클래스를 사용하여 새로운 객체 생성하기

소개

이 섹션에서는 클래스 문 (class statement) 과 새로운 객체를 생성하는 아이디어를 소개합니다.

객체 지향 프로그래밍 (Object Oriented (OO) programming)

코드가 객체들의 모음으로 구성되는 프로그래밍 기법입니다.

객체는 다음으로 구성됩니다:

• 데이터. 속성 (Attributes)
• 동작. 객체에 적용되는 함수인 메서드 (Methods)

이 과정에서 이미 일부 객체 지향 프로그래밍을 사용해 왔습니다.

예를 들어, 리스트를 조작하는 경우를 살펴보겠습니다.

>>> nums = [1, 2, 3]
>>> nums.append(4)      ## Method
>>> nums.insert(1,10)   ## Method
>>> nums
[1, 10, 2, 3, 4]        ## Data
>>>

nums는 리스트의 인스턴스입니다.

메서드 (append() 및 insert()) 는 인스턴스 (nums) 에 연결됩니다.

class 문

새로운 객체를 정의하려면 class 문을 사용합니다.

class Player:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.health = 100

    def move(self, dx, dy):
        self.x += dx
        self.y += dy

    def damage(self, pts):
        self.health -= pts

간단히 말해서, 클래스는 소위 인스턴스에 대해 다양한 연산을 수행하는 함수들의 집합입니다.

인스턴스 (Instances)

인스턴스는 프로그램에서 조작하는 실제 객체입니다.

클래스를 함수처럼 호출하여 생성됩니다.

>>> a = Player(2, 3)
>>> b = Player(10, 20)
>>>

a와 b는 Player의 인스턴스입니다.

강조: class 문은 단지 정의일 뿐이며 (그 자체로는 아무것도 하지 않습니다). 함수 정의와 유사합니다.

인스턴스 데이터 (Instance Data)

각 인스턴스는 자체 로컬 데이터를 가지고 있습니다.

>>> a.x
2
>>> b.x
10

이 데이터는 __init__()에 의해 초기화됩니다.

class Player:
    def __init__(self, x, y):
        ## `self` 에 저장된 모든 값은 인스턴스 데이터입니다.
        self.x = x
        self.y = y
        self.health = 100

저장되는 속성의 총 개수나 유형에 대한 제한은 없습니다.

인스턴스 메서드 (Instance Methods)

인스턴스 메서드는 객체의 인스턴스에 적용되는 함수입니다.

class Player:
    ...
    ## `move` 는 메서드입니다.
    def move(self, dx, dy):
        self.x += dx
        self.y += dy

객체 자체는 항상 첫 번째 인수로 전달됩니다.

>>> a.move(1, 2)

## `a` 를 `self` 에 매칭
## `1` 을 `dx` 에 매칭
## `2` 를 `dy` 에 매칭
def move(self, dx, dy):

관례적으로, 인스턴스는 self라고 불립니다. 하지만 실제로 사용되는 이름은 중요하지 않습니다. 객체는 항상 첫 번째 인수로 전달됩니다. 이 인수를 self라고 부르는 것은 단지 파이썬 프로그래밍 스타일일 뿐입니다.

클래스 스코핑 (Class Scoping)

클래스는 이름의 스코프를 정의하지 않습니다.

class Player:
    ...
    def move(self, dx, dy):
        self.x += dx
        self.y += dy

    def left(self, amt):
        move(-amt, 0)       ## NO. 전역 `move` 함수를 호출합니다.
        self.move(-amt, 0)  ## YES. 위의 메서드 `move` 를 호출합니다.

인스턴스에 대해 작업을 수행하려면 항상 명시적으로 참조해야 합니다 (예: self).

이 일련의 연습부터 이전 섹션의 기존 코드에 일련의 변경 사항을 적용하기 시작합니다. 시작하려면 Exercise 3.18 의 작동하는 버전이 있는 것이 중요합니다. 그렇지 않은 경우, Solutions/3_18 디렉토리에서 찾을 수 있는 솔루션 코드를 사용하십시오. 복사해도 괜찮습니다.

연습 문제 4.1: 데이터를 구조체로 사용하기 (Objects as Data Structures)

2 절과 3 절에서 우리는 튜플과 딕셔너리로 표현된 데이터를 사용했습니다. 예를 들어, 주식 보유는 다음과 같은 튜플로 표현될 수 있습니다.

s = ('GOOG',100,490.10)

또는 다음과 같은 딕셔너리로 표현될 수 있습니다.

s = { 'name'   : 'GOOG',
      'shares' : 100,
      'price'  : 490.10
}

이러한 데이터를 조작하기 위한 함수를 작성할 수도 있습니다. 예를 들어:

def cost(s):
    return s['shares'] * s['price']

