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Functools Python: 고차 함수 및 호출 가능한 객체에 대한 연산

고 수준의 프로그래밍 언어인 Python은 간결성과 가독성으로 알려져 있습니다. Python을 빛나게 하는 많은 특징 중 하나는 코딩 과정을 간소화하기 위해 다양한 모듈을 제공하는 광범위한 표준 라이브러리입니다. 이러한 모듈 중 functools 모듈은 고차 함수와 호출 가능한 객체에 대한 연산을 제공하는 강력한 도구입니다. 이 문서에서는 functools 모듈의 기능을 자세히 설명하고 정의와 예제를 제공합니다.

functools 모듈은 Python의 표준 라이브러리의 일부이며 고차 함수와 함께 작업하기 쉽게 만드는 기능을 제공하기 위해 설계되었습니다. 고차 함수는 다른 함수를 인수로 사용하거나 함수를 반환하는 함수입니다. 이 기능을 통해 코딩에서 더 큰 유연성과 재사용성을 실현할 수 있으며 더 효율적이고 깨끗한 코드를 작성할 수 있습니다.

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파트 1: functools 모듈 이해하기

Python의 functools 모듈은 고차 함수의 집합입니다. 고차 함수는 하나 이상의 함수를 인수로 사용하거나 함수를 결과로 반환할 수 있는 함수입니다. 이 개념은 함수가 일급 시민으로 취급되며 다른 데이터 유형과 마찬가지로 전달 및 사용될 수 있는 함수형 프로그래밍의 기본 개념입니다.

functools 모듈은 다른 함수를 조작하고 결합하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 함수를 제공합니다. 이에는 다음이 포함됩니다:

  • functools.reduce(): 이 함수는 누적적인 방식으로 이터러블에 이진 함수(두 개의 인수를 사용하는 함수)를 적용합니다. 예를 들어, 함수가 덧셈이고 이터러블이 숫자 리스트인 경우, reduce()는 리스트의 모든 숫자의 합을 반환합니다.

  • functools.partial(): 이 함수는 함수의 일부 인수를 고정시키고 새로운 함수를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 특정 인수를 "기억"해야 할 때 특히 유용합니다.

  • functools.wraps(): 이는 래핑 함수의 속성을 원래 함수의 속성으로 업데이트하기 위한 데코레이터입니다. 이는 데코레이터를 사용할 때 유용하며 원래 함수의 메타데이터를 유지합니다.

파트 2: functools의 실용적인 사용법

functools 모듈은 이론적인 개념뿐만 아니라 실제 애플리케이션에서도 실용적으로 사용할 수 있습니다. Python 코드에서 functools를 사용하는 몇 가지 예제를 살펴보겠습니다.

functools.reduce()

functools.reduce() 함수는 이터러블에서 데이터를 처리하고 누적할 수 있는 강력한 도구입니다. 다음은 예시입니다:

from functools import reduce
 
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
 
print(result)  # 출력: 120

이 예시에서 reduce()는 함수와 이터러블 두 개의 인수를 받습니다. 함수는 두 개의 인수를 받아 곱셈을 하고 그 결과를 반환하는 람다 함수입니다. 이터러블은 숫자 리스트입니다. reduce()는 누적적인 방식으로 이터러블의 요소에 함수를 적용합니다. 먼저 함수를 첫 두 요소에 적용한 다음 결과와 다음 요소에 적용하고 이런 식으로 진행됩니다. 결과는 리스트의 모든 요소의 곱입니다.

functools.partial()

functools.partial() 함수를 사용하면 함수의 일부 인수를 고정시키고 새로운 함수를 생성할 수 있습니다. 특정 인수를 "기억"해야 할 때 특히 유용합니다. 다음은 예시입니다:

from functools import partial
 
def multiply(x, y):
    return x * y
 
# 2로 곱하는 새로운 함수 생성
double = partial(multiply, 2)
 
print(double(4))  # 출력: 8

이 예시에서 partial()은 인수를 2로 고정시켜 새로운 함수 double()을 생성하는 데 사용됩니다. 이는 multiply() 함수의 첫 번째 인수를 2로 고정하는 것으로 이루어집니다.

functools.wraps()

functools.wraps() 함수는 함수가 다른 함수를 래핑하고 있음을 나타내는 데 사용되는 데코레이터입니다. 이는 데코레이터를 사용할 때 유용하며 원래 함수의 메타데이터를 유지합니다. 다음은 예시입니다:

from functools import wraps
 
def my_decorator(f):
    @wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("함수 호출 전")
        result = f(*args, **kwargs)
        print("함수 호출 후")
        return result
    return wrapper
 
@my_decorator
def add(x, y):
    """두 숫자를 더합니다"""
    return x + y
 
print(add.__name__)  # 출력: add
print(add.__doc__)   # 출력: 두 숫자를 더합니다

이 예시에서 wraps()는 데코레이터 my_decorator()의 정의에 사용됩니다. 이 데코레이터는 함수 호출 전과 후에 일부 동작(메시지 출력)을 추가합니다. wraps()를 사용하면 원래 함수의 메타데이터(이름과 문서 문자열)가 보존됩니다.

