[ 데코레이터 / Python ] 데코레이터는 왜 사용하고, 어떻게 사용해야할까

1. 데코레이터의 기본 개념

데코레이터는 하나의 함수를 다른 함수에 인자로 전달하여, 원본 함수에 새로운 기능을 추가하거나 수정하는 데 사용됩니다. Python에서 데코레이터는 @ 기호와 함께 사용됩니다.

 

@데코레이터
def 함수이름():
    pass

 

위 구문은 함수이름 = 데코레이터(함수이름)과 동일하게 동작합니다.

예를 들어, 다음과 같은 단순 데코레이터는 어떤 함수가 호출될 때마다 그 함수의 이름을 출력합니다.

 

def simple_decorator(func):
    def wrapper():
        print(f"Calling function: {func.__name__}")
        func()
    return wrapper

@simple_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

# 출력:
# Calling function: say_hello
# Hello!

 

즉 데코레이터는 함수안에서 함수를 유연하게 호출하기 위해 사용합니다.

 

2. 데코레이터의 내부 동작 원리

데코레이터는 다음과 같은 방식으로 동작합니다.

1. func 파라미터로 함수를 받습니다.
2. 함수 wrapper는 원래 함수에 새로운 기능을 추가하여 func()를 실행합니다.
3. 최종적으로, wrapper 함수를 반환하여 데코레이터된 함수를 감싸게 합니다.

이로 인해 함수 호출 시마다 새로운 기능이 추가된 wrapper 함수가 실행됩니다.

 

3. 다양한 데코레이터 예제

예제 1: 함수 실행 시간 측정 데코레이터

이 데코레이터는 함수의 실행 시간을 측정해 출력해줍니다.

import time

def timer_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Execution time of {func.__name__}: {end_time - start_time:.4f} seconds")
        return result
    return wrapper

@timer_decorator
def slow_function():
    time.sleep(2)
    print("Function complete.")

slow_function()

# 출력:
# Function complete.
# Execution time of slow_function: 2.0001 seconds

 

예제 2: 함수에 인자 전달하는 데코레이터

위 데코레이터는 함수에 인자를 전달하는 경우에도 사용할 수 있도록 *args와 **kwargs를 사용했습니다. 예를 들어, 권한을 확인하는 데코레이터를 만들어 봅시다.

def check_permission(permission_required):
    def decorator(func):
        def wrapper(user_permission, *args, **kwargs):
            if user_permission == permission_required:
                return func(*args, **kwargs)
            else:
                print("Permission Denied")
        return wrapper
    return decorator

@check_permission("admin")
def delete_file():
    print("File deleted.")

# 예제 실행
delete_file("admin")   # Permission granted
delete_file("guest")   # Permission Denied

# 출력:
# File deleted.
# Permission Denied

 

예제 3: 여러 데코레이터 사용하기

여러 데코레이터를 한 함수에 적용할 수 있습니다. 이 경우, 데코레이터는 위에서 아래로 차례로 적용됩니다.

def make_upper(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return result.upper()
    return wrapper

def print_stars(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("*****")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("*****")
        return result
    return wrapper

@print_stars
@make_upper
def greet():
    return "hello"

print(greet())

# 출력:
# *****
# HELLO
# *****

 

4. 클래스 메서드 데코레이터

클래스 메서드에 데코레이터를 사용하는 것도 가능합니다. 예를 들어, staticmethod나 classmethod를 데코레이터로 활용하여 메서드를 정적 또는 클래스 메서드로 만들 수 있습니다

class MathOperations:
    @staticmethod
    def add(x, y):
        return x + y
    
    @classmethod
    def multiply(cls, x, y):
        return x * y

# 메서드 호출
print(MathOperations.add(5, 7))         # 출력: 12
print(MathOperations.multiply(5, 7))    # 출력: 35

 

결론: 데코레이터의 장단점과 필요성

데코레이터가 필요한 이유

데코레이터는 반복적인 작업을 코드 수정 없이 추가할 수 있는 유연한 방법을 제공합니다. 이를 통해 로깅, 권한 관리, 성능 측정 등 여러 기능을 여러 함수에 쉽게 적용할 수 있습니다.

장점

1. 재사용성: 동일한 기능을 여러 함수에 쉽게 적용할 수 있어 코드 재사용이 용이합니다.
2. 가독성: 기능을 분리하여 코드의 핵심 로직과 부가 기능(로깅 등)을 명확히 구분할 수 있습니다.
3. 유연성: 함수의 동작을 동적으로 변경할 수 있어 테스트 및 유지보수에 유리합니다.

단점

1. 디버깅 어려움: 데코레이터가 여러 개 중첩되면 함수의 호출 흐름을 추적하기 어려울 수 있습니다.
2. 복잡성 증가: 과도하게 사용하면 코드가 복잡해지고 가독성이 떨어질 수 있습니다.

데코레이터는 Python의 함수형 프로그래밍을 이해하고 코드의 모듈화와 재사용성을 높이기 위한 강력한 도구이므로, 적절하게 사용하면 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.