![Screenshot](/TIL/assets/img/2024-07-07-PythonBasicsWhyuse__init__py_0.png)

안녕하세요! 오늘은 Python의 **init**.py에 대해 이해해보겠습니다. 아주 작지만 중요한 역할을 하는 파일이에요. 기술 용어 없이 쉽게 파악해봐요.

## **init**.py란?

Python 파일이 모인 디렉터리를 패키지로 취급하고 싶다면 **init**.py 파일을 넣어주면 됩니다. 그러면 Python이 그 디렉터리를 패키지로 인식해요. 코드와 Python 사이의 비밀 악수 같은 존재죠.



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![image](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*vRslGzL6g4YZkmkF5DDX1g.gif)

# 이 init.py 파일 안에는 무엇이 있을까요?

파이썬의 **init**.py에 대해 궁금해 해보셨나요? 이 파일은 단순히 빈 파일일 수도 있고, 특별한 설정이 필요한 경우 일부 초기화 코드를 포함할 수도 있습니다. 하지만 대부분의 경우, 비어있는 **init**.py 파일만 있어도 충분합니다. **init**.py 파일을 패키지의 사용 준비가 되어 있다고 생각해보세요. 누군가 당신의 패키지를 사용하고자 할 때, 그들은 코드에서 그것을 import하고 Python은 그 마법같은 **init**.py를 찾아볼 것입니다.

**init**.py가 없으면, Python은 당신의 디렉토리를 패키지로 인식하지 못하며 표준 "import" 문을 사용하여 해당 모듈을 가져올 수 없습니다.



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![](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*ICEW26oY5tK3yjpO267rHw.gif)

# \_\_init\_\_.py 가 파이썬 패키지 생성에 어떻게 도움이 될까요?

\_\_init\_\_.py 는 코드를 모듈화된 청크로 구성할 수 있게 해주어 모든 것을 매우 효율적으로 관리하고 재사용할 수 있습니다. 패키지의 청사진으로 상상해보세요 — \_\_init\_\_.py 에서 공통 함수, 변수를 정의하거나 다른 모듈을 import하여 패키지의 기능에 대한 기반을 설정할 수 있습니다.

# 예제



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간단한 패키지인 my_package를 생성해보겠습니다. my_package 디렉토리 내부에서 어떻게 **init**.py가 작동하는지 설명하기 위해 빈 **init**.py 파일을 만들고 greetings.py 파일을 생성하여 say_hello() 함수를 작성해봅시다. 이 함수는 “Hello, World!”를 출력합니다.

![image](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*Bk3i_Yta7rGPZ9b_xap4KA.gif)

```python
# greetings.py
def say_hello():
  print("Hello, World!")
```

이제 my_package 디렉토리 외부의 어떤 파일에서든 greetings 모듈을 가져와 say_hello() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 때 **init**.py 파일이 greetings 모듈을 my_package 네임스페이스 내에서 접근 가능하게 만들어주기 때문에 “Hello, World!”가 출력됩니다.



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<img src="https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*fcHy0Fyq7xfaCafR3hcGHw.gif" />

# 결론

**init**.py는 구조화되고 조직화된 Python 패키지를 만드는 데 중요한 기본 요소입니다. 코드를 함께 유지하는 보이지 않는 접착제처럼 동작하여 재사용하고 공유하기가 쉬워집니다. 간단히 말하면, **init**.py는 Python 프로젝트의 시작 선과도 같습니다.

좋아요, 멋진 분들! 여기까지가 전부에요. **init**.py를 Python 프로젝트의 중요한 역할로 생각해보세요! 조용하게 존재하지만 모든 코드 조각들을 함께 모아 깔끔하게 정리하고 공유할 수 있게 도와줍니다. 언제나처럼, 즐거운 코딩하시고 여러분의 프로젝트가 항상 조직적이기를 바라겠습니다!