부분 3: functools vs itertools

파이썬의 표준 라이브러리에는 반복 가능한 객체에 대한 작업을 다루기 위한 다른 모듈인 'itertools'도 포함되어 있습니다. 'functools'는 고차 함수와 호출 가능한 객체에 대한 작업을 제공하는 반면, 'itertools'는 이터레이터를 생성하기 위한 도구 세트를 제공합니다. 이를 통해 효율적인 루핑, 순열과 조합 생성, 그리고 기타 데이터 조작 작업에 사용할 수 있습니다.

'functools'와 'itertools' 모듈은 서로 보완적이며 종종 함께 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 'itertools.cycle()'를 사용하여 무한 이터레이터를 생성하고, 'functools.partial()'을 사용하여 이 이터레이터에서 유한한 수의 요소를 생성하는 함수를 생성할 수 있습니다.

결론적으로, 'functools' 모듈은 파이썬의 표준 라이브러리에서 제공하는 고차 함수와 호출 가능한 객체에 대한 강력한 도구입니다. 'functools'를 이해하고 사용함으로써 더 효율적이고 깔끔한 파이썬 코드를 작성할 수 있습니다. 파이썬을 처음 시작하는 초보자이거나 기술을 향상시키려는 경험 많은 개발자이든간에, 'functools'는 탐색할 가치가 있는 모듈입니다.

부분 4: functools Python 3.10의 새로운 기능

파이썬 3.10에서는 'functools' 모듈에 몇 가지 새로운 기능이 추가되어 능력을 향상시키고 더 강력하게 만들었습니다.

새로운 기능 중 하나는 'functools.cache()' 함수입니다. 이 함수는 'functools.lru_cache()'의 간단하고 효율적인 대체품입니다. 함수 호출 결과를 저장하는 캐시를 생성하여 함수를 동일한 인수로 다시 호출할 때 캐시에서 결과를 반환할 수 있습니다. 이는 동일한 인수로 반복해서 호출되는 함수의 실행 속도를 상당히 높일 수 있습니다.

'functools.cache()'를 사용하는 방법에 대한 예시는 다음과 같습니다:

from functools import cache
 
@cache
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
 
print(fibonacci(10))  # 출력: 55

이 예시에서는 'cache()'를 'fibonacci()' 함수의 데코레이터로 사용합니다. 이 함수는 n번째 피보나치 수를 계산하며, 재귀적으로 호출됩니다. 'cache()'를 사용함으로써 이전 호출의 결과가 저장되어 이후 호출에서 재사용될 수 있습니다. 이는 피보나치 수를 계산하는 과정을 상당히 빠르게 만듭니다.

부분 5: 실제 응용에서의 functools

'functools' 모듈은 이론적인 개념뿐만 아니라 실제 응용에서도 사용될 수 있습니다. 데이터 과학과 머신러닝부터 웹 개발과 자동화까지 다양한 영역에서 사용됩니다.

데이터 과학과 머신러닝에서는 functools를 사용하여 복잡한 데이터 처리 파이프라인을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 특정 방식으로 전처리하는 함수를 functools.partial()을 사용하여 만들고, 이러한 함수들을 functools.reduce()를 사용하여 여러 단계에서 데이터를 처리하는 파이프라인으로 결합할 수 있습니다.

웹 개발에서 functools는 미들웨어와 데코레이터를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, functools.wraps()를 사용하여 인증과 로깅과 같은 웹 요청 핸들러에 동작을 추가하는 데코레이터를 만들 수 있습니다.

자동화에서는 functools를 사용하여 여러 단계로 구성된 작업을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 특정 매개변수 세트와 함께 특정 작업을 수행하는 작업을 만들기 위해 functools.partial()을 사용하고, 이러한 작업을 워크플로우로 결합하기 위해 functools.reduce()를 사용할 수 있습니다.

결론

결론적으로, 'functools' 모듈은 파이썬의 표준 라이브러리에서 제공하는 고차 함수와 호출 가능한 객체에 대한 강력한 도구입니다. 'functools'를 이해하고 사용함으로써 더 효율적이고 깔끔한 파이썬 코드를 작성할 수 있습니다. 파이썬을 처음 시작하는 초보자이거나 기술을 향상시키려는 경험 많은 개발자이든간에, 'functools'는 탐색할 가치가 있는 모듈입니다.


FAQ

파이썬의 functools 모듈은 무엇인가요?

'functools' 모듈은 파이썬의 표준 라이브러리 중 하나로, 고차 함수와 호출 가능한 객체에 대한 작업을 제공합니다. 이는 다른 함수들을 조작하고 결합하는 데 사용할 수 있는 'reduce()', 'partial()', 'wraps()'와 같은 함수들을 포함하고 있습니다.

functools 모듈의 partial() 함수는 어떻게 작동하나요?

파이썬의 'functools' 모듈에 있는 'partial()' 함수는 특정한 수의 인수를 고정하고 새로운 함수를 생성할 수 있도록 해줍니다. 특정한 인수를 "기억"하고 싶을 때 특히 유용합니다.

functools 모듈의 wraps() 함수는 어떤 목적으로 사용되나요?

파이썬의 'functools' 모듈에 있는 'wraps()' 함수는 한 함수가 다른 함수를 감싸는 경우를 나타내는 데 사용되는 데코레이터입니다. 이는 데코레이터를 사용할 때 원래 함수의 메타데이터를 유지하는 데 유용합니다.