Python 함수: 함수 호출 및 작성 방법

기본값 인자

기본값 인자는 함수 호출 시 인자 값이 전달되지 않으면 기본값을 사용하는 인자입니다. 다음 예제처럼 할당 연산자 =로 기본값을 지정할 수 있습니다:

필수 인자

이름에서 알 수 있듯이, UDF의 필수 인자는 반드시 포함되어야 하는 인자입니다. 이러한 인자는 함수 호출 시 정확한 순서로 전달되어야 하며, 다음 예제와 같습니다:

오류 없이 함수를 호출하려면 a와 b 매개변수에 매핑되는 인자가 필요합니다. a와 b의 순서를 바꿔도 결과는 달라지지 않지만, plus()를 다음과 같이 변경하면 달라질 수 있습니다:

키워드 인자

모든 매개변수를 올바른 순서로 호출하고 싶다면, 함수 호출에 키워드 인자를 사용할 수 있습니다. 이는 매개변수 이름으로 인자를 식별하는 방식입니다. 위의 예제를 가져와 조금 더 명확히 해보겠습니다:

키워드 인자를 사용하면 매개변수의 순서를 바꿔도 함수를 실행했을 때 동일한 결과를 얻을 수 있다는 점에 유의하세요:

가변 개수의 인자

함수에 전달할 인자의 정확한 개수를 모를 때는 *args를 사용한 다음 문법을 사용할 수 있습니다:

별표(*)는 모든 비키워드 가변 인자의 값을 담는 변수 이름 앞에 붙입니다. 여기서 *varint, *var_int_args 또는 다른 어떤 이름이든 plus() 함수에 전달해도 무방하다는 점에 유의하세요.

팁: *args를 별표가 포함된 다른 이름으로 바꿔 보세요. 위 코드는 그대로 동작합니다!

위 함수는 내장 함수 sum()을 사용해 plus()에 전달된 모든 인자의 합을 계산합니다. 

전역 변수 vs. 지역 변수

일반적으로 함수 본문 안에서 정의된 변수는 지역 범위를 가지며, 바깥에서 정의된 변수는 전역 범위를 가집니다. 즉, 지역 변수는 함수 블록 내에서 정의되고 그 함수 내부에서만 접근할 수 있는 반면, 전역 변수는 스크립트의 모든 함수에서 접근할 수 있습니다:

함수 본문 안에서 정의된 지역 변수 total을 출력하려 하면 name 'total' is not defined라는 NameError가 발생하는 것을 볼 수 있습니다. 반면 init 변수는 문제없이 출력됩니다.

위치 전용과 키워드 전용 매개변수

Python 3.8부터는 함수 시그니처에 두 가지 특수 표식 / 와 * 를 사용해 인자를 어떻게 전달해야 하는지 더 엄격히 제어할 수 있습니다. / 앞의 것은 위치 인자로만 전달할 수 있고, * 뒤의 것은 키워드로만 전달할 수 있습니다.

def greet(name, /, greeting="Hello", *, punctuation="!"):
    print(f"{greeting} {name}{punctuation}")

 호출 위치에서의 동작은 다음과 같습니다:

greet("Alice")                          # works
greet("Alice", greeting="Hi")           # works
greet("Alice", "Hi", punctuation="?")   # works

greet(name="Alice")                     # TypeError: name is positional-only
greet("Alice", "Hi", "?")               # TypeError: punctuation is keyword-only

왜 이렇게 할까요? 두 가지 주요 이유가 있습니다.

첫째, 위치 전용 매개변수를 사용하면 이후에 이름을 바꿔도 누구의 코드를 망가뜨리지 않습니다. 매개변수 이름을 키워드로 사용할 수 없으므로 마음대로 바꿀 수 있습니다.

둘째, 키워드 전용 매개변수는 호출자가 무엇을 전달하는지 명확히 하도록 강제합니다. 선택적 플래그나 설정이 여러 개 있을 때 호출이 더 읽기 쉬워집니다.

요약하면, 의도를 깔끔하게 강제하는 방법입니다.

Python의 익명 함수

익명 함수는 Python에서 람다 함수라고도 부릅니다. 표준 def 키워드 대신 lambda 키워드로 선언하기 때문입니다.

위 DataCamp Light 청크에서 lambda x: x*2가 익명 또는 람다 함수입니다. x는 인자이고, x*2는 평가되어 반환되는 식 또는 명령입니다. 이 함수의 특별한 점은, 이 튜토리얼 앞부분의 예시들과 달리 이름이 없다는 것입니다. 위 함수를 UDF로 작성한다면 결과는 다음과 같습니다:

def double(x):
  return x*2

두 개의 인자로 작업하는 람다 함수의 또 다른 예를 살펴보겠습니다:

익명 함수는 짧은 시간 동안 이름 없는 함수가 필요하고 런타임에 생성될 때 사용합니다. 특히 filter(), map(), reduce()와 함께 작업할 때 유용합니다:

filter() 함수는 이름에서 알 수 있듯이 기준 >10에 따라 원래 입력 리스트 my_list를 필터링합니다. 반면 map()은 리스트 my_list의 모든 항목에 함수를 적용합니다. 이 경우 모든 요소에 2를 곱합니다.

reduce() 함수는 functools 라이브러리의 일부입니다. 이 함수는 my_list의 항목들에 왼쪽에서 오른쪽으로 누적 적용하여, 이 경우 하나의 값 55로 줄입니다.

Python에서 main()을 함수로 사용하기

Java 같은 다른 프로그래밍 언어를 사용해 본 경험이 있다면, main 함수가 함수를 실행하는 데 필요하다는 것을 알고 있을 것입니다. 위의 예제에서 보았듯이 Python에서는 반드시 그럴 필요는 없습니다. 하지만 Python 프로그램에 main() 함수를 포함하면 코드를 논리적으로 구성하는 데 도움이 됩니다. 가장 중요한 구성 요소가 모두 이 main() 함수에 담기기 때문입니다.

main() 함수를 쉽게 정의하고, 위의 다른 함수들처럼 호출할 수 있습니다:

하지만 현재 상태에서는 이 모듈을 임포트할 때 main() 함수의 코드가 호출됩니다. 이를 방지하려면 __name__ == '__main__'일 때에만 main() 함수를 호출합니다.

즉, 위 코드 청크는 다음과 같이 변경됩니다:

참고 __main__ 함수 외에도 클래스나 객체의 인스턴스를 초기화하는 __init__ 함수가 있습니다. 간단히 말해 생성자 또는 이니셜라이저로 동작하며, 클래스의 새 인스턴스를 만들 때 자동으로 호출됩니다. 이 함수에서는 새로 생성된 객체가 이 튜토리얼 앞에서 본 self 매개변수에 할당됩니다. 다음 예제를 살펴보세요:

class Dog:
    """A simple Dog class.

    Args:
        legs: Number of legs so that the dog can walk.
        color: The color of the fur.
    """

    def __init__(self, legs: int, color: str) -> None:
        self.legs = legs
        self.color = color

    def bark(self) -> str:
        return "bark" * 2

if __name__ == "__main__":
    dog = Dog(4, "brown")
    print(dog.bark())