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파이썬 - 함수 오버로딩과 singledispatch 데코레이터

날짜: 2024-12-02

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파이썬에서 함수 오버로딩과 singledispatch 데코레이터는 서로 관련이 있으면서도, 다른 맥락에서 이해할 수 있습니다. 여기서는 두 개념을 비교하고, singledispatch 데코레이터를 활용하여 파이썬에서 함수 오버로딩을 구현하는 방법을 설명하겠습니다.

1. 함수 오버로딩이란?

함수 오버로딩은 같은 이름을 가진 함수가 매개변수의 개수나 타입에 따라 다르게 동작하는 기능을 말합니다. C++, Java와 같은 언어에서는 기본적으로 함수 오버로딩을 지원합니다.

타 언어의 함수 오버로딩 예 (C++)

int add(int a, int b) {
    return a + b;
}

float add(float a, float b) {
    return a + b;
}

위 예시에서 함수 이름은 같지만, 매개변수의 타입에 따라 다른 구현이 호출됩니다.

2. 파이썬에서의 함수 오버로딩

파이썬은 함수 오버로딩을 기본적으로 지원하지 않습니다.

왜 파이썬은 함수 오버로딩을 지원하지 않을까?

파이썬은 동적 타이핑(dynamic typing)을 기반으로 하기 때문에, 함수 호출 시점에 매개변수의 타입을 체크하여 서로 다른 구현을 선택하는 기능이 기본적으로 없습니다. 동일한 이름의 함수를 두 번 이상 정의하면, 이전 정의가 덮어쓰여집니다.

예제: 덮어쓰기

def add(a, b):
    return a + b

def add(a, b, c):
    return a + b + c

print(add(1, 2))  # TypeError: add() missing 1 required positional argument

3. singledispatch 데코레이터를 활용한 함수 오버로딩

파이썬에서는 functools 모듈의 singledispatch 데코레이터를 사용하여 함수 오버로딩과 유사한 동작을 구현할 수 있습니다. singledispatch는 매개변수의 타입에 따라 다른 구현을 선택하는 제네릭 함수(generic function)를 제공합니다.

singledispatch의 기본 개념

  1. 기본 구현을 작성하고 @singledispatch로 데코레이트합니다.
  2. 각 데이터 타입별 동작을 @<함수명>.register(타입)으로 정의합니다.
  3. 호출 시 첫 번째 매개변수의 타입에 따라 알맞은 구현이 호출됩니다.

4. singledispatch 사용법

예제: 타입별 함수 처리

from functools import singledispatch

@singledispatch
def process(data):
    raise NotImplementedError("Unsupported type")

@process.register(int)
def _(data):
    return f"Processing integer: {data}"

@process.register(str)
def _(data):
    return f"Processing string: {data}"

@process.register(list)
def _(data):
    return f"Processing list of length {len(data)}"

# 함수 호출
print(process(42))           # 출력: Processing integer: 42
print(process("hello"))      # 출력: Processing string: hello
print(process([1, 2, 3]))    # 출력: Processing list of length 3

5. 클래스 메서드에서 singledispatch 사용

파이썬 3.8부터는 singledispatchmethod를 사용하여 클래스 메서드에서도 함수 오버로딩을 구현할 수 있습니다.

예제: 클래스 메서드 오버로딩

from functools import singledispatchmethod

class Processor:
    @singledispatchmethod
    def process(self, data):
        raise NotImplementedError("Unsupported type")

    @process.register(int)
    def _(self, data):
        return f"Processing integer: {data}"

    @process.register(str)
    def _(self, data):
        return f"Processing string: {data}"

processor = Processor()
print(processor.process(42))       # 출력: Processing integer: 42
print(processor.process("hello"))  # 출력: Processing string: hello

6. singledispatch의 장점과 한계

장점

  1. 코드 가독성: 타입별 동작을 분리하여 가독성을 높입니다.
  2. 확장성: 새로운 타입을 지원하려면 단순히 구현을 추가하면 됩니다.
  3. 동적 디스패치: 타입에 따라 적절한 구현을 선택합니다.

한계

  1. 첫 번째 매개변수만 기준:
    • singledispatch는 함수의 첫 번째 매개변수의 타입만을 기준으로 동작을 결정합니다.
    • 두 번째 매개변수 이상을 기준으로 오버로딩하려면 커스텀 디스패처를 구현해야 합니다.
  2. 매개변수의 타입이 복잡한 경우:
    • 복잡한 타입 조합에 대한 처리가 어렵습니다.

7. 함수 오버로딩이 필요한 경우의 대안

방법 1: 조건문으로 처리

가장 간단한 방법은 매개변수의 타입을 확인하고 적절한 로직을 선택하는 것입니다.

def process(data):
    if isinstance(data, int):
        return f"Processing integer: {data}"
    elif isinstance(data, str):
        return f"Processing string: {data}"
    elif isinstance(data, list):
        return f"Processing list of length {len(data)}"
    else:
        raise NotImplementedError("Unsupported type")

방법 2: 다중 디스패처 사용

singledispatch를 확장하여 다중 매개변수를 처리하는 디스패처를 구현할 수도 있습니다.

8. 결론

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