파이썬에서 디스크립터(Descriptor)는 객체 속성에 대한 접근 방식을 사용자 정의할 수 있는 방법을 제공합니다. 디스크립터는 적어도 하나의 특별 메서드(__get__, __set__, __delete__)를 구현한 클래스를 말합니다. 이를 통해 속성에 접근할 때의 동작을 재정의할 수 있습니다.

디스크립터의 핵심 메서드

1. __get__(self, instance, owner):
   • 속성 값을 가져올 때 호출됩니다.
   • instance: 디스크립터가 속한 객체입니다. 클래스에서 호출될 경우 None이 전달됩니다.
   • owner: 소유 클래스입니다.
   • 반환값이 속성의 값을 결정합니다.
2. __set__(self, instance, value):
   • 속성 값을 설정할 때 호출됩니다.
   • value: 설정할 값입니다.
3. __delete__(self, instance):
   • 속성을 삭제할 때 호출됩니다.

디스크립터 종류

1. 데이터 디스크립터:
   • __get__과 __set__ 또는 __delete__를 모두 구현한 경우.
   • 인스턴스의 __dict__보다 높은 우선순위를 가집니다.
2. 비데이터 디스크립터:
   • __get__만 구현한 경우.
   • 인스턴스의 __dict__에 값이 있을 경우 이를 우선 사용합니다.

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__dict__와 디스크립터의 관계

1. 인스턴스의 __dict__:
   • 인스턴스 속성은 기본적으로 인스턴스의 __dict__에 저장됩니다.
   • 디스크립터가 정의되지 않은 속성에 접근하면, Python은 우선적으로 인스턴스의 __dict__를 확인합니다.
2. 클래스의 __dict__:
   • 클래스 속성은 클래스의 __dict__에 저장됩니다.
   • 디스크립터는 클래스의 __dict__에 정의됩니다. 디스크립터가 정의된 속성에 접근하면, Python은 디스크립터를 먼저 확인합니다.

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디스크립터 동작 순서

파이썬의 속성 접근 순서는 다음과 같습니다:

1. 속성 접근 (obj.attr):
   • 먼저, 클래스에서 해당 속성이 디스크립터인지 확인합니다.
   • 데이터 디스크립터가 존재하면, __get__ 메서드가 호출됩니다. 인스턴스의 __dict__보다 우선합니다.
   • 데이터 디스크립터가 없으면, 인스턴스의 __dict__를 확인합니다.
   • 비데이터 디스크립터는 인스턴스의 __dict__에 값이 없을 때 호출됩니다.
2. 속성 설정 (obj.attr = value):
   • 데이터 디스크립터가 정의되어 있으면, __set__ 메서드가 호출됩니다.
   • 데이터 디스크립터가 없다면, 속성은 인스턴스의 __dict__에 저장됩니다.
3. 속성 삭제 (del obj.attr):
   • 데이터 디스크립터가 __delete__를 구현했다면, 해당 메서드가 호출됩니다.
   • 그렇지 않으면, 인스턴스의 __dict__에서 속성을 삭제합니다.

디스크립터 예제

1. 읽기 전용 디스크립터

class ReadOnlyDescriptor:
    def __get__(self, instance, owner):
        return "읽기 전용 값"

class MyClass:
    attr = ReadOnlyDescriptor()

obj = MyClass()
print(obj.attr)  # 출력: 읽기 전용 값

2. 데이터 디스크립터 (속성 값 유효성 검사)

class PositiveNumber:
    def __get__(self, instance, owner):
        return instance.__dict__.get('_value', 0)
    
    def __set__(self, instance, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("값은 양수여야 합니다.")
        instance.__dict__['_value'] = value

class MyClass:
    value = PositiveNumber()

obj = MyClass()
obj.value = 10  # 올바른 값
print(obj.value)  # 출력: 10
obj.value = -5   # ValueError: 값은 양수여야 합니다.

3. 데이터 디스크립터가 인스턴스 __dict__보다 우선

class DataDescriptor:
    def __get__(self, instance, owner):
        return "데이터 디스크립터 값"
    
    def __set__(self, instance, value):
        instance.__dict__['attr'] = value

class MyClass:
    attr = DataDescriptor()

obj = MyClass()
obj.attr = "인스턴스 값"
print(obj.attr)  # 출력: 데이터 디스크립터 값
print(obj.__dict__)  # 출력: {'attr': '인스턴스 값'}

• 데이터 디스크립터가 우선되어 __get__ 메서드가 호출됩니다.
• 인스턴스의 __dict__에 값이 있어도 무시됩니다.

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4. 비데이터 디스크립터는 인스턴스 __dict__보다 나중에 호출

class NonDataDescriptor:
    def __get__(self, instance, owner):
        return "비데이터 디스크립터 값"

class MyClass:
    attr = NonDataDescriptor()

obj = MyClass()
obj.__dict__['attr'] = "인스턴스 값"
print(obj.attr)  # 출력: 인스턴스 값

• 비데이터 디스크립터는 인스턴스의 __dict__에 값이 있을 경우 이를 우선 사용합니다.

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5. 속성 삭제 동작 확인

class DeletableDescriptor:
    def __get__(self, instance, owner):
        return instance.__dict__.get('attr', None)

    def __set__(self, instance, value):
        instance.__dict__['attr'] = value

    def __delete__(self, instance):
        print("속성 삭제됨")
        del instance.__dict__['attr']

class MyClass:
    attr = DeletableDescriptor()

obj = MyClass()
obj.attr = "값 설정"
print(obj.attr)  # 출력: 값 설정
del obj.attr      # 출력: 속성 삭제됨
print(obj.__dict__)  # 출력: {}

• 데이터 디스크립터는 __delete__를 구현하여 속성 삭제를 제어할 수 있습니다.

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디스크립터 사용 사례

• 프로퍼티: property()는 디스크립터의 한 구현입니다.
• ORM: Django와 같은 ORM은 디스크립터를 활용해 모델 필드 접근을 제어합니다.
• 캐싱: 속성 값을 캐싱하거나 동적으로 계산할 때 사용됩니다.

정리

1. 데이터 디스크립터: 항상 인스턴스 __dict__보다 우선합니다.
2. 비데이터 디스크립터: 인스턴스 __dict__에 속성이 없을 때만 동작합니다.
3. 속성 설정/삭제: 디스크립터가 관련 메서드를 구현한 경우, __dict__를 우회합니다.