스크립트가 커짐에 따라 함수 간에 동일한 변수 그룹을 전달하게 되고 어떤 데이터가 어떤 로직에 속하는지 알기가 어려워집니다. Python 클래스와 객체는 데이터와 동작을 하나의 단위로 묶어 이 문제를 해결합니다.

이 튜토리얼에서는 작은 은행 계좌를 단계별로 구축하고 문제가 해결될 때만 각 OOP 아이디어를 추가합니다. 우리는 Python 3.13에서 모든 예제를 실행했으며 표시된 출력은 해당 실행에서 나온 것입니다. Python을 처음 사용하는 경우 초보자를 위한 Python 튜토리얼을 먼저 읽어보세요.

클래스와 객체란 무엇입니까?

클래스는 무엇이고 무엇을 할 수 있는지 설명합니다. 인스턴스라고도 불리는 객체는 해당 설명을 바탕으로 생성된 특정 객체입니다. “Account”는 클래스이고 Asha의 계정과 Ben의 계정은 두 개의 개체입니다.

당신은 계속해서 객체를 사용해 왔습니다. Python에서는 문자열, 목록, 심지어 함수도 객체이므로 "hello".upper()을 쓸 수 있습니다.

첫 수업

class Account:
    def __init__(self, owner, balance=0):
        self.owner = owner
        self.balance = balance

    def deposit(self, amount):
        if amount <= 0:
            raise ValueError("amount must be positive")
        self.balance += amount
        return self.balance

a = Account("Asha", 100)
b = Account("Ben")

a.deposit(50)
print(a.balance, b.balance)

# 150 0

__init__은 객체를 생성할 때마다 자동으로 실행되며 시작 상태를 설정합니다. a에 입금해도 b은 건드리지 않았습니다. 왜냐하면 각 개체에는 고유한 데이터가 있기 때문입니다. 이 방법은 또한 잘못된 값으로부터 잔액을 보호합니다. Python 예외 처리 가이드에서는 raise를 더 자세히 설명합니다.

자아란 무엇인가?

self은 단순히 메소드가 작업 중인 객체입니다. a.deposit(50)를 작성하면 Python은 효과적으로 Account.deposit(a, 50)을 호출하여 객체를 첫 번째 인수로 전달합니다. 이것이 바로 하나의 메소드 정의가 모든 객체에 서비스를 제공할 수 있는 방법입니다.

이름 self은 키워드라기보다는 강력한 규칙이지만 항상 사용하십시오. 메서드 정의에서 이를 잊어버리는 것은 가장 일반적인 초보자 오류이며 인수 수에 대한 혼란스러운 메시지를 생성합니다.

클래스 속성과 인스턴스 속성

클래스 본문에 직접 설정된 속성은 모든 객체에서 공유됩니다. self의 한 세트는 해당 개체에만 속합니다. 이 예에서는 조회 동작 방식을 보여줍니다.

class Account:
    interest_rate = 0.04    # class attribute

    def __init__(self, owner, balance=0):
        self.owner = owner  # instance attribute
        self.balance = balance

a = Account("Asha", 100)
b = Account("Ben")
print(a.interest_rate, b.interest_rate)   # 0.04 0.04

Account.interest_rate = 0.05
print(a.interest_rate, b.interest_rate)   # 0.05 0.05

a.interest_rate = 0.09
print(a.interest_rate, b.interest_rate, Account.interest_rate)
# 0.09 0.05 0.05

마지막 줄은 사람들을 놀라게 합니다. a을 통해 할당해도 공유 값은 변경되지 않았습니다. 클래스 1을 숨기는 a에 새 인스턴스 속성을 만들었습니다. Python은 먼저 객체를 살펴본 다음 클래스를 찾습니다.

특수(던더) 방법

이중 밑줄이 있는 메서드를 사용하면 개체가 Python의 내장 기능과 함께 작동할 수 있습니다. 이것이 없으면 계정을 인쇄하면 쓸모없는 메모리 주소가 표시됩니다. 두 개를 추가하면 읽을 수 있는 형식이 됩니다.

    def __str__(self):
        return f"{self.owner}: {self.balance}"

    def __repr__(self):
        return f"Account({self.owner!r}, {self.balance})"

print(a)        # Asha: 150
print([a, b])   # [Account('Asha', 150), Account('Ben', 0)]

상속

상속을 통해 새 클래스는 기존 클래스를 재사용하고 차이점만 변경할 수 있습니다. 여기서 Savings은 추가 설정이 있는 Account입니다.

class Savings(Account):
    def __init__(self, owner, balance=0, limit=3):
        super().__init__(owner, balance)
        self.limit = limit

    def __str__(self):
        return f"{super().__str__()} (savings)"

s = Savings("Chitra", 500)
s.deposit(100)
print(s, isinstance(s, Account), s.limit)

# Chitra: 600 (savings) True 3

super()은 상위 버전을 호출하므로 설정 논리가 반복되지 않습니다. deposit는 그대로 상속받았고, __str__은 오버라이드하여 라벨을 추가했습니다. 실제 “is a” 관계에만 상속을 사용하세요. 엔진이 필요한 자동차와 같이 클래스에 무언가만 필요한 경우 해당 객체를 속성으로 지정하세요. 이를 구성이라고 하며 일반적으로 깊은 상속 체인보다 더 유연합니다.

