[python] 클래스와 객체 -2(상속, 다형성, 가시성, 데코레이터)

[1] 클래스의 특징

구분	예시
(1)상속 (Inheritance) 부모클래스로 부터 속성과 Method를 물려받은 자식 클래스를 생성하는 것	class Person(object):  # 초기 상속은 object가 기준임   def __init__(self, name, age, gender):     self.name = name     self.age = age     self.gender = gender class Korean(Person):   def __init__(self, name, age, gender, salary, hire_date):   # 속성 지정 안해도 부모클래스 Person로부터 상속받아 속성, 함수 사용 가능     super().__init__(name, age, gender) # super는 부모꺼     self.salary = salary #self는 내꺼     self.hire_date = hire_date
(2) 다형성 (Polymorphism) 같은 이름 메소드(비슷한 역할)의 내부 로직을 다르게(다른 결과) 작성	def talk(self): # 추상화방법,      raise NotImplementedError("Subclass must implement abstract method")    class Cat(Animal):   def talk(self):     return "Meow!"      class Dog(Animal):   def talk(self):     return "Woof! Woof!"   animals = [Cat("야옹"), Cat("냐옹"), Dog("멍멍")] for animal in animals:   print(animal.name +':'+animal.talk())  # 출력결과 야옹:Meow! 냐옹:Meow! 멍멍:Woof! Woof!
(3) 가시성 (Visibility)  * 캡슐화 또는 정보은닉이라고 함 - 클래스간 간섭/정보공유 최소화 객체의 정보를 볼 수 있는 레벨을 조절하는 것 * 누구나 객체 안에 모든 변수를 볼 필요가 없음 1) 객체를 사용하는 사용자가 임의로 정보 수정 방지 2) 필요 없는 정보에는 접근 할 필요가 없음 3) 만약 제품으로 판매한다면? 소스의 보호 -접근허용도 가능: @property => 함수명을 변수명처럼 사용가능 안에있는 정보를 복사해서 외부로 빼줌(원본은 수정되면 안되니까!)	class Product(object):   pass class Inventory(object):   def __init__(self):     self.__items = [] # __ : Private 변수로 선언, 다른 객체가 접근 못함   # 외부에서 엉뚱한 값 넣거나 삭제하지 못하게   def add_new_item(self, product):     if type(product) == Product:       self.__items.append(product)       print("new item added")     else:       raise ValueError("InvaLid Item")        def get_number_of_items(self):     return len(self.__items)    my_inventory = Inventory() my_inventory.add_new_item(Product()) my_inventory.add_new_item(Product()) print(my_inventory.get_number_of_items()) print(my_inventory.__items) # 캡슐화해서 에러남
(4) 데코레이터 @ 1) 일등함수 또는 일급객체 - 변수나 데이터 구조에 할당 가능한 객체 - 파라미터로 전달이 가능+리턴 값으로 사용(ex. map의 파라미터로 함수사용) 2) Inner function (내재함수) 함수 내에 또 다른 함수가 존재 * closures: inner funtion을 return값으로 반환 **클로저는 자바스크립에서 많이씀 비슷한 목적을 가진 다양한 변형이 되어있는 함수들을 만들 수있음 3) decorator funtion  복잡한 클로저 함수를 간단하게!	@property # 함수명을 변수명처럼 사용하여 안에 있는 정보를 외부에 빼줌   def items(self):      return self.__items # 보통은 원본수정 방지를 위해 복사본을 반환해줌    print(my_inventory.items) # [<__main__.Product object at 0x000001A90156BB80>, <__main__.Product  object at 0x000001A90156BB50>] 1) 파이썬의 함수는 일급함수 => return에 함수 반환 가능   a. 변수에 함수 할당 def square(x):   return x*x f = square print(f(5)) # 25 b. 파라미터에 함수 전달 -> 비슷한기능 변형가능한 함수 만들때 사용 def square(x):   return x*x def cube(x):   return x*x*x def formula(method, argument_list):   return [method(i) for i in argument_list] a= [1,2,3,4,5] print(formula(square,a)) # [1, 4, 9, 16, 25] print(formula(cube,a)) # [1, 8, 27, 64, 125] 2) 함수 내에 다른 함수 존재(흔한 구조임) def print_msg(msg):   def printer():     print(msg)   printer() print_msg("Hello") # Hello ** closer : Inner function을 return 값으로 반환 (같은 용도인데 조금 다를때 사용) def star(func): # func자리에 @star 해준 printer가 들어감   def inner(*args, **kwargs): # *args = ("Hello","T")     print(args[1]*30)     func(*args, **kwargs) #  위에 inner의 arguments 전달받음     print(args[1]*30)   return inner @star def printer(msg, mark):   print(msg)    printer("Hello","T") #출력 TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT Hello TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT * 복합한 클로저 def generate_power(exponent): # exponenet = 2   def wrapper(f): # f = raise_two()     def inner(*args): # *args = 7       result = f(*args) # raise_two(7) = 49       return exponent**result # 2**49     return inner   return wrapper @generate_power(2) # 데코레이터에도 arguments 넣을 수 있음 def raise_two(n):   return n**2 # 7**2 =49 print(raise_two(7)) # 562949953421312

 

 

 

※ 출처 : 네이버 부스트코스 - 인공지능 기초 다지기(https://www.boostcourse.org/ai100)