전문가를 위한 파이썬 프로그래밍

지은이·옮긴이 소개 xi
기술 감수자 소개 xii
옮긴이 머리말 xiii
베타리더 후기 xv
감사의 글 xvii
이 책에 대하여 xviii

CHAPTER 1 파이썬의 현재 1
1.1 파이썬의 현재와 진행 상황 2
1.2 파이썬 2의 현재와 미래 3
1.3 최신 정보의 확인과 습득 5
__1.3.1 PEP 문서 6
__1.3.2 활성화된 커뮤니티 8
__1.3.3 기타 자료들 10
1.4 요약 12

CHAPTER 2 모던 파이썬 개발 환경 13
2.1 기술적 요구 사항 14
2.2 파이썬 패키징 생태계 15
__2.2.1 pip를 이용한 파이썬 패키지 설치하기 15
2.3 런타임 환경 격리 17
__2.3.1 애플리케이션 레벨 격리 vs. 시스템 레벨 격리 20
2.4 애플리케이션 레벨 환경 격리 22
__2.4.1 포어트리: 디펜던시 관리 시스템 24
2.5 시스템 레벨 환경 격리 29
__2.5.1 컨테이너화 vs. 가상화 31
__2.5.2 도커를 이용한 가상 환경 33
__2.5.3 베이그런트를 이용한 가상 개발 환경 52
2.6 유명한 생산성 도구들 54
__2.6.1 커스텀 파이썬 셸 55
__2.6.2 IPython 이용하기 56
__2.6.3 커스텀 스크립트 및 프로그램과 셸 연동하기 59
__2.6.4 인터랙티브 디버거 60
__2.6.5 기타 생산성 향상 도구 62
2.7 요약 64

CHAPTER 3 파이썬의 새로운 기능 65
3.1 기술 요구 사항 66
3.2 최근의 언어 추가 사항 66
__3.2.1 딕셔너리 병합 및 업데이트 연산자 67
__3.2.2 할당 표현식 72
__3.2.3 타입 힌팅 제네릭 76
__3.2.4 위치 전달만 가능한 매개변수 78
__3.2.5 zoneinfo 모듈 81
__3.2.6 graphlib 모듈 82
3.3 그다지 새롭지는 않지만 여전히 멋진 요소들 86
__3.3.1 breakpoint() 함수 86
__3.3.2 개발 모드 88
__3.3.3 모듈 레벨 __getattr__() 및 __dir__() 함수 90
__3.3.4 f-string을 이용한 문자열 서식 지정 91
__3.3.5 숫자 리터럴의 언더스코어 93
__3.3.6 secrets 모듈 93
3.4 미래에 관한 예상 95
__3.4.1 | 연산자를 이용한 유니언 타입 95
__3.4.2 구조적 패턴 매칭 96
3.5 요약 101

CHAPTER 4 파이썬과 다른 언어와의 비교 103
4.1 기술적 요구 사항 104
4.2 클래스 모델과 객체 지향 프로그래밍 104
__4.2.1 슈퍼클래스로의 접근 105
__4.2.2 다중 상속과 메서드 결정 순서 107
__4.2.3 클래스 인스턴스 초기화 113
__4.2.4 속성 접근 패턴 117
__4.2.5 디스크립터 118
__4.2.6 프로퍼티 125
4.3 동적 다형성 131
__4.3.1 연산자 오버로딩 132
__4.3.2 함수 및 메서드 오버로딩 139
4.4 데이터 클래스 143
4.5 함수형 프로그래밍 147
__4.5.1 람다 함수 149
__4.5.2 map(), filter(), reduce() 함수 151
__4.5.3 부분 객체와 부분 함수 154
__4.5.4 제너레이터 155
__4.5.5 제너레이터 표현식 156
__4.5.6 데커레이터 157
4.6 열거형 159
4.7 요약 162

CHAPTER 5 인터페이스, 패턴, 모듈성 163
5.1 기술적 요구 사항 164
5.2 인터페이스 165
__5.2.1 간단한 역사: zope.interface 167
__5.2.2 함수 애너테이션과 추상 베이스 클래스 이용하기 175
__5.2.3 타입 애너테이션을 통한 인터페이스 181
5.3 제어 반전과 디펜던시 주입 184
__5.3.1 애플리케이션의 통제 반전 186
__5.3.2 디펜던시 주입 프레임워크 사용하기 194
5.4 요약 200