Python 기초 __init__py를 사용해야 하는 이유

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-07-GettingStartedwithSQLAlchemyORMDataFetching35_0.png)

ORM에서 Core와 동일하게 많은 것들이 작동합니다. 한 가지 다른 점은 연결 실행 방법 대신 세션을 사용한다는 것입니다.

## ID로 가져오기

만약 ID로 사용자를 가져오고 싶다면, 두 가지 옵션이 있습니다. session.query와 session.get을 사용할 수 있습니다.



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세션에서 get 메서드를 직접 사용할 수 있으며, Todo 클래스와 기본 키를 전달해야 합니다.

```python
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, Text
from sqlalchemy.orm import Session, DeclarativeBase

class Base(DeclarativeBase):
    pass

class Todo(Base):
    __tablename__ = "todos"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    label = Column(Text, nullable=False)
    status = Column(Text, nullable=False)

# Base.metadata.drop_all(engine)
# Base.metadata.create_all(engine)

todos = [
    Todo(label="Walk a dog", status="doing"),
    Todo(label="Shopping", status="in_progress"),
]

with Session(engine) as session:
    # session.add_all(todos)
    # session.commit()

    result = (
        session.get(Todo, 1)
    )

    print(result.id, result.label, result.status)  # 1 Walk a dog doing
```

기본 키를 사용하지 않거나 다른 열에서 검색하려는 경우 where 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 경우에는 예를 들어서...

SQLAlchemy ORM 시작하기  데이터 가져오기 버전 35

![이미지1](/TIL/assets/img/2024-07-07-WhoneedsRediswhenPostgreswilldo_0.png)

레디스를 정말 좋아합니다. 토네이도 앱을 확장하고 실시간 업데이트를 지원할 수 있게 해줬죠. 토네이도는 nginx 뒤에서 실행하고 토네이도 앱의 여러 인스턴스를 가동하는 것을 권장합니다.

![이미지2](/TIL/assets/img/2024-07-07-WhoneedsRediswhenPostgreswilldo_1.png)

이제 클라이언트가 앱에 연결하고 모든 앱의 모든 클라이언트에게 방송이 전달되어야 합니다. 레디스는 여기서 나서서 모든 앱이 레디스 채널을 구독하고 작성 앱에서 publish를 호출하는 pub/sub(발행 및 구독) 패턴을 제공합니다. 이는 Heroku나 AWS에서 매우 잘 작동하는데, 누가 서버가 몇 개나 있는지 알 수 없는 환경에서 작동합니다. 그러나 단일 장애 지점을 도입하게 됩니다.



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<img src="/TIL/assets/img/2024-07-07-WhoneedsRediswhenPostgreswilldo_2.png" />

그럼, Postgres는 어떤가요? 저의 지속성은 SQLAlchemy로 이뤄집니다. MySQL에서 Postgres로 가끔 전환해 보았는데, 장점이 있는지 살펴보기 위해서예요. MySQL은 인noDB 인터페이스를 통해 캐시를 업데이트할 수 있는데, 이는 인noDB 트랜잭션 내에서 기본 데이터를 업데이트하는 동시에 캐시를 업데이트할 수 있어요. 안타깝게도, MySQL의 개발자들은 이 확장 기능을 폐기하기로 결정했어요. 그래서 Postgres와 그들 자체의 연결 클래스를 살펴보았어요. 함께 살펴보죠...

Redis 대신 PostgreSQL을 사용해야 하는 이유

E-도서관 데이터베이스 설계, 핵심 요약



파이스파크를 사용할 때 특히 SQL에 백그라운드를 가지고 있다면, 처리할 데이터를 데이터프레임으로 가져오는 것이 처음으로 해야 할 일 중 하나일 것입니다. 데이터가 데이터프레임에 들어있으면, 데이터프레임에서 임시 뷰(또는 영구 테이블)를 쉽게 생성할 수 있습니다. 그 순간부터, PySpark SQL의 다양한 연산 명령이 데이터를 더 탐색하고 처리할 수 있도록 사용 가능해집니다.

