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Effective Python 2/E - Brett Slatkin

1. Pythonic

가. Helper Function > Complex Expressions

나. unpacking > indexing

다. zip for iterators in parallel

라. assignment expression

2. List & Dict

가. unpacking > slicing

나. get > in, KeyError

다. defaultdict > setdefault

라. __missing__ for setting default

3. Function

가. Exception > None

Reference

1. Pythonic

가. Helper Function > Complex Expressions

복잡한 식 보다는 도우미 함수를 사용하여 가독성을 높일 것

Don’t Do This

request = {"name": ["MJ"], "phone": ["010-111"]}

name = request.get("name", [""])[0] or 0
Python
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Do this

def get_first_value(values, key, default=0):
	found = values.get(key, [''])
		if found[0]:
			return int(found[0])
		return default

request = {"name": ["MJ"], "phone": ["010-111"]}

name = get_first_value(request, "name")
Python
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Why

•

명확함에 따른 가독성 우위가 간결함에 따른 미세한 성능 우위 보다 낫다

→ 가독성 우위는 유지보수의 편리함으로 이어지고 이것은 휴먼에러 감소와 유지보수 용이로 이어짐

→ 미세한 성능 우위는 사람이 체감할 수 없음

나. unpacking > indexing

반복문에서 index 대신 unpacking을 사용하여 가독성을 높일 것

Don’t Do This

name_age_tuples = [('MJ', 30), ('DB', 29)]
for i in range(len(name_age_tuples)):
	name_age_tuple = name_age_tuples[i]
	name = name_age_tuple[0]
	age = name_age_tuple[1]
	print(f'{i + 1}: {name}, {age}')
Python
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Do this

•

특히 반복문에서 unpacking 사용 시 코드의 가독성이 크게 향상된다

name_age_tuples = [('MJ', 30), ('DB', 29)]
for i, (name, age) in enumerate(name_age_tuples, 1):
	print(f'{i}: {name}, {age}')
Python
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Why

•

인덱스를 사용하지 않으면 ‘시각적 잡음'이 줄기 때문에 코드의 의도가 명확하게 드러난다

다. zip for iterators in parallel

길이가 같은 복수개의 이터레이터 사용 시 zip을 사용하여 가독성을 높일 것

Don’t Do This

longest_name = None
max_count = 0

for i in rage(len(names)):
	count = counts[i]
	if count > max_count:
		longest_name = names[i]
		max_count = count
Python
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Do this

•

길이가 다를 경우, 짧은 길이의 이터레이터에 맞춰 반복됨

→ 긴 길이의 이터레이터에 맞춰 반복할 때는 zip 대신 itertools.zip_longest 함수 사용

→ 이 때, 짧은 길이의 이터레이터의 outbound 요소는 None 처리됨

for count, name zip(counts, names):
	if count > max_count:
		longest_name = name
		max_count = count
Python
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Why

•

인덱스를 사용하지 않으면 ‘시각적 잡음'이 줄기 때문에 코드의 의도가 명확하게 드러난다

라. assignment expression

왈러스 연산자를 사용하여 메소드 호출과 변수 할당 식의 반복을 줄일 것

Don’t Do This

Python
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Do this

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Why

•

2. List & Dict

가. unpacking > slicing

source interator 반복 사용 시 unpakcing 활용하여 코드반복과 휴먼에러 가능성을 줄일 것

Don’t Do This

all_csv_rows = list(generate_csv(source))
header = all_csv_rows[0]
rows = all_csv_rows[1:]
print(f'header: {header}, len of rows: {len(rows)}')
Python
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Do this

•

단, unpacking에 따른 결과를 메모리가 충분히 감당할 수 있는 경우만 사용한다

→ 메모리 부족에 따른 프로그램 강제 종료로 이어질 수 있음

•

만약 rows에 많은 데이터가 들어있을 가능성이 있다면 예외나 유효성 검사를 통해 가능성을 사전 차단해야 한다

→ 예를 들어 csv파일 여부 및 파일 이름 등을 체크하여 의도한 csv 파일만 받을 수 있도록 유효성 로직을 추가한다

it = generate_csv(source)
header, *rows = it
print(f'header: {header}, len of rows: {len(rows)}')
Python
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Why

•

unpacking 사용 시 index에 기반한 slicing 사용 보다 휴먼에러를 줄이는데 용이하다

•

unpacking 사용에 따라 반복을 줄이고 인덱스를 사용하지 않음으로써 코드의 의도가 명확하게 드러난다

나. get > in, KeyError

Don’t Do This

Python
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Do this

Python
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Why

•

다. defaultdict > setdefault

Don’t Do This

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Do this

Python
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Why

•

라. missing for setting default

Don’t Do This

Python
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Do this

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•

3. Function

가. Exception > None

예외 발생 시 None을 반환하지 말고 Exception을 발생시켜 휴먼에러를 줄일 것

Don’t Do This

•

unpacking에 따른 None 반환도 자제

def divide(a, b):
	try:
		return a / b
	except ZeroDivisionError:
		return None
Python
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def divide(a, b):
	try:
		return True, a / b
	except ZeroDivisionError:
		return False, None
Python
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Do this

•

Exception 처리 부분이 있다면 아래와 같이 docstring 작성하여 관련 설명을 추가하는 것을 권장

•

명시성 향상을 위해 타입 지정 권장

def divide(a: float, b: float) -> float:
	"""a를 b로 나눔

	Raises: 
			ValueError: b가 0일 때 나눗셈을 할 수 없다
	"""
	try:
		return a / b
	except ZeroDivisionError:
		return ValueError('잘못된 입력')

try:
	result = divide(x, y)
except ValueError:
	print('잘못된 입력')
else:
	print(f'결과: {result}')
Python
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Why

•

함수에서 None 반환 시 ‘0 또는 False’ 반환에 따른 값 처리와 혼동될 수 있다

→ 조건문에서 None과 0와 False는 모두 False로 평가된다

•

‘None 반환’은 ‘예외 발생’과 논리적 연관성이 떨어진다 

→ None은 ‘값이 지정되지 않음'을 뜻하므로 논리적으로 ‘예외 발생'과 직접적인 연관이 없다

Reference

•

Brett Slatkin, Effective Python 2nd Edition, https://effectivepython.com/

•

(번역명) 파이썬 코딩의 기술, https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=254321728