[파이썬 정복하기] 라이브러리 5장 - 함수형 프로그래밍 다루기2 (맥OS 기준)

OS: MAC

참고: 👉 점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 바로가기

029. 순서대로 좌표를 정렬하려면?―functools.cmp_to_key(캄프투키)

- 직접 만든 비교 함수를 정렬 키 함수로 바꿔주는 도구. 좌표, 다중 조건, 사용자 정의 객체 정렬에서 매우 유용.

구분	내용	예시	결과
모듈	고차 함수(함수를 다루는 함수)를 담은 내장 라이브러리	import functools(펑터스)	—
기능 요약	비교 함수(cmp)를 정렬 키 함수(key) 로 변환해 복잡한 정렬 기준 구현	sorted(iterable, key=functools.cmp_to_key(compare_func)) # 음수: 첫 번째 값이 더 작다 → 앞으로, 0 : 두 값이 같다. 양수: 첫 번째 값이 더 크다 → 뒤로	—
예시①	좌표를 (x, y) 순서로 오름차순 정렬	import functools def compare(p1, p2):    if p1[0] != p2[0]:          return p1[0] - p2[0]    else:    return p1[1] - p2[1] points = [(3,4),(1,2),(3,2),(2,5)] result = sorted(points, key=functools.cmp_to_key(compare)) print(result)	[(1, 2), (2, 5), (3, 2), (3, 4)]
예시②	숫자를 큰 순서대로(내림차순) 정렬	import functools def compare(a, b):          return b - a nums = [5,2,9,1,7] result = sorted(nums, key=functools.cmp_to_key(compare)) print(result)	[9, 7, 5, 2, 1]
예시③	문자열 길이 기준으로 정렬	import functools def compare_len(a, b):        return len(a) - len(b) words = ['apple','kiwi','banana','pear'] result = sorted(words, key=functools.cmp_to_key(compare_len)) print(result)	['kiwi', 'pear', 'apple', 'banana']

라이브러리 예제 문제: 

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 29번 문제

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 29번 문제 해석 및 결과

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 29번 문제 해석 및 결과 2(key=lambda x 함수 사용)

030. 웹 페이지를 임시로 저장하려면? ― functools.lru_cache

- lru_cache는 같은 인자에 대한 함수 결과를 자동 저장해, 다음 호출을 즉시 반환하게 하는 초간단 성능 부스트 데코레이터.

 

• I/O(웹, DB) 처럼 느린 작업 결과를 인자값만으로 결정할 수 있으면 효과가 큼.
• 결과가 자주 바뀌는 API라면: maxsize를 작게, 주기적으로 cache_clear() 호출 or 응답에 버전/타임스탬프를 인자로 포함해 캐시 갱신 제어.
• 입력이 리스트·딕셔너리처럼 해시 불가 타입이면 튜플/프리즈딕트 등 해시 가능한 형태로 변환해 인자로 넘겨야 함.

 

구분	내용	예시	결과
모듈	표준 라이브러리의 메모이제이션(결과 캐싱) 데코레이터	from functools(펑터스) import lru_cache(엘-알-유 캐시)	—
기본 문법	함수 호출 결과를 인자값 기준으로 캐시	from functools import lru_cache @lru_cache() def get(url):   # 실제론 requests.get(url).text 등      return f"{url}의 HTML"	같은 url로 다시 호출하면 계산/요청 생략, 캐시에서 즉시 반환
웹 요청 캐싱 (모의)	최초만 “느림”, 이후 “빠름”	import time from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def fetch(url):      time.sleep(1) # 느린 I/O 가정            return f"DATA: #실제 url 주소 입력 {url}" fetch("a") # 1초 fetch("a") # 즉시(캐시)	첫 호출: 약 1초 ⏳ → 이후 동일 인자: 즉시 ⚡
maxsize	캐시 크기(항목 수) 제한. 초과 시 LRU부터 삭제	@lru_cache(maxsize=2)	3개 키를 번갈아 호출하면 가장 오래 안 쓴 항목부터 제거
typed	1과 1.0을 다른 인자로 취급	@lru_cache(typed=True)	f(1)과 f(1.0)이 별도로 캐시됨
캐시 상태 확인	적중/미스/현재용량 등 통계	info = fetch.cache_info() # CacheInfo(hits=1, misses=1, maxsize=128, currsize=1)	적중/미스 수를 숫자로 확인 가능
캐시 비우기	특정 함수의 캐시 전부 삭제	fetch.cache_clear()	다음 호출은 다시 계산/요청 수행
키 포인트	순수 함수(부작용/외부상태 의존 적음)에 적합	—	요청 결과가 자주 재사용될 때 성능 큰 폭 개선