표준 SQL 기술이 PySpark SQL로 쉽게 전이 가능하기 때문에, 데이터를 처리 파이프라인에서 가능한 한 빠르게 PySpark SQL과 직접적으로 사용할 수 있도록 준비하는 것이 중요합니다. 효율적인 데이터 처리 및 분석을 위해 이 작업을 최우선 순위로 두어야 합니다.

물론 이렇게 할 필요는 없습니다. PySpark SQL에서 뷰나 테이블을 사용할 수 있는 모든 작업은 API를 사용하여 데이터프레임에서도 직접 수행할 수 있습니다. 그렇지만, DataFrame API보다 SQL을 사용하는 것이 더 편한 사람으로써, 나의 스파크 사용 방법은 항상 다음과 같습니다.

이 과정을 돕기 위해, 이 글에서는 파이프라인의 첫 단계인 데이터를 데이터프레임에 넣는 과정을 설명하여 네 가지를 한눈에 알려드릴 것입니다...

PySpark 완벽 가이드 DataFrame 생성과 데이터를 채우는 네 가지 방법

Python과 Boto3로 Redshift 자동화 효율적이고 비용 효과적인 클러스터 구축 가이드

궁극의 파이썬 치트 시트 일상적인 작업을 위한 실용적인 파이썬 사용법

## 파이썬 리스트 병합 간단히 알아보기

파이썬 프로그래밍에서는 종종 두 개 이상의 리스트를 하나로 병합해야 할 때가 있습니다.

이러한 과정은 일반적으로 데이터 처리나 더 복잡한 작업을 수행할 때 사용됩니다.

리스트 병합은 두 개 이상의 리스트에서 요소들을 하나로 결합하는 것을 의미합니다. 파이썬은 이를 수행하는 여러 가지 방법을 제공하는데, 각각 다른 상황에 적합한 방법이 있습니다.


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# 1. `+` 연산자 사용하기

가장 간단한 방법은 두 개의 리스트를 합치는 `+` 연산자를 사용하는 것입니다.

```js
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
merged_list = list1 + list2
print(merged_list) # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
```

이 방법은 두 리스트를 직접 연결해야 할 때 빠르고 쉽습니다.


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# 2. `extend()` 메소드 사용하기

리스트의 `extend()` 메소드를 사용할 수도 있는데, 이 메소드는 한 리스트의 모든 요소를 다른 리스트의 끝에 추가합니다.

```js
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
list1.extend(list2)
print(list1) # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
```

리스트 병합을 쉽게 만드는 상위 5가지 파이썬 기법

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-07-Peskytypingissueswithpoetryandpython_0.png)

파이썬에서 커스텀 타입을 더 자주 사용하게 되었습니다. TypeScript와 달리 파이썬의 typing은 비교적 자유롭게 정의됩니다(학술적 정의도 있지만, 본 글을 위해서는 IDE가 가장 중요하게 생각합니다). 계약 포지션에서 일할 때 코드베이스를 빨리 적응할 수 있도록 합니다.

물론 PEP-0585의 instanceof와 같은 해결책이 있습니다. 예를 들어 문제를 제시해보죠. 함수와 루비를 사용한 적이 있는 사람에게 요청된 특정 타입이 있는 경우를 살펴봅시다:

```python
def my_special_function(test: Test) -> Output:
  return Output()
```



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당연하지만 실제 유형은 전통적인 Python 인터프리터에서 테스트되지 않았습니다. 그러나 우리가 매개변수로 전달되는 것을 정확히 알고 싶다면 다음을 추가할 수 있습니다:

```js
def my_special_function(test: Test) -> Output:
  if not isintanceof(test, Test):
    raise Exception("이런! 저는 뭔가 다른 것을 기대하고 있었어요!")
  return Output()
```

만약 이를 자동으로 처리하는 고차 함수를 만들어 숙제를 하고 싶다면 이를 PEP 요청으로 보내서 표준 릴리스에 포함되도록 요청할 수도 있어요.

