알아야 할 최고의 Python 디자인 패턴
게시 됨: 2021-07-21디자인 패턴은 프로그래머에게 매우 중요합니다. 디자인 패턴을 사용하여 몇 줄의 코드로 복잡한 문제를 해결할 수 있으므로 프로그래밍 효율성이 향상됩니다. Python 학습에 관심이 있다면 Python 디자인 패턴 학습은 필수입니다. 그것들을 배우면 다양한 문제를 해결하고 코드를 더 기능적으로 만들기가 더 쉬워질 것입니다.
디자인 패턴을 코드로 직접 변환할 수 있는 완성된 디자인으로 간주해서는 안 됩니다. 특정 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법을 설명하는 템플릿입니다. 파이썬과 데이터 과학의 초보자라면 upGrad의 데이터 과학 프로그램 은 확실히 데이터와 분석의 세계로 더 깊이 들어가는 데 도움이 될 것입니다.
알아야 할 Python 디자인 패턴이 많이 있습니다. 다음 사항이 더 잘 설명될 것입니다.
목차
디자인 패턴의 종류
디자인 패턴에는 주로 세 가지 범주가 있습니다.
- 창조적인 디자인 패턴
- 구조적 디자인 패턴
- 행동 디자인 패턴
그것들에는 모두 특정 종류의 문제를 해결하는 데 도움이 되는 하위 범주가 있습니다. 각각이 특정 문제에 대해 작동하므로 다양한 유형의 Python 디자인 패턴에 익숙해지는 것이 중요합니다. 디자인 패턴을 사용하면 팀과 더 쉽게 의사 소통하고 프로젝트를 더 일찍 완료하며 오류를 빠르게 찾을 수 있습니다.
다음은 Python 디자인 패턴의 기본 범주와 하위 범주입니다.
1. 창조적인 디자인 패턴
생성 패턴은 객체 또는 클래스 인스턴스화에 대한 필요한 정보를 제공합니다. 생성 디자인 패턴의 가장 인기 있는 구현은 클래스 생성 패턴과 객체 생성 패턴입니다. 객체 생성 패턴은 위임을 사용할 수 있지만 클래스 생성 패턴은 유사하게 상속을 사용할 수 있습니다.
- 싱글톤 방식
싱글톤 메서드는 클래스에 단일 인스턴스만 있고 동일한 인스턴스에 대한 전역 액세스 지점을 제공합니다. 이렇게 하면 클래스에 인스턴스가 하나만 있는지 확인할 수 있습니다.
- 프로토타입 방법
프로토타입 메서드를 사용하면 코드가 클래스에 의존하지 않고도 객체를 복제할 수 있습니다. 효율성을 크게 향상시키고 상속에 대한 대안을 제공합니다.
- 빌더 메소드
빌더 방법을 사용하면 단계적으로 고급 개체를 구성할 수 있습니다. 이렇게 하면 동일한 코드를 사용하면서 다양한 종류의 단일 객체를 만들 수 있습니다.
- 추상 팩토리 메소드
추상 팩토리 메서드를 사용하면 특정 구체적인 클래스를 제공하지 않고 서로 관련된 개체 패밀리를 만들 수 있습니다.
- 공장 방법
팩토리 메소드는 수퍼클래스에서 객체를 생성하기 위한 인터페이스를 제공합니다. 그러나 생성할 수 있는 개체 유형을 하위 클래스에서 수정할 수 있습니다.
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2. 구조적 디자인 패턴
구조적 디자인 패턴은 더 큰 구조를 만들고 새로운 기능을 제공하기 위해 다양한 객체와 클래스를 구성합니다. 클래스와 개체의 효율성과 유연성 향상에 중점을 둡니다.
구조적 디자인 패턴은 상속을 사용하여 필요한 인터페이스를 생성합니다. 또한 구조를 단순화하는 관계를 식별합니다.
- 플라이웨이트 방법
플라이웨이트 방법을 사용하면 모든 데이터를 하나의 개체에 저장하는 대신 상태의 공통 구성 요소를 공유하도록 하여 사용 가능한 RAM에 더 많은 개체를 맞출 수 있습니다.
