[파이썬] 데코레이터(Decorator) 사용법

원본 게시글: https://velog.io/@euisuk-chung/Python-Decorator-Intro

메리크리스마스 여러분!!‧₊˚🎄✩ 크리스마스 트리를 장식할 때, 가장 중요한 건 뭐니 뭐니 해도 트리 자체입니다. 하지만 단순한 나무에 예쁜 전구, 리본, 장난감을 더하면 특별한 분위기를 연출할 수 있죠. 데코레이터도 마찬가지입니다! 기본 함수에 원하는 장식을 덧붙여서, 함수의 전후를 꾸미거나 새로운 기능을 추가할 수 있습니다.

이번 포스트에서는 크리스마스 트리를 꾸미는 것처럼, 함수에 데코레이터를 더해보는 재미있는 여정을 시작해 봅시다. 함수 호출 전후로 메시지를 추가하거나, 실행 시간을 측정하거나, 로그를 남기거나, 인증 체크를 수행하는 등 다양한 데코레이터 활용법을 살펴보겠습니다. 여러분의 코드가 더욱 빛나게 될 거예요! ✨

파이썬의 데코레이터(Decorator)는 “함수나 메서드의 동작을 확장하거나 수정할 수 있는 매우 강력한 도구”입니다. 하지만 그 개념이 생소하거나 코드 구조가 낯설어 처음 배우는 사람에게는 어렵게 느껴질 수 있습니다.

• 이번 글에서는 초보자도 이해할 수 있도록 데코레이터의 기본 개념과 활용법을 쉽고 명확하게 설명하고, 여러 예제를 통해 데코레이터의 유용성을 보여드리겠습니다.

1. 데코레이터란 무엇인가요?

우리가 “무엇인가를 decorate하다”라고 하면, “무엇인가를 장식하다, 또는 꾸미다”라는 의미가 있습니다.

=> 데코레이터(decorator)는 말 그대로 함수를 꾸며주는 도구입니다. 즉, 어떤 함수가 있을 때 해당 함수를 직접 수정하지 않고 함수를 꾸며주기 위해 데코레이터를 사용합니다.

• 정의:
  • 데코레이터는 함수를 인자로 받아 새로운 기능을 추가한 후, 수정된 함수를 반환하는 고차 함수(higher-order function)입니다.

❓ 고차 함수(Higher-Order Function)는 다음 두 가지 조건 중 하나 이상을 만족하는 함수를 말합니다:

• (1) 함수를 인자로 받을 수 있는 함수
  • 다른 함수(혹은 람다 함수 등)를 매개변수로 받아 실행하거나 처리할 수 있습니다.
  • 예: map(), filter(), reduce() 등이 이에 해당합니다.
• (2) 함수를 반환할 수 있는 함수
  • 다른 함수를 반환값으로 생성하거나 리턴할 수 있습니다.

(1) 함수를 인자로 받는 예시

1
2
3
4
5
6
7
  def apply_function(func, data):
      return func(data)
  # 사용 예시
  def square(x):
      return x * x
  result = apply_function(square, 5)  # 25
  print(result)

• apply_function은 func이라는 매개변수로 함수를 받습니다.
• 호출 시, square라는 함수를 넘겨주고 data로 5를 전달하여 square(5)가 실행됩니다.

(2) 함수를 반환하는 예시

1
2
3
4
5
6
7
  def outer_function(message):
      def inner_function():
          return f"Message: {message}"
      return inner_function
  # 사용 예시
  my_function = outer_function("Hello, World!")
  print(my_function())  # Message: Hello, World!

• outer_function은 inner_function이라는 함수를 반환합니다.
• 반환된 my_function은 내부의 inner_function 역할을 하며, 나중에 실행됩니다.

• 데코레이터는 고차 함수의 두 번째 특징(함수를 반환할 수 있는 함수)을 이용합니다.

  • (설명1) 데코레이터는 함수를 인자로 받고, 그 함수를 수정하거나 새로운 기능을 추가한 함수를 반환하여 기존 함수를 “장식”합니다.
  • (설명2) 데코레이터는 함수를 받아서 내부에 새로운 함수를 정의하고, 이를 반환하는 방식으로 동작합니다. 이를 통해 기존 함수에 새로운 기능을 추가할 수 있습니다.

• 장점:

  • 코드 수정 없이 함수의 동작을 변경하거나 추가적인 기능을 부여할 수 있습니다.
  • 반복 코드를 줄이고, 코드의 가독성과 유지보수성을 높입니다.

예를 들어, 함수 호출 전후에 로그를 출력하고 싶다면, 해당 코드를 모든 함수에 삽입하지 않고 데코레이터로 깔끔하게 해결할 수 있습니다.