Python 3.12 이상에서 추가된 다른 항목(P.E.P. 0695)은 'type' 키워드입니다. 사용자 정의 유형을 제공하여 다음과 같이 정의할 수 있습니다:



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<script>
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</script>

```js
import typing

type EMAIL = typing.String
```

시와 파이썬의 타이핑 문제 해결 방법

![이미지](/TIL/assets/img/2024-07-07-ListComprehensionsinPython_0.png)

파이썬은 간결함과 가독성으로 유명하며, 그 중 가장 강력한 기능 중 하나는 리스트 컴프리헨션입니다. 리스트 컴프리헨션은 리스트를 생성하는 간결한 방법을 제공합니다. 이 글에서는 리스트 컴프리헨션을 자세히 살펴보고, 작동 방식을 설명하며, 사용 예시를 통해 그 활용을 설명할 것입니다.

## 리스트 컴프리헨션이란?

리스트 컴프리헨션은 기본적으로 반복문이나 다른 순회 가능한 것들을 작성하거나 표현하는 또 다른 방법입니다. 기존에 있는 리스트나 범위와 같은 순회 가능한 항목 각각에 표현식을 적용하여 새 리스트를 만들고 선택적으로 항목들을 필터링할 수 있습니다.



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리스트 내포는 보통 for 루프의 "구문 설탕"이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 어떤 경우에는 일반적인 루프보다 훨씬 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다. 성능 부분에서 자세히 다루겠습니다.

기본 구문:

```js
[표현식 for 항목 in 반복 가능 객체 if 조건]
```

구성 요소:



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<script>
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</script>

- 표현: 각 항목에 적용되는 작업 또는 필요한 처리
- 항목: 반복 가능한 요소 중 각 요소를 나타내는 변수. 예: i는 for i in range(xyz)에서 항목을 나타냅니다.
- 반복 가능한 요소: 반복되는 항목의 모음 (예: 목록 또는 범위).
- 조건(선택 사항): 특정 항목만 처리하도록 허용하는 필터.

# 기본 예제

## 1. 다른 목록에서 목록 생성

전통적인 For 루프:



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<script>
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</script>

```js
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = []
for n in numbers:
    # 숫자를 제곱합니다
    squared_numbers.append(n ** 2)
print(squared_numbers)
# 출력: [1, 4, 9, 16, 25]
```

리스트 컴프리헨션:

```js
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [n ** 2 for n in numbers]
print(squared_numbers)
# 출력: [1, 4, 9, 16, 25]
```

이 예제에서 두 가지 방법 모두 동일한 결과를 얻지만, 리스트 컴프리헨션은 보다 간결합니다.



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</script>

## 2. 아이템 필터링

전통적인 for 루프를 사용한 필터링:

```js
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = []
for n in numbers:
    if n % 2 == 0:
        even_numbers.append(n)
print(even_numbers)
# 출력: [2, 4, 6, 8, 10]
```

필터링을 사용한 List Comprehension:



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<script>
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</script>

```js
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = [n for n in numbers if n % 2 == 0]
print(even_numbers)
# Output: [2, 4, 6, 8, 10]
```

여기서 리스트 컴프리헨션은 짝수만 필터링하는 조건을 포함하고 있습니다.

# 고급 예제

## 1. 중첩된 반복문



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</script>

리스트 컴프리헨션이 중첩된 루프를 포함할 수 있습니다. 중첩된 for 루프처럼 동작합니다.

전통적인 중첩된 For 룹:

```js
matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]
flattened = []
for row in matrix:
    for item in row:
        flattened.append(item)
print(flattened)
# Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```

중첩된 루프를 사용한 리스트 컴프리헨션:



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</script>

```js
matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]
flattened = [item for row in matrix for item in row]
print(flattened)
# Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```

이 리스트 컴프리헨션은 2차원 리스트(리스트의 리스트)를 하나의 리스트로 평탄화합니다.