하지만 프로그램이 커지면 더 나은 조직감을 만들고 싶을 수 있습니다. 따라서 데이터를 표현하는 또 다른 방법은 클래스를 정의하는 것입니다. stock.py라는 파일을 만들고 단일 주식 보유를 나타내는 Stock 클래스를 정의합니다. Stock의 인스턴스가 name, shares, price 속성을 갖도록 합니다. 예를 들어:

>>> import stock
>>> a = stock.Stock('GOOG',100,490.10)
>>> a.name
'GOOG'
>>> a.shares
100
>>> a.price
490.1
>>>

몇 개의 Stock 객체를 더 만들고 조작합니다. 예를 들어:

>>> b = stock.Stock('AAPL', 50, 122.34)
>>> c = stock.Stock('IBM', 75, 91.75)
>>> b.shares * b.price
6117.0
>>> c.shares * c.price
6881.25
>>> stocks = [a, b, c]
>>> stocks
[<stock.Stock object at 0x37d0b0>, <stock.Stock object at 0x37d110>, <stock.Stock object at 0x37d050>]
>>> for s in stocks:
     print(f'{s.name:>10s} {s.shares:>10d} {s.price:>10.2f}')

... 출력을 확인하세요 ...
>>>

여기서 강조할 한 가지는 Stock 클래스가 객체의 인스턴스를 생성하는 팩토리처럼 작동한다는 것입니다. 기본적으로 함수처럼 호출하면 새로운 객체를 생성합니다. 또한 각 객체는 고유하다는 점을 강조해야 합니다. 즉, 각 객체는 생성된 다른 객체와 별개인 자체 데이터를 가지고 있습니다.

클래스에 의해 정의된 객체는 딕셔너리와 다소 유사합니다. 단지 약간 다른 구문을 사용합니다. 예를 들어, s['name'] 또는 s['price']를 쓰는 대신, 이제 s.name과 s.price를 씁니다.

연습 문제 4.2: 메서드 추가하기 (Adding some Methods)

클래스를 사용하면 객체에 함수를 연결할 수 있습니다. 이것을 메서드라고 하며, 객체 내부에 저장된 데이터를 조작하는 함수입니다. Stock 객체에 cost() 및 sell() 메서드를 추가합니다. 다음과 같이 작동해야 합니다.

>>> import stock
>>> s = stock.Stock('GOOG', 100, 490.10)
>>> s.cost()
49010.0
>>> s.shares
100
>>> s.sell(25)
>>> s.shares
75
>>> s.cost()
36757.5
>>>

연습 문제 4.3: 인스턴스 목록 만들기 (Creating a list of instances)

딕셔너리 목록에서 Stock 인스턴스 목록을 만들려면 다음 단계를 시도해 보세요. 그런 다음 총 비용을 계산합니다.

>>> import fileparse
>>> with open('portfolio.csv') as lines:
...     portdicts = fileparse.parse_csv(lines, select=['name','shares','price'], types=[str,int,float])
...
>>> portfolio = [ stock.Stock(d['name'], d['shares'], d['price']) for d in portdicts]
>>> portfolio
[<stock.Stock object at 0x10c9e2128>, <stock.Stock object at 0x10c9e2048>, <stock.Stock object at 0x10c9e2080>,
 <stock.Stock object at 0x10c9e25f8>, <stock.Stock object at 0x10c9e2630>, <stock.Stock object at 0x10ca6f748>,
 <stock.Stock object at 0x10ca6f7b8>]
>>> sum([s.cost() for s in portfolio])
44671.15
>>>

연습 문제 4.4: 클래스 사용하기 (Using your class)

report.py 프로그램의 read_portfolio() 함수를 수정하여 연습 문제 4.3 에서 보여준 것처럼 포트폴리오를 Stock 인스턴스 목록으로 읽도록 합니다. 그런 다음 report.py 및 pcost.py의 모든 코드를 수정하여 딕셔너리 대신 Stock 인스턴스로 작동하도록 합니다.

힌트: 코드에 큰 변경을 할 필요는 없습니다. 주로 s['shares']와 같은 딕셔너리 접근을 s.shares로 변경하게 됩니다.

이전과 동일하게 함수를 실행할 수 있어야 합니다.

>>> import pcost
>>> pcost.portfolio_cost('portfolio.csv')
44671.15
>>> import report
>>> report.portfolio_report('portfolio.csv', 'prices.csv')
      Name     Shares      Price     Change
---------- ---------- ---------- ----------
        AA        100       9.22     -22.98
       IBM         50     106.28      15.18
       CAT        150      35.46     -47.98
      MSFT        200      20.89     -30.34
        GE         95      13.48     -26.89
      MSFT         50      20.89     -44.21
       IBM        100     106.28      35.84
>>>

요약 (Summary)

축하합니다! 클래스 랩을 완료했습니다. LabEx 에서 더 많은 랩을 연습하여 기술을 향상시킬 수 있습니다.