2. 데코레이터 기본 사용법

2.1 기본 구조

데코레이터의 기본 구조는 다음과 같습니다:

1
2
3
4
5
6
7
def my_decorator(func):  # func: 꾸미고자 하는 함수
    def wrapper():
        print("Before the function is called")
        func()  # 원래 함수 실행
        print("After the function is called")
    return wrapper  # 수정된 함수 반환

• my_decorator(func): 데코레이터로 사용될 함수입니다.
  • 이 함수는 다른 함수를 매개변수(func)로 받아, 원래 함수(func)의 동작을 감싸는 wrapper 함수를 정의하고 반환합니다.
  • wrapper(): 원래 함수(func) 호출 전후에 추가 동작을 삽입하는 함수입니다.

2.2 데코레이터 적용

데코레이터는 @를 사용해 간편하게 적용할 수 있습니다.

1
2
3
4
5
6
@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello, World!")

say_hello()

• @my_decorator: say_hello 함수에 my_decorator를 적용합니다.
  • say_hello는 이제 my_decorator(say_hello)가 반환하는 wrapper 함수로 대체됩니다.
• 결과적으로 say_hello()를 호출하면 wrapper()가 실행됩니다.

즉, 위 코드는 아래 코드와 동일하게 동작합니다:

1
2
3
say_hello = my_decorator(say_hello)
say_hello()

• 데코레이터를 사용하지 않고 위처럼 수동으로 함수에 데코레이터를 적용해도 동일한 결과가 나옵니다.
• 원래 say_hello 함수는 my_decorator를 통해 감싸인 wrapper로 대체됩니다.

2.3 실행 결과

1
say_hello()

• 함수 호출 흐름:

  1. wrapper 함수가 실행됩니다.
  2. print("Before the function is called")가 실행됩니다.
  3. 원래 say_hello 함수 (func)가 실행됩니다. 여기서 print("Hello, World!")가 출력됩니다.
  4. print("After the function is called")가 실행됩니다.

• 최종 출력:

1
2
3
Before the function is called
Hello, World!
After the function is called

3. 데코레이터 예제로 배우기

3.1 간단한 데코레이터 예제

함수 호출 전후에 메시지를 출력하는 데코레이터를 만들어 봅시다.

• 첫 번째 예제는 위에 2번에서 본 예시와 유사한 유형입니다.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before the function is called")
        func()
        print("After the function is called")
    return wrapper

@my_decorator
def greet():
    print("Hello!")

greet()

• my_decorator:

  • 이 함수는 원래 함수를 감싸는 역할을 합니다. 호출 전후에 메시지를 출력하여 함수 동작을 보강합니다.

• greet:

  • 단순히 “Hello!”를 출력하는 함수이나, @my_decorator 데코레이터를 통해 호출 전후에 메시지가 추가로 출력됩니다.

출력 결과:

1
2
3
Before the function is called
Hello!
After the function is called

3.2 인자와 반환값 처리

데코레이터는 *args와 **kwargs를 사용하여 다양한 인자와 반환값을 처리할 수 있습니다.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Function is about to execute")
        result = func(*args, **kwargs)  # 원래 함수 호출
        print("Function has finished executing")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def add(a, b):
    return a + b

print(add(3, 4))

• wrapper: 인자와 반환값을 처리하기 위해 *args와 **kwargs를 사용합니다. 이로 인해 다양한 형태의 함수 호출을 지원할 수 있습니다.
• add: 두 숫자의 합을 반환하는 함수입니다. 데코레이터를 통해 호출 전후에 메시지가 출력되며, 결과값도 반환됩니다.

출력 결과:

1
2
3
Function is about to execute
Function has finished executing
7

4. 데코레이터 활용 예제

4.1 로깅 데코레이터

어떤 함수가 호출될 때 로그를 남기고 싶을 때 유용합니다.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"Calling {func.__name__} with {args} and {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        logging.info(f"{func.__name__} finished executing")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def multiply(a, b):
    return a * b

print(multiply(5, 3))

• log_decorator: 함수 호출 시 로그 메시지를 출력합니다. 이로 인해 디버깅이나 함수 호출 추적에 유용합니다.
• multiply: 두 숫자를 곱하는 함수로, 호출 시 로그가 자동으로 기록됩니다.

출력 결과:

1
2
3
INFO:root:Calling multiply with (5, 3) and {}
INFO:root:multiply finished executing
15

4.2 실행 시간 측정 데코레이터

함수 실행에 걸린 시간을 측정하는 데코레이터를 만들어 봅시다.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
import time

def timing_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()  # 시작 시간 기록
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()  # 종료 시간 기록
        print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time:.4f} seconds to execute")
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def slow_function():
    time.sleep(2)
    print("Finished sleeping")

slow_function()

• timing_decorator: 함수 실행 시작과 종료 시각을 기록하여 실행 시간을 측정합니다.
• slow_function: 2초간 멈춘 뒤 메시지를 출력하는 함수로, 데코레이터를 통해 실행 시간이 측정됩니다.