CHAPTER 6 동시성 201
6.1 기술적 요구 사항 202
6.2 동시성이란 무엇인가? 202
6.3 멀티스레딩 204
__6.3.1 멀티스레딩이란? 205
__6.3.2 파이썬의 스레드 처리 방식 209
__6.3.3 언제 멀티스레딩을 사용해야 하는가? 210
__6.3.4 멀티스레드 애플리케이션 예시 213
6.4 멀티프로세싱 230
__6.4.1 내장 multiprocessing 모듈 233
__6.4.2 프로세스 풀 이용하기 237
__6.4.3 multiprocessing.dummy를 멀티스레딩 인터페이스로 이용하기 239
6.5 비동기 프로그래밍 240
__6.5.1 협력적 멀티태스킹과 비동기 I/O 241
__6.5.2 파이썬의 async/await 키워드 242
__6.5.3 비동기 프로그래밍의 실질적 예 247
__6.5.4 비동기가 아닌 코드와 async/future 통합하기 250
6.6 요약 254

CHAPTER 7 이벤트 주도 프로그래밍 255
7.1 기술적 요구 사항 256
7.2 이벤트 주도 프로그래밍이란 무엇인가? 256
__7.2.1 이벤트 주도 != 비동기 257
__7.2.2 GUI에서의 이벤트 주도 프로그래밍 258
__7.2.3 이벤트 주도 통신 261
7.3 이벤트 주도 프로그래밍의 다양한 스타일 263
__7.3.1 콜백 기반 스타일 263
__7.3.2 주체 기반 스타일 265
__7.3.3 토픽 기반 스타일 270
7.4 이벤트 주도 아키텍처 272
__7.4.1 이벤트와 메시지 큐 273
7.5 요약 276

CHAPTER 8 메타프로그래밍 요소들 277
8.1 기술적 요구 사항 278
8.2 메타프로그래밍이란 무엇인가? 278
8.3 데커레이터를 이용해 함수의 행동을 사용 전 수정하기 279
__8.3.1 한 단계 더: 클래스 데커레이터 281
8.4 클래스 인스턴스 생성 프로세스 가로채기 286
8.5 메타클래스 289
__8.5.1 일반적인 구문 290
__8.5.2 메타클래스 사용 예시 293
__8.5.3 메타클래스의 함정 297
__8.5.4 메타클래스의 대안으로 __init_subclass__() 메서드 이용하기 298
8.6 코드 생성 300
__8.6.1 exec, eval, compile 301
__8.6.2 추상 구문 트리 302
__8.6.3 임포트 훅 304
__8.6.4 파이썬에서의 유명한 코드 생성 사례 304
8.7 요약 307

CHAPTER 9 파이썬에 C와 C++ 연결하기 309
9.1 기술적 요구 사항 311
9.2 파이썬 확장 기능의 핵심인 C/C++ 311
9.3 파이썬 C 확장 기능 컴파일 및 로딩 312
9.4 확장 기능 이용의 필요성 314
__9.4.1 크리티컬 코드 섹션의 성능 개선 315
__9.4.2 다른 언어로 작성된 기존 코드 통합 316
__9.4.3 서드파티 다이내믹 라이브러리 통합 316
__9.4.4 효율적인 커스텀 데이터 타입 생성 317
9.5 확장 기능 작성 317
__9.5.1 순수한 C 확장 기능 319
__9.5.2 Cython을 이용한 확장 기능 작성 337
9.6 확장 기능 사용의 단점 343
__9.6.1 추가적인 복잡성 344
__9.6.2 보다 어려운 디버깅 345
9.7 확장 기능 없이 다이내믹 라이브러리와 인터페이싱하기 345
__9.7.1 ctypes 모듈 346
__9.7.2 CFFI 353
9.8 요약 355

CHAPTER 10 테스팅과 품질 자동화 357
10.1 기술적 요구 사항 358
10.2 테스트 주도 개발 원칙 359
10.3 pytest를 이용해 테스트 작성하기 362
__10.3.1 테스트 매개변수화 369
__10.3.2 pytest의 픽스처 372
__10.3.3 페이크 이용하기 381
__10.3.4 목과 unittest.mock 모듈 385
10.4 품질 자동화 389
__10.4.1 테스트 커버리지 390
__10.4.2 스타일 픽서와 코드 린터 394
__10.4.3 정적 타입 분석 397
10.5 돌연변이 테스팅 399
10.6 유용한 테스팅 유틸리티 406
__10.6.1 실제적인 데이터값 조작하기 406
__10.6.2 시간값 조작하기 407
10.7 요약 409