라이브러리 예제 문제: 

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 30번 문제

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 30번 문제 해석 및 결과

031. 기존 함수로 새로운 함수를 만들려면? ― functools.partial(파셜)

- 함수 일부 인자를 고정해 새 함수로 만드는 도구

- 기본값을 매번 반복해서 전달하지 않아도 됨. 콜백 함수, GUI 버튼, 스레드 등에 자주 활용됨

구분	내용	예시	결과
모듈	기존 함수를 “부분 적용”하여 새로운 함수 생성	import functools(펑터스)	—
기능 요약	일부 인수를 미리 고정한 새 함수를 만들 때 사용 → 매번 같은 인수를 넣지 않아도 됨	functools.partial(함수명, 고정인자)	—
기본 문법	functools.partial (func, *args, **kwargs) 기존 함수 func의 일부 인자를 미리 지정해 고정시킴	double = functools.partial(pow, exp=2) double(3)	9
예시①	숫자를 제곱하는 함수 미리 정의	import functools pow2 = functools.partial(pow, exp=2) print(pow2(5))	25
예시②	문자열 왼쪽 정렬 함수	import functools align_left = lambda s: s.ljust(10, '*') print(align_left('Hi'))	Hi********
예시③	웹 요청 기본 주소 고정	import functools fetch = functools.partial(print, "요청 URL:") fetch("https://example.com")	요청 URL: https://example.com

라이브러리 예제 문제: 

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 31번 문제

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 31번 문제 해석 및 결과

032. 함수를 적용하여 하나의 값으로 줄이려면? ― functools.reduce

- 반복 가능한 데이터를 누적해서 하나의 값으로 만든다

항목	설명	예시	결과
기능 요약	여러 개의 값을 누적 계산하여 하나의 값으로 축약 (reduce) 하는 함수	reduce(함수, iterable[, 초기값])	-
모듈 위치	functools 모듈 안에 포함	from functools import reduce	-
필수 인자	- 함수: 누적 계산에 사용할 함수 - iterable: 리스트, 튜플 등 반복 가능한 객체	from functools import reduce nums = [1, 2, 3, 4, 5] ① result = reduce(lambda x, y: x + y, nums)     print(result) ② result2 = reduce(lambda x, y: x * y, nums)      print(result2) # reduce(add, seq) → 누적 덧셈    reduce(mul, seq) → 누적 곱셈	① 15 ② 120
선택 인자	초기값: 누적 연산의 시작값을 지정할 수 있음 (없으면 첫 요소부터 시작)	from functools import reduce reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5], 10)	25
동작 과정	[1, 2, 3, 4, 5] → (((1+2)+3)+4)+5 식으로 하나로 줄여감	lambda x, y: x + y	-
대표 활용 예시	문자열 연결	from functools import reduce w = ['ChatGPT', 'makes', 'coding', 'fun!'] s = reduce(lambda x, y: x + ' ' + y, w) print(s) # ''.join(iterable)도 자주 쓰이는 문자열 연결 방법 예) ''.join(['a', 'b', 'c']) > 'abc'	ChatGPT makes coding fun!
같이 쓰면 좋은 함수	operator 모듈의 함수 (add, mul 등)	from functools import reduce from operator import add, mul ① print(reduce(add, [10, 20, 30, 40])) ② print(reduce(mul, [2, 3, 4, 5]))  # 곱 ③ print(reduce(add, [10, 20, 30], 100))	① 100 ② 120 ③ 160

라이브러리 예제 문제: 

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 32번 문제

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 32번 문제 해석 및 결과

033. 래퍼 함수의 속성을 유지하려면? ― functools.wraps

- @wraps(func) = “데코레이터를 써도 원래 함수의 이름과 설명은 그대로 두자!”