출력 결과:

1
2
Finished sleeping
slow_function took 2.0002 seconds to execute

4.3 인증 데코레이터

사용자의 인증 상태를 확인하고, 인증되지 않으면 에러를 발생시키는 데코레이터입니다.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
def authenticate_decorator(func):
    def wrapper(user, *args, **kwargs):
        if not user.get("is_authenticated"):
            raise PermissionError("User not authenticated")
        return func(user, *args, **kwargs)
    return wrapper

@authenticate_decorator
def view_profile(user):
    print(f"User profile: {user['name']}")

user = {"name": "Alice", "is_authenticated": True}
view_profile(user)

unauth_user = {"name": "Bob", "is_authenticated": False}
view_profile(unauth_user)  # PermissionError 발생

• authenticate_decorator: 사용자의 인증 상태를 확인하는 데 사용됩니다. 인증되지 않은 사용자에 대해 예외를 발생시킵니다.
• view_profile: 사용자 프로필 정보를 출력하는 함수입니다. 데코레이터를 통해 인증 상태를 확인합니다.

출력 결과:

1
2
3
4
User profile: Alice
Traceback (most recent call last):
  ...
PermissionError: User not authenticated

5. 고급 주제: functools.wraps

데코레이터를 사용하면 원래 함수의 이름(__name__)과 문서 문자열(__doc__)이 감싸는 함수(wrapper)로 덮여 원래 함수의 정보를 잃게 됩니다. 이를 방지하기 위해 functools.wraps를 사용합니다.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before function call")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After function call")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def my_function():
    """This is my function."""
    print("Hello!")

print(my_function.__name__)  # my_function
print(my_function.__doc__)   # This is my function.

• wraps: functools의 유틸리티로, 데코레이터 적용 후에도 원래 함수의 메타데이터(__name__, __doc__)를 유지시켜줍니다.
• my_function: 간단한 메시지를 출력하는 함수로, 데코레이터를 통해 호출 전후에 메시지가 추가됩니다.

출력 결과:

1
2
3
4
5
Before function call
Hello!
After function call
my_function
This is my function.

🧩 functools.wraps

• functools.wraps는 Python에서 데코레이터를 작성할 때, 원래 함수의 메타데이터(예: 함수 이름, 문서 문자열 등)를 보존하기 위해 사용되는 유틸리티입니다.
  • 일반적으로 데코레이터를 적용하면 원래 함수의 이름(name)과 문서 문자열(doc)이 데코레이터로 대체된 함수(주로 wrapper 함수)로 변경됩니다.
  • 이로 인해 디버깅이나 함수의 메타정보를 확인하기 어려운 문제가 발생할 수 있습니다.
• 주요 기능
  • 원래 함수 이름 유지: 데코레이터가 적용된 함수도 원래 함수 이름으로 표시됩니다.
  • 문서 문자열 보존: 원래 함수의 Docstring이 유지됩니다.
  • 기타 메타데이터 보존: module, annotations, dict 같은 속성도 유지됩니다.

6. 데코레이터 중첩

데코레이터는 여러 개를 동시에 사용할 수도 있습니다. 이때 적용 순서는 가장 가까운 데코레이터부터 실행됩니다.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
def decorator1(func):
    def wrapper():
        print("Decorator 1")
        func()
    return wrapper

def decorator2(func):
    def wrapper():
        print("Decorator 2")
        func()
    return wrapper

@decorator1
@decorator2
def hello():
    print("Hello!")

hello()

• decorator1: 가장 바깥쪽에서 실행되는 데코레이터입니다.
• decorator2: 가장 안쪽에서 실행되는 데코레이터입니다.
• hello: 데코레이터 중첩을 통해 호출 순서에 따라 메시지가 출력됩니다.

출력 결과:

1
2
3
Decorator 1
Decorator 2
Hello!

7. 결론

데코레이터는 처음엔 다소 어렵게 느껴질 수 있지만, 그 원리를 이해하면 매우 유용한 도구입니다. 특히 반복적인 작업을 줄이고, 코드를 깔끔하고 효율적으로 만들 수 있습니다.

💌 SUMMARY

1. 데코레이터는 함수를 꾸며주는 도구입니다.

2. @를 사용해 간단하게 적용할 수 있습니다.

3. 다양한 활용법(로깅, 실행 시간 측정, 인증 등)으로 코드를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

4. functools.wraps를 사용해 원래 함수 정보를 보존하세요.

오늘은 크리스마스 특집으로 데코레이터 개념을 정리해보았는데요! 저도 실은 잘 사용하지는 못하는 편이지만 많은 라이브러리를 보면 데코레이터를 쓰는 코드들이 많아서 중요한 개념이랍니다!! 😊

이제 직접 데코레이터를 만들어 보고, 다양한 함수에 적용해 보세요!

데코레이터의 매력에 빠지게 될 것입니다.

오늘도 읽어주셔서 감사합니다 :)

• Previous
  [정리] '24년 AI Summit : 쉽게 이해하는 RAG와 에이전트 AI 기술의 현재와 미래 - 최윤석
• Next
  [TREND] CES 2025 미리보기 : CES 2025에서 주목해야 할 트렌드 살펴보자!