- 프록시 메서드
프록시 메서드를 사용하여 특정 개체에 대한 자리 표시자를 추가할 수 있습니다. 프록시는 객체에 대한 액세스를 처리하므로 요청이 동일하게 도달하기 전이나 후에 조치를 취할 수 있습니다.
- 파사드 방식
파사드 메소드는 프레임워크, 라이브러리 또는 고급 클래스 세트에 대한 간단한 인터페이스를 제공합니다. 하위 시스템에서 코드를 분리할 수 있습니다.
- 데코레이터 메서드
데코레이터 메서드를 사용하면 구현을 수정하지 않고도 다른 개체에 새 동작을 동적으로 추가할 수 있습니다. 동작이 있는 래퍼 개체 내부에 배치하여 수행합니다. Python은 이 디자인 패턴을 구현하는 데 가장 적합한 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
- 복합 방법
복합 방법은 해당 개체의 단일 인스턴스를 처리하는 것처럼 처리할 수 있는 개체 그룹을 지정합니다. 즉, 이 방법을 사용하면 개체를 트리 유형 구조로 구성할 수 있습니다.
- 브리지 방식
브리지 방법을 사용하면 큰 클래스를 구현 및 추상화라는 두 개의 고유한 계층으로 분할할 수 있습니다. 이 방법의 또 다른 하이라이트는 서로 독립적으로 개발할 수 있다는 것입니다.
- 어댑터 방법
어댑터 방법을 사용하면 호환되지 않는 인터페이스가 있는 개체 간의 협업이 가능합니다. 단일 책임 원칙과 개방/폐쇄 원칙을 따릅니다. 클라이언트 코드를 수정하지 않고 어댑터를 변경할 수 있으므로 클라이언트 인터페이스를 통해 어댑터 방법을 사용해야 합니다.
3. 행동 디자인 패턴
행동 디자인 패턴을 사용하면 객체 간의 통신 패턴을 찾고 필요에 따라 구현할 수 있습니다. 이러한 패턴은 알고리즘 및 객체 간에 할당된 책임과 관련이 있습니다. 다음은 행동 디자인 패턴의 다양한 분류입니다.
- 방문자 방법
이 방법을 사용하면 알고리즘이 작동하는 개체에서 알고리즘을 분리할 수 있습니다. 이 방법은 단일 책임 원칙을 따릅니다. 즉, 동작의 여러 버전을 클래스로 이동할 수 있습니다. 그러나 계층 구조에서 클래스를 추가하거나 제거할 때 모든 방문자를 업데이트해야 합니다.
- 템플릿 방법
템플릿 메소드는 구조를 변경할 필요 없이 하위 클래스가 알고리즘의 특정 단계를 재정의하도록 하는 동안 상위 클래스에서 알고리즘의 골격을 지정합니다. 이 방법의 가장 큰 장점은 중복 코드를 필요한 슈퍼클래스로 끌어올 수 있다는 것입니다.
- 전략 방법
전략 방법을 사용하면 알고리즘 제품군을 정의할 수 있습니다. 이 방법을 사용하여 다른 클래스에 넣고 개체를 교환 가능하게 만들 수 있습니다. 이를 통해 특정 구현 정보를 분리할 수 있고 코드를 변경하지 않고도 다양한 전략을 쉽게 도입할 수 있습니다.
- 상태 방법
이 메서드를 사용하면 내부 상태가 변경되는 경우 개체가 동작을 수정할 수 있습니다. 이를 통해 상태 패턴의 파생 클래스 형태로 상태를 사용할 수 있습니다. 패턴의 수퍼 클래스에서 메소드를 사용하여 상태 변경을 조작합니다.
- 관찰자 방법
관찰자 메서드를 사용하면 관찰하는 개체에 발생하는 모든 이벤트에 대해 다양한 개체에 알리는 구독 시스템을 지정할 수 있습니다. 일대다 종속성을 정의하므로 개체의 상태가 변경되면 모든 종속 항목이 알림을 받습니다.