구분	설명	예시	결과
기능 요약	래퍼(Wrapper) 함수가 원본 함수의 속성 (__name__, __doc__, 등) 을 그대로 유지하도록 해주는 데코레이터	@wraps(original_function)	래퍼 함수도 원본 함수처럼 보이게 함
문제 상황 (wraps 사용 전)	데코레이터를 쓰면 원래 함수 이름, 설명이 모두 래퍼 함수로 덮여버림	def outer(func):        def wrapper():                print("실행 전")                func()        return wrapper @outer def hello():        """인사 함수"""        print("안녕!") print(hello.__name__) print(hello.__doc__)	wrapper None
해결 방법 (wraps 사용 후)	functools.wraps()로 원본 함수 정보를 복사	from functools import wraps def outer(func):        @wraps(func)         def wrapper():                print("실행 전")                func()        return wrapper @outer def hello():        """인사 함수"""        print("안녕!") print(hello.__name__) print(hello.__doc__)	hello 인사 함수
보존되는 속성	__name__, __doc__, __module__, __annotations__ 등	예: hello.__name__ → "hello"	원본 함수 메타데이터 유지
필요 이유	디버깅, 로깅, 문서화(help()), 테스트 시 함수 이름/문서가 달라지면 혼란 발생	-	wraps로 일관성 유지
위치	functools 모듈에 포함	from functools import wraps	표준 라이브러리 내장

라이브러리 예제 문제: add() 함수에 elapsed 데코레이터를 사용하더라도 함수 이름과 함수 설명문이 그대로 나오도록 하려면 어떻게 해야 할까?

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 33번 문제

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 33번 문제 해결 및 결과1

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 33번 문제 해결 및 결과2

034. 다양한 기준으로 정렬하려면? ― operator.itemgetter

구분	설명	예시	결과
기능 요약	객체(리스트, 튜플, 딕셔너리 등)에서 지정한 인덱스나 키의 값을 꺼내는 함수를 만들어 줌	from operator import itemgetter get_second = itemgetter(1) print(get_second(('A', 10)))	10
주 사용처	sorted()나 list.sort()에서 정렬 기준(key) 으로 사용	from operator import itemgetter items = [('A', 2), ('C', 1), ('B', 3)] print(sorted(items, key=itemgetter(1)) # 두 번째 값(1) 오름차순 정렬	[('C', 1), ('A', 2), ('B', 3)]
기본 문법	itemgetter(n) 또는 itemgetter(n1, n2, ...) 형태	from operator import itemgetter data = ('x', 'y', 'z') print(itemgetter(0, 2)(data)) #0번째, 2번째 값 추출	('x', 'z')
단일 기준 정렬	리스트의 한 인덱스를 기준으로 정렬	from operator import itemgetter people = [('길동', 30), ('영희', 25), ('철수', 35)] print(sorted(people, key=itemgetter(1))) # 나이순(1) 오름차순 정렬	[('영희', 25), ('길동', 30), ('철수', 35)]
다중 기준 정렬	여러 인덱스를 기준으로 정렬할 수 있음	from operator import itemgetter students = [('A', 2, 90), ('B', 1, 95), ('C', 1, 85)] print(sorted(students, key=itemgetter(1, 2))) # 두 번째 값(1) 오름차순 정렬	[('C', 1, 85), ('B', 1, 95), ('A', 2, 90)]
딕셔너리 리스트 정렬	key 이름 기준으로 정렬 가능	from operator import itemgetter users = [{'name': '철수', 'age': 30}, {'name': '영희', 'age': 25}] print(sorted(users, key=itemgetter('age'))) # 나이순('age') 오름차순 정렬	[{'name': '영희', 'age': 25}, {'name': '철수', 'age': 30}]
lambda 비교	lambda x: x[n] 과 같은 역할이지만 더 빠름	from operator import itemgetter data = [('A', 3), ('B', 1), ('C', 2)] print(sorted(data, key=lambda x: x[1])) print(sorted(data, key=itemgetter(1))) # 학년(1) → 점수(2) 순 오름차순 정렬	[('B', 1), ('C', 2), ('A', 3)]
복수 키 정렬 결과	itemgetter(1, 2)은 (x[1], x[2]) 튜플 반환 → 자동 비교	from operator import itemgetter records = [(1, 2, 3), (1, 1, 5), (1, 2, 1)] print(sorted(records, key=itemgetter(1, 2))) # 두 번째 값(1) → 세 번째 값(2) 순 오름차순 정렬	[(1, 1, 5), (1, 2, 1), (1, 2, 3)]
모듈 위치	operator 모듈에 포함된 함수	import operator print(operator.itemgetter)	<class 'operator.itemgetter'>

라이브러리 예제 문제:

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 34번 문제

점프 투 파이썬 - 라이브러리 예제 편 5장 34번 문제 해설 및 결과