Python Academy · 강의

attrs 라이브러리

attrs와 dataclasses 비교하기

attrs 라이브러리은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

attrs란 무엇인가요

attrs는 dataclasses가 표준 라이브러리에 들어오기 몇 년 전부터 필드로 클래스를 만드는 개념을 발전시킨 서드파티 라이브러리입니다. 표준 dataclasses 모듈도 attrs에서 직접 영감을 받았습니다.

attrs는 별도로 설치해야 합니다: pip install attrs.
dataclasses보다 더 많은 기능을 제공합니다.
dataclasses는 내장되어 있어 일상적인 요구 대부분을 충족합니다.

기본 슬롯 사용

큰 차이점은 @define 클래스가 __slots__를 자동으로 사용한다는 것입니다. 따라서 메모리 사용량이 줄고 선언하지 않은 속성을 실수로 추가하는 일을 막을 수 있습니다. 일반 데이터클래스는 slots=True를 전달하지 않는 한 일반적인 __dict__를 사용합니다(Python 3.10 이상).

기본 제공 검증기

attrs에는 바로 사용할 수 있는 검증기가 포함되어 있습니다. 필드에 생성 중 실행되는 검증기를 선언할 수 있으며, 값이 유효하지 않으면 예외가 발생합니다. 데이터클래스에는 기본 제공 검증이 없으므로 __post_init__에서 직접 작성해야 합니다.

from attrs import define, field
from attrs.validators import instance_of

@define
class User:
    age: int = field(validator=instance_of(int))

User(30)        # ok
User('oops')    # raises TypeError

변환기

변환기는 입력값이 저장되기 전에 변환합니다. 예를 들어 문자열을 자동으로 정수로 변환할 수 있습니다. 이는 데이터클래스에 없는 또 다른 기능입니다.

from attrs import define, field

@define
class Item:
    price: int = field(converter=int)

i = Item('42')   # stored as the integer 42
print(i.price)

데이터클래스로 같은 기능 구현

표준 라이브러리로 같은 개념을 표현하면 다음과 같습니다. 데이터클래스는 필드별 연결 지점을 제공하지 않으므로 검증과 변환을 __post_init__에 직접 작성해야 합니다.

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Item:
    price: int

    def __post_init__(self):
        self.price = int(self.price)

print(Item('42'))

두 라이브러리의 asdict

두 라이브러리 모두 asdict 도우미를 제공합니다. 데이터클래스 버전은 dataclasses에 있고, attrs 버전은 attrs에 있습니다. 동작은 거의 같습니다.

from dataclasses import dataclass, asdict

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

print(asdict(Point(1, 2)))

attrs에서 동결 사용

attrs도 불변성을 지원합니다. 읽기 전용 인스턴스에는 @frozen(@define(frozen=True)의 간단한 형태)을 사용하십시오. 이는 @dataclass(frozen=True)와 같은 역할을 합니다.

from attrs import frozen

@frozen
class Point:
    x: int
    y: int

p = Point(1, 2)
print(p)
# p.x = 9  would raise FrozenInstanceError

기능 비교

두 라이브러리를 비교하면 다음과 같습니다.

dataclasses: 표준 라이브러리에 포함되어 설치가 필요 없고 기본 기능을 제공합니다.
attrs: 검증기, 변환기, 기본 슬롯 사용, 더 다양한 설정을 제공합니다.
두 라이브러리 모두 __init__, __repr__, __eq__를 생성합니다.

무엇을 사용해야 할까요

추가 의존성 없이 간단한 데이터 보관 객체가 필요하다면 dataclasses를 선택하십시오. 검증기, 변환기 또는 더 풍부한 설정이 필요하고 의존성을 추가해도 괜찮다면 attrs를 선택하십시오. 많은 프로젝트가 dataclasses로 시작한 뒤, 기능이 부족해질 때만 attrs로 이전합니다.

공통된 뿌리

dataclasses는 attrs에서 많은 부분을 가져왔기 때문에 두 라이브러리 간의 이전은 대개 기계적으로 처리할 수 있습니다. 가져오기와 데코레이터를 바꾸고 검증기나 변환기를 조정하면 됩니다. 하나를 알면 다른 하나도 바로 익숙하게 느껴질 것입니다.

@define은 @dataclass에 대응합니다.
attrs.field는 dataclasses.field에 대응합니다.
dataclasses로 옮길 때 검증기는 __post_init__으로 이동합니다.

간단히 확인하기

표준 dataclasses 모듈에 기본 제공되지 않지만 attrs가 제공하는 기능은 무엇인가요?

정리

attrs와 dataclasses를 비교해 보았습니다.

attrs는 dataclasses에 영감을 주었으며 더 많은 기능을 제공합니다.
attrs는 검증기, 변환기, 기본 슬롯 사용을 추가합니다.
dataclasses는 내장되어 있어 설치가 필요 없습니다.
필요를 충족하는 가장 단순한 도구를 선택하십시오.

자주 묻는 질문