() 가 자동으로 생성된다. dataclass에는 order 이 외에도 다양한 인자를 넘길 수 있다.