Python 최신 기능 완벽 가이드

Python 3.10 이상의 최신 기능들을 실전 예제와 함께 소개합니다. 구조적 패턴 매칭, 타입 힌팅 개선, 데코레이터 활용 등 고급 개발자를 위한 필수 기능들을 다룹니다.

---

---

들어가며

이 글에서는 Python 최신 기능 완벽 가이드에 대해 상세히 알아보겠습니다. 총 12가지 주요 개념을 다루며, 각각의 개념에 대한 설명과 실제 코드 예제를 함께 제공합니다.

목차

1. Structural_Pattern_Matching
2. Union_Type_Operator
3. ParamSpec_and_Concatenate
4. TypedDict_with_Required_NotRequired
5. Exception_Groups
6. Self_Type_Annotation
7. Asyncio_TaskGroup
8. Dataclass_with_Slots
9. Literal_and_Final
10. Walrus_Operator_Advanced
11. Generic_Type_Alias
12. Override_Decorator

---

1. Structural Pattern Matching

개요

Python 3.10에서 도입된 구조적 패턴 매칭으로 복잡한 조건문을 우아하게 처리할 수 있습니다.

코드 예제

def handle_command(command):
    match command:
        case {"action": "create", "id": user_id}:
            return f"Creating user {user_id}"
        case {"action": "delete", "id": user_id}:
            return f"Deleting user {user_id}"
        case _:
            return "Unknown command"

설명

match-case 구문을 사용하여 딕셔너리 구조를 패턴으로 매칭하고, 각 경우에 맞는 처리를 수행합니다.

---

2. Union Type Operator

개요

Python 3.10부터 | 연산자로 Union 타입을 더 간결하게 표현할 수 있습니다.

코드 예제

def process_data(value: int | str | None) -> str:
    match value:
        case int(x):
            return f"Number: {x}"
        case str(s):
            return f"Text: {s}"
        case None:
            return "Empty"

설명

Union[int, str, None] 대신 int | str | None으로 타입을 명시하여 가독성을 높였습니다.

---

3. ParamSpec and Concatenate

개요

제네릭 데코레이터의 타입을 정확하게 표현하기 위한 ParamSpec과 Concatenate 활용법입니다.

코드 예제

from typing import ParamSpec, Callable, TypeVar

P = ParamSpec('P')
R = TypeVar('R')

def log_call(func: Callable[P, R]) -> Callable[P, R]:
    def wrapper(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> R:
        print(f"Calling {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

설명

ParamSpec을 사용하여 데코레이터가 원본 함수의 시그니처를 정확하게 보존하도록 타입 힌트를 작성합니다.

---

4. TypedDict with Required NotRequired

개요

Python 3.11의 Required와 NotRequired로 딕셔너리 키의 필수/선택 여부를 세밀하게 제어합니다.

코드 예제

from typing import TypedDict, NotRequired

class UserProfile(TypedDict):
    name: str
    email: str
    age: NotRequired[int]

profile: UserProfile = {"name": "Alice", "email": "a@test.com"}

설명

NotRequired를 사용하여 age 필드를 선택적으로 만들어, 더 유연한 타입 정의가 가능합니다.

---

5. Exception Groups

개요

Python 3.11의 ExceptionGroup으로 여러 예외를 동시에 처리할 수 있습니다.

코드 예제

try:
    raise ExceptionGroup("Multiple errors", [
        ValueError("Invalid value"),
        TypeError("Wrong type")
    ])
except* ValueError as e:
    print(f"Value errors: {e.exceptions}")
except* TypeError as e:
    print(f"Type errors: {e.exceptions}")

설명

except* 구문으로 ExceptionGroup 내의 특정 타입 예외만 선택적으로 처리할 수 있습니다.

---

6. Self Type Annotation

개요

Python 3.11의 Self 타입으로 메서드 체이닝 시 정확한 타입 추론이 가능합니다.

코드 예제

from typing import Self

class Builder:
    def set_name(self, name: str) -> Self:
        self.name = name
        return self

    def build(self) -> Self:
        return self

설명

Self를 사용하여 메서드가 자기 자신의 타입을 반환함을 명시하여, 상속 시에도 정확한 타입 추론을 보장합니다.

---

7. Asyncio TaskGroup

개요

Python 3.11의 TaskGroup으로 비동기 작업을 안전하게 관리할 수 있습니다.

코드 예제

import asyncio

async def main():
    async with asyncio.TaskGroup() as tg:
        task1 = tg.create_task(fetch_data(1))
        task2 = tg.create_task(fetch_data(2))
    print("All tasks completed")

asyncio.run(main())

설명

TaskGroup은 컨텍스트 매니저로 모든 태스크를 자동으로 대기하고, 하나라도 실패하면 나머지를 취소합니다.

---

8. Dataclass with Slots

개요

Python 3.10의 데이터클래스에 slots=True를 추가하여 메모리 효율성을 높입니다.

코드 예제

from dataclasses import dataclass

@dataclass(slots=True)
class Point:
    x: float
    y: float

    def distance(self) -> float:
        return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5

설명

slots=True 옵션으로 dict 대신 __slots__를 사용하여 메모리 사용량을 줄이고 속성 접근 속도를 향상시킵니다.

---

9. Literal and Final

개요

Literal과 Final로 값의 범위를 제한하고 재할당을 방지합니다.

코드 예제

from typing import Literal, Final

Status = Literal["pending", "active", "done"]

class Config:
    MAX_RETRIES: Final = 3

    def set_status(self, status: Status) -> None:
        self.status = status

설명

Literal로 허용되는 값을 명시하고, Final로 상수임을 표현하여 타입 안정성을 강화합니다.

---

10. Walrus Operator Advanced

개요

:= 연산자를 활용한 고급 패턴으로 코드를 간결하게 만듭니다.

코드 예제

def process_items(items):
    filtered = [
        result
        for item in items
        if (result := expensive_operation(item)) is not None
    ]
    return filtered

설명

왈러스 연산자로 리스트 컴프리헨션 내에서 연산 결과를 재사용하여, 불필요한 중복 계산을 방지합니다.

---

11. Generic Type Alias

개요

Python 3.12의 type 키워드로 제네릭 타입 별칭을 깔끔하게 정의합니다.

코드 예제

type Point[T] = tuple[T, T]
type Matrix[T] = list[list[T]]

coordinates: Point[float] = (3.5, 7.2)
grid: Matrix[int] = [[1, 2], [3, 4]]

설명

type 키워드로 제네릭 타입 별칭을 선언하여, 복잡한 타입을 재사용 가능한 이름으로 정의합니다.

---

12. Override Decorator

개요

Python 3.12의 @override 데코레이터로 메서드 오버라이드를 명시적으로 표시합니다.

코드 예제

from typing import override

class Animal:
    def speak(self) -> str:
        return "Some sound"

class Dog(Animal):
    @override
    def speak(self) -> str:
        return "Woof!"

설명

@override 데코레이터로 부모 클래스의 메서드를 재정의함을 명시하여, 오타나 잘못된 오버라이드를 컴파일 타임에 감지합니다. --- Python의 최신 기능들을 활용하면 더 안전하고 유지보수하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다!

---

마치며

이번 글에서는 Python 최신 기능 완벽 가이드에 대해 알아보았습니다. 총 12가지 개념을 다루었으며, 각각의 사용법과 예제를 살펴보았습니다.

관련 태그

#Python #PatternMatching #TypeHints #Decorators #AsyncIO