다형성

다형성은 서로 다른 객체가 각자의 방식으로 동일한 메서드 호출에 응답할 수 있음을 의미합니다. 호출 코드는 정확한 유형을 알 필요가 없습니다.

class Square:
    def __init__(self, side):
        self.side = side
    def area(self):
        return self.side ** 2

class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius
    def area(self):
        return round(3.14159 * self.radius ** 2, 2)

for shape in [Square(3), Circle(2)]:
    print(type(shape).__name__, shape.area())

# Square 9
# Circle 12.57

이 두 클래스는 부모를 공유하지도 않습니다. Python은 객체에 오리 타이핑이라고 알려진 접근 방식인 area 메서드가 있는지에만 관심을 갖습니다. 나중에 Triangle을 추가하면 루프를 변경할 필요가 없습니다.

캡슐화 및 속성

Python에는 진정한 비공개 속성이 없으며 대신 규칙에 의존합니다. _price과 같이 단일 밑줄은 다른 개발자에게 “이것은 내부이므로 만지지 마십시오”라고 알려줍니다. 설정된 값을 확인하려면 외부에서 보면 일반 속성처럼 보이는 속성을 사용하세요.

class Product:
    def __init__(self, price):
        self.price = price

    @property
    def price(self):
        return self._price

    @price.setter
    def price(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("price cannot be negative")
        self._price = value

p = Product(100)
p.price = 150
print(p.price)      # 150
p.price = -5        # ValueError: price cannot be negative

이는 일반 속성으로 시작하여 나중에 클래스를 사용하는 코드를 변경하지 않고도 유효성 검사를 추가할 수 있음을 의미합니다. 따라서 Java에서처럼 습관적으로 get_price() 및 set_price() 메서드를 작성하지 마십시오. 여기서 @ 구문은 데코레이터이며, 이는 Python 데코레이터 설명에서 설명합니다.

클래스 메서드와 정적 메서드

class Temperature:
    def __init__(self, celsius):
        self.celsius = celsius

    @classmethod
    def from_fahrenheit(cls, f):
        return cls(round((f - 32) * 5 / 9, 1))

    @staticmethod
    def is_freezing(celsius):
        return celsius <= 0

Temperature.from_fahrenheit(212).celsius   # 100.0
Temperature.is_freezing(-3)                # True

데이터 클래스

클래스가 대부분 데이터를 보유하는 경우 __init__, __repr__ 및 __eq__을 직접 작성하는 것은 지루한 일입니다. @dataclass는 유형 주석에서 이를 생성합니다.

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Item:
    name: str
    price: int
    tags: list = field(default_factory=list)

print(Item("Pen", 10))
print(Item("Pen", 10) == Item("Pen", 10))

# Item(name='Pen', price=10, tags=[])
# True

일반적인 실수

변경 가능한 클래스 속성 사용

이것은 고전적인 버그입니다. 목록은 클래스에 정의되어 있으므로 모든 카트가 이를 공유합니다.

class Cart:
    items = []            # shared by every cart!

    def add(self, item):
        self.items.append(item)

c1, c2 = Cart(), Cart()
c1.add("pen")
print(c2.items)

# ['pen']

self.items = []를 사용하여 __init__에서 생성하면 모든 객체가 자체 목록을 갖게 됩니다.

기타 일반적인 오류

• self를 잊어버렸습니다. 메서드 내부에 balance가 아닌 self.balance을 씁니다.
• 잊어버림 super().__init__(). 그러면 자식은 부모가 설정한 속성을 놓칩니다.
• 거대한 클래스를 구축합니다. 모든 작업을 수행하는 클래스는 테스트하기 어렵습니다. 책임별로 나누어 보세요.
• 깊은 상속. 일반적으로 두 수준이면 충분하며 구성이 더 명확한 경우가 많습니다.
• 테스트를 작성하지 않습니다. 규칙이 있는 클래스는 pytest 튜토리얼에서 작은 카트를 사용하여 보여주듯이 테스트하기 쉽습니다.

마무리

객체 지향 Python은 데이터를 보호하는 동작으로 데이터를 그룹화합니다. __init__, 메서드, __str__로 시작한 다음 문제가 해결되면 상속과 속성을 추가하세요. 다음 단계에서는 동일한 몇 가지 변수를 모든 곳에서 전달하는 스크립트를 가져와 이를 하나의 작은 클래스로 변환합니다.

자주 묻는 질문

계속 학습하세요