18강. dataclass와 타입 힌트

?1. 이번 강의에서 해결할 문제

데이터 중심 클래스에 반복적인 초기화와 표현 코드를 작성하면 핵심 검증이 묻힙니다. dataclass가 보일러플레이트를 만들게 하고 타입 계약을 명시합니다.

✓2. 학습 목표

✓이 강의를 마치면

• @dataclass가 생성하는 메서드를 설명합니다.
• 컬렉션과 선택 값에 타입 힌트를 작성합니다.
• __post_init__에서 런타임 검증을 수행합니다.

◇3. 핵심 개념

dataclass는 주석으로 선언한 필드를 바탕으로 __init__, __repr__, 비교 메서드를 생성합니다. 타입 힌트는 문서·편집기·점검 도구를 돕지만 Python이 자동으로 타입을 강제하지는 않습니다.

</>4. 단계별 코드 예시

파일 경로: C:\dev\game-log-analyzer\battle_analyzer\models.py

battle_analyzer/models.py

from dataclasses import dataclass
from typing import Literal

BattleResult = Literal["win", "loss"]


@dataclass(frozen=True, slots=True)
class BattleRecord:
    player: str
    monster: str
    skill: str
    damage: int
    result: BattleResult

    def __post_init__(self) -> None:
        if self.damage < 0:
            raise ValueError("피해량은 0 이상이어야 합니다.")


def total_damage(records: list[BattleRecord]) -> int:
    return sum(record.damage for record in records)

파일 경로: C:\dev\game-log-analyzer\main.py

main.py

from battle_analyzer.models import BattleRecord, total_damage

records = [BattleRecord("Knight", "Slime", "Slash", 80, "win")]
print(records)
print(total_damage(records))

PowerShell · 실행

.\.venv\Scripts\python.exe .\main.py

→5. 코드가 동작하는 이유

frozen=True는 생성 후 필드 대입을 막아 기록을 값처럼 다루게 합니다. slots=True는 허용 필드를 고정하고 메모리 구조를 단순화합니다. Literal은 허용 문자열을 타입 계약으로 표현합니다. 실제 값 검증은 __post_init__ 같은 코드가 담당합니다.

!6. 자주 하는 실수와 해결법

!자주 하는 실수

• 타입 힌트가 자동 검증한다고 생각: 잘못된 외부 데이터는 명시적으로 검사합니다.
• mutable 기본값을 직접 사용: 리스트 필드는 field(default_factory=list)를 사용합니다.
• frozen 객체를 수정하려 함: 변경된 새 인스턴스를 만들거나 가변 모델이 필요한지 설계를 다시 판단합니다.

✎7. 직접 실습

✎직접 실습

1. duration_seconds: float 필드를 추가합니다.
2. 0 이하 시간은 ValueError가 되게 검증합니다.
3. average_damage(records: list[BattleRecord]) -> float 함수를 작성합니다.

?8. 이해 점검 질문 3개

?이해 점검

1. dataclass가 자동 생성하는 대표 메서드는 무엇인가요?
2. 타입 힌트와 런타임 검증은 어떤 차이가 있나요?
3. frozen=True가 전투 로그에 어울리는 이유는 무엇인가요?

■9. 핵심 요약

■핵심 요약

dataclass는 데이터 모델의 반복 코드를 줄이고 타입 힌트는 계약을 드러냅니다. 외부 입력의 유효성은 별도 런타임 검증으로 보장합니다.