## 2. List Comprehensions에서 함수 사용하기

리스트 컴프리헨션의 식 부분에서 함수를 호출할 수 있습니다.



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<script>
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</script>

예시:

```js
def square(x):
    return x ** 2
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [square(n) for n in numbers]
print(squared_numbers)
# 출력: [1, 4, 9, 16, 25]
```

이 예시는 리스트 컴프리헨션 내에서 사용자 정의 함수를 호출하는 방법을 보여줍니다.

# 성능 비교: 리스트 컴프리헨션 대 반복문



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<script>
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</script>

컴프리헨션은 동등한 루프보다 최적화된 구현으로 인해 종종 Python에서 더 빠릅니다.

성능 비교 예시:

```python
import time
# 숫자 리스트
numbers = list(range(1000000))

# for 루프 사용
start_time = time.time()
squared_numbers_loop = []
for n in numbers:
    squared_numbers_loop.append(n ** 2)
end_time = time.time()
print("For 루프 시간:", end_time - start_time)

# 리스트 컴프리헨션 사용
start_time = time.time()
squared_numbers_comprehension = [n ** 2 for n in numbers]
end_time = time.time()
print("리스트 컴프리헨션 시간:", end_time - start_time)
```



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<script>
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</script>

```js
For 루프 시간: 0.2 초
리스트 내장 시간: 0.1 초
```

이 예에서 리스트 내장은 for 루프보다 훨씬 빠르며 효율성을 입증합니다.

# 리스트 내포의 내부 작동 방식

우리가 알다시피, Python은 기본 C 위에 구축된 해석형 언어입니다. 리스트 내장을 사용할 때 Python은 이를 반복 및 리스트 구성을 효율적으로 처리하는 일련의 바이트 코드 명령으로 변환합니다. append를 반복적으로 호출하는 대신, 리스트 내포는 리스트에 요소를 더하는 작업을 더욱 효율적으로 처리하는 특수화된 바이트 코드를 사용합니다.



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</script>

# 내부 메커니즘

여기서 뜰 속에서 무슨 일이 벌어지는지를 단계별로 설명해 드리겠습니다:

- 바이트 코드 컴파일: 리스트 내포는 바이트 코드로 컴파일되며, 이는 리스트를 생성하고 채우는 특수한 일련의 명령어를 포함합니다.
- 리스트 생성: Python은 빈 리스트를 생성합니다.
- 요소 추가: iterable이 횡단될 때 최적화된 C 함수를 직접 사용하여 append를 호출하는 대신 리스트에 요소를 추가합니다.
- 반복 제어: 루프 제어(다음 항목 가져오고 루프를 계속해야 하는지 확인하는 것)가 이 특수화된 바이트 코드 내에서 효율적으로 처리됩니다.

# 예시 해체



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</script>

차이를 보려면 dis 모듈을 사용하여 전통적인 for 루프와 리스트 내포의 바이트코드를 분해할 수 있습니다.

For Loop Example:

```python
import dis
def for_loop_example():
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    squared_numbers = []
    for n in numbers:
        squared_numbers.append(n ** 2)
dis.dis(for_loop_example)
```

For Loop Bytecode Output:



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</script>

```js
  2           0 LOAD_CONST               1 (1)
              2 LOAD_CONST               2 (2)
              4 LOAD_CONST               3 (3)
              6 LOAD_CONST               4 (4)
              8 LOAD_CONST               5 (5)
             10 BUILD_LIST               5
             12 STORE_FAST               0 (numbers)
  3          14 BUILD_LIST               0
             16 STORE_FAST               1 (squared_numbers)
  4          18 LOAD_FAST                0 (numbers)
             20 GET_ITER
        >>   22 FOR_ITER                12 (to 36)
             24 STORE_FAST               2 (n)
  5          26 LOAD_FAST                1 (squared_numbers)
             28 LOAD_METHOD              0 (append)
             30 LOAD_FAST                2 (n)
             32 LOAD_CONST               6 (2)
             34 BINARY_POWER
             36 CALL_METHOD              1
             38 POP_TOP
             40 JUMP_ABSOLUTE           22
        >>   42 LOAD_CONST               0 (None)
             44 RETURN_VALUE
```

