Python에서 데코레이터(Decorator)는 함수나 메서드에 추가적인 기능을 부여하는 강력한 도구이다. 데코레이터는 코드의 재사용성을 높이고, 함수의 동작을 동적으로 변경할 수 있게 해준다.
1. 데코레이터란?
데코레이터는 다른 함수를 수정하지 않고, 그 함수에 새로운 기능을 추가할 수 있는 방법이다. 간단히 말해, 데코레이터는 함수를 감싸는(wrapper) 함수로, 원래의 함수에 새로운 기능을 추가하거나, 함수의 실행 결과를 수정할 수 있다. 데코레이터는 함수나 메서드를 매개변수로 받아서 새로운 함수를 반환하는 클로저 패턴을 사용한다.
2. 데코레이터의 기본 구조
데코레이터를 정의하는 기본 구조는 다음과 같습니다:
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
# 함수 실행 전
result = func(*args, **kwargs)
# 함수 실행 후
return result
return wrapper여기서 my_decorator는 데코레이터 함수이며, wrapper 함수는 원래의 func 함수를 감싸는 함수이다. wrapper 함수 내에서 func를 호출하고, 그 결과를 반환한다. 데코레이터는 주로 @ 문법을 사용하여 적용된다.
3. 데코레이터의 사용 예시
간단한 데코레이터 예시를 통해 데코레이터의 동작을 알아보자.
def simple_decorator(func):
def wrapper():
print("함수 실행 전")
func()
print("함수 실행 후")
return wrapper
@simple_decorator
def say_hello():
print("Hello, World!")
say_hello()출력:
함수 실행 전
Hello, World!
함수 실행 후위 코드에서 @simple_decorator는 say_hello 함수에 데코레이터를 적용한다. say_hello 함수가 호출될 때, 실제로는 wrapper 함수가 실행되며, 그 안에서 say_hello 함수가 호출된다. 이를 통해 함수 실행 전후로 추가적인 동작을 삽입할 수 있다.
4. 데코레이터의 활용 사례
4.1. 로깅 데코레이터
로깅(logging)은 함수가 호출될 때마다 그 동작을 기록하는 것이다. 로깅 데코레이터는 함수를 호출할 때마다 로그를 남기게 한다.
def logging_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Calling function {func.__name__} with arguments {args} and {kwargs}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"Function {func.__name__} returned {result}")
return result
return wrapper
@logging_decorator
def add(a, b):
return a + b
result = add(5, 3)출력:
Calling function add with arguments (5, 3) and {}
Function add returned 8이 데코레이터는 함수의 이름, 인자, 그리고 반환값을 출력하여 함수의 동작을 추적할 수 있다.
4.2. 실행 시간 측정 데코레이터
함수의 실행 시간을 측정하여 성능을 분석할 수 있다.
import time
def timer_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"Function {func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds")
return result
return wrapper
@timer_decorator
def slow_function():
time.sleep(2)
print("Finished slow function")
slow_function()출력:
Finished slow function
Function slow_function took 2.0023 seconds이 데코레이터는 함수가 얼마나 오래 실행되는지를 측정한다. 성능 최적화가 필요한 코드에서 매우 유용하다.
4.3. 권한 검사 데코레이터
권한 검사 데코레이터는 사용자가 특정 기능에 접근할 수 있는지를 확인하는 데 사용된다.
def requires_permission(permission):
def decorator(func):
def wrapper(user, *args, **kwargs):
if user.get("permissions", []) and permission in user["permissions"]:
return func(user, *args, **kwargs)
else:
print(f"User {user['name']} does not have permission: {permission}")
return None
return wrapper
return decorator
@requires_permission("admin")
def delete_database(user):
print("Database deleted!")
user = {"name": "Alice", "permissions": ["user"]}
delete_database(user)
admin_user = {"name": "Bob", "permissions": ["admin"]}
delete_database(admin_user)출력:
User Alice does not have permission: admin
Database deleted!이 데코레이터는 사용자가 특정 권한을 가지고 있는지 확인하고, 해당 권한이 없으면 함수의 실행을 차단한다.
5. 파라미터가 있는 데코레이터
지금까지 살펴본 데코레이터는 함수에 추가적인 기능을 제공했다. 하지만, 때로는 데코레이터 자체에 파라미터를 전달해야 할 때가 있다. 이를 위해 데코레이터 함수를 또 다른 함수로 감싸는 방식으로 구현할 수 있다.
파라미터를 받는 데코레이터 예시
def repeat(num_times):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(num_times):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")
greet("Alice")출력:
코드 복사
Hello, Alice!
Hello, Alice!
Hello, Alice!이 예제에서 @repeat(3) 데코레이터는 greet 함수를 3번 반복 실행하도록 한다.