CHAPTER 11 파이썬 코드 패키징과 배포 411
11.1 기술적 요구 사항 412
11.2 라이브러리 패키징 및 배포 412
__11.2.1 파이썬 패키지 구조 413
__11.2.2 패키지 배포 유형 422
__11.2.3 패키지 등록 및 공개 427
__11.2.4 패키지 버저닝과 디펜던시 관리 429
__11.2.5 커스텀 패키지 설치 433
__11.2.6 네임스페이스 패키지 435
__11.2.7 패키지 스크립트와 엔트리 포인트 437
11.3 웹용 애플리케이션 및 서비스 패키징 441
__11.3.1 12요소 앱 방법론 442
__11.3.2 도커 활용하기 444
__11.3.3 환경 변수 다루기 446
__11.3.4 애플리케이션 프레임워크에서 환경 변수의 역할 450
11.4 스탠드얼론 실행 파일 생성 454
__11.4.1 스탠드얼론 실행 파일이 유용한 경우 455
__11.4.2 널리 알려진 도구들 456
__11.4.3 실행 파일 패키지에서 파이썬 코드의 보안 464
11.5 요약 465

CHAPTER 12 애플리케이션 동작과 성능 관측 467
12.1 기술적 요구 사항 468
12.2 에러와 로그 캡처 468
__12.2.1 파이썬 로깅 기초 469
__12.2.2 좋은 로깅 프랙티스 482
__12.2.3 분산 로깅 484
__12.2.4 사후 리뷰를 위한 에러 캡처 487
12.3 코드와 커스텀 지표 조사 490
__12.3.1 프로메테우스 이용 492
12.4 분산 애플리케이션 트레이싱 502
__12.4.1 Jaeger를 이용한 분산 트레이싱 505
12.5 요약 511

CHAPTER 13 코드 최적화 513
13.1 기술적 요구 사항 514
13.2 나쁜 성능을 발생시키는 일반적인 요소들 514
__13.2.1 코드 복잡도 515
__13.2.2 과도한 리소스 할당과 누수 519
__13.2.3 과도한 I/O와 블로킹 520
13.3 코드 프로파일링 521
__13.3.1 CPU 사용량 프로파일링 522
__13.3.2 메모리 사용량 프로파일링 530
13.4 적절한 데이터 구조를 선택하여 복잡도 줄이기 541
__13.4.1 리스트 검색하기 541
__13.4.2 집합 이용하기 542
__13.4.3 collections 모듈 이용하기 543
13.5 아키텍처 트레이드오프 활용하기 548
__13.5.1 휴리스틱과 근사 알고리즘 이용하기 548
__13.5.2 태스크 큐와 지연된 처리 이용하기 550
__13.5.3 확률적 데이터 구조 이용하기 553
__13.5.4 캐싱 555
13.6 요약 563

찾아보기 565

대규모 패키징 생태계는 하루 아침에 만들어지지 않는다. 모던 애플리케이션들은 PyPI의 여러 패키지를 활용해 만들어지며, 패키지들도 저마다 디펜던시를 가진다. 대규모 애플리케이션의 디펜던시는 꼬리에 꼬리를 문다. 어떤 패키지들은 다른 패키지의 특정 버전에 의존한다는 사실까지 더해지면 디펜던시 지옥dependency hell(버전 요구 사항의 충돌을 수작업으로 해결하기 거의 불가능한 상황)에 빠지기 십상이다. / 그래서 PyPI에서 제공하는 패키지들을 다루는 데 도움을 주는 도구들의 사용법을 반드시 숙지해야 한다.

도커와 도커 컴포즈는 재현 가능한 격리된 개발 환경을 만들 수 있는 훌륭한 기반을 제공하지만, 때로는 실제 가상 머신이 더 나은(혹은 유일한) 선택일 수도 있다. 이런 상황에서는 리눅스가 아닌 다른 운영체제를 위한 약간의 시스템 프로그래밍을 해야 한다. / 베이그런트는 로컬 개발을 목적으로 가상 환경을 관리하는 가장 유명한 수단으로 간주된다. 모든 시스템 디펜던시를 포함한 개발 환경을 기술하는 간단하고 편리한 방법을 제공하며 이를 프로젝트 코드와 직접적으로 연결해준다. 윈도우, macOS는 물론 몇 가지 유명한 리눅스 배포판에서도 사용할 수 있다.

타입 힌팅 애너테이션type-hinting annotation은 선택 사항이지만 파이썬에서 점점 유명해지고 있는 피처다. 타입 힌팅 제네릭을 이용하면 변수, 인수, 함수 반환 타입을 타입 정의와 함께 애너테이션할 수 있다. 이 타입 애너테이션은 문서화 측면에서의 목적을 지원하기 위한 것이지만, 외부 도구를 활용해 코드를 검증하는 목적으로도 사용할 수 있다. 많은 프로그래밍 IDE는 타입 힌팅 애너테이션을 인식하며 잠재적인 타입 관련 문제를 시각적으로 강조한다. mypy 또는 pyright와 같은 정적 타입 체커static type checker를 이용하면 코드 베이스 전체를 스캔하고 애너테이션을 사용한 코드 유닛의 모든 타이핑 에러를 보고한다.