리스트 컴프리헨션 예제:

```js
import dis
def list_comprehension_example():
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    squared_numbers = [n ** 2 for n in numbers]
dis.dis(list_comprehension_example)
```

리스트 컴프리헨션 바이트코드 출력:



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</script>

```js
특수화된 C 함수
```



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효율성은 파이썬 인터프리터 내에서 전문화된 C 함수를 사용함으로써 얻어집니다. 이러한 함수들은 목록 구성과 같은 일반적인 작업을 처리하는 데 등가하는 파이썬 코드보다 훨씬 빠르게 설계되었습니다. 리스트 컴프리헨션을 작성할 때, 파이썬의 바이트코드 컴파일러는 이러한 함수들을 사용하여 메모리 내의 리스트를 직접 조작하여, 메서드 호출 및 루프 제어에 따른 오버헤드를 피할 수 있습니다.

# 리스트 컴프리헨션이 왜 더 빠를까요??

- 오버헤드 감소:

- for 루프: 각 for 루프 반복은 append 메서드와 루프 제어 작업에 따른 반복 호출로 인한 오버헤드가 발생합니다.
- 리스트 컴프리헨션: 반복적인 오버헤드를 피하고 연속된 단일 작업으로 리스트를 구성합니다.



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2. 최적화된 바이트 코드:

Python 코드가 실행될 때, 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 이는 소스 코드의 더 낮은 수준이며 플랫폼에 독립적인 표현입니다. Python 인터프리터(C로 작성됨)가 이 바이트 코드를 실행합니다.

- For 루프: for 루프의 각 반복은 다음 항목을 가져오는 작업, 루프 조건을 확인하는 작업, append 메서드를 반복적으로 호출하는 등 여러 바이트 코드 명령으로 이루어집니다.
- List Comprehensions: 전체 리스트 컴프리헨션은 더 효율적인 일련의 바이트 코드 명령으로 컴파일됩니다. 이러한 명령들은 오버헤드를 최소화하기 위해 최적화되어 있습니다.

3. 인플레이스 생성:



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- 리스트 컴프리헨션은 리스트를 직접 메모리에 생성하는 반면에 일반 루프는 메소드 호출과 변수 할당과 같은 추가 단계가 필요할 수 있습니다.

## 요약

파이썬의 리스트 컴프리헨션은 리스트를 생성하는 간결하고 가독성이 높으며 효율적인 방법을 제공합니다. 이는 데이터 변환 및 필터링을 포함한 많은 사용 사례에서 전통적인 for 루프를 대체할 수 있습니다. 리스트 컴프리헨션을 효과적으로 이해하고 사용하면 더 우아하고 성능이 좋은 코드를 작성할 수 있습니다.

## 기억해야 할 중요한 사항



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- 문법: [조건식 for 요소 in 반복가능객체 if 조건문]
- 효율성: 리스트 컴프리헨션은 동등한 for 루프보다 종종 더 빠릅니다.
- 가독성: 코드를 더 간결하고 읽기 쉽게 만듭니다.
- 사용 예: 간단한 변형 및 필터링에 이상적이지만 복잡한 로직의 경우 가독성을 위해 전통적인 루프가 더 적합할 수 있습니다.

리스트 컴프리헨션을 숙달함으로써 더 깔끔하고 빠르며 파이썬다운 코드를 작성할 수 있습니다.

즐거운 코딩 하세요!

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