- 메멘토 방식
memento 방법을 사용하면 구현 세부 정보를 노출하지 않고 개체의 마지막 상태를 저장하고 복원할 수 있습니다. 코드의 캡슐화를 방해하지 않고 객체의 내부 상태를 캡처하고 외부화하는 데 중점을 둡니다. 텍스트 편집기, IDE 및 MS 그림판과 같은 다양한 소프트웨어 솔루션에 있는 실행 취소 및 다시 실행 옵션은 memento 방법 구현의 훌륭한 예입니다.
- 중재자 방법
중재자 방법을 사용하면 프로그램 구성 요소 간의 결합을 줄일 수 있습니다. 특정 중재자 개체를 사용하여 간접적으로 통신할 수 있도록 함으로써 그렇게 합니다. 이 방법은 구성 요소가 다른 클래스에 종속되어 있지 않기 때문에 구성 요소의 수정 및 확장을 단순화합니다. 중재자 방법은 중재자, 구체적인 중재자, 동료, 구체적인 동료의 네 가지 구성 요소로 구성됩니다.
- 반복자 메서드
반복 방법을 사용하면 요소의 세부 정보를 노출하지 않고 컬렉션의 요소를 살펴볼 수 있습니다. 이를 통해 반복 없이 고급 데이터 구조의 구성 요소에 순차적으로 액세스할 수 있습니다. 스택, 그래프, 트리 등과 같은 반복자 방법을 사용하는 동안 다양한 종류의 데이터 구조를 살펴볼 수 있습니다.
- 명령 방법
명령 방법을 사용하면 요청의 로깅 또는 대기열을 사용하여 클라이언트를 매개변수화할 수 있습니다. 이것은 한 기능에 사용한 버튼이 다른 기능에 사용될 수 있음을 의미합니다. 명령 메서드는 이벤트를 트리거하거나 특정 작업을 수행하는 데 필요한 정보를 캡슐화합니다.
- 책임 사슬 방식
책임 체인 방식은 if…elif…elif…else의 객체 지향 형식입니다. 핸들러의 체인을 통해 요청을 전달할 수 있습니다. 책임 체인 방식을 사용하여 런타임 중에 조건-동작 블록을 재정렬할 수 있습니다. 요청 양식의 수신자와 발신자를 분리하는 데 중점을 둡니다.
파이썬 전문가 되기
이전 섹션에서 논의한 다양한 Python 디자인 패턴은 빙산의 일각에 불과했습니다. Python은 다양한 기능과 응용 프로그램을 갖춘 광범위한 프로그래밍 언어입니다.
Python을 공부하는 동안 응용 프로그램의 맥락에서 배워야 합니다. 그렇게 하면 주제를 효율적으로 배우고 기술을 빠르게 테스트할 수 있습니다. 현재 가장 수요가 많고 널리 보급된 Python 응용 프로그램 중 하나는 데이터 과학입니다.
Python을 배우고 전문가로 활용하는 데 관심이 있다면 데이터 과학 과정에 참여하는 것이 가장 좋습니다.
upGrad에서는 IIIT-B와 함께 데이터 과학의 Executive PG 프로그램을 제공합니다. 이 과정은 12개월 동안 지속되며 6가지 전문 분야를 제공합니다.
- 데이터 엔지니어링
- 비즈니스 분석
- 비즈니스 인텔리전스/데이터 분석
- 자연스러운 학습 처리
- 딥러닝
- 데이터 과학 제너럴리스트
이 과정은 Python의 기본 및 고급 개념을 가르칠 뿐만 아니라 숙련된 데이터 과학자가 되는 데 도움이 되는 다른 관련 기술도 다룹니다. 여기에는 기계 학습, 데이터 시각화, 자연어 처리 등이 포함됩니다.
upGrad는 85개국 이상에 40,000명 이상의 학습자 기반을 두고 있습니다. 이 프로그램은 동료 전문가 및 학생들과 전 세계적으로 네트워크를 형성할 수 있도록 피어 투 피어 학습을 제공합니다.
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요약
Python 디자인 패턴은 많은 이점을 제공합니다. 문제를 빠르게 해결하여 코딩 프로세스를 보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 디자인 패턴은 또한 코드를 단순화하고 다른 전문가와 쉽게 공유할 수 있도록 하므로 협업 중에 특히 유용합니다.
디자인 패턴에 대해 어떻게 생각하세요? 아래에 의견을 남겨 알려주십시오.
