4. 기타 제어 흐름 도구
**********************

As well as the "while" statement just introduced, Python uses a few
more that we will encounter in this chapter.


4.1. "if" 문
============

아마도 가장 잘 알려진 문장 형은 "if" 문일 것입니다. 예를 들어:

   >>> x = int(input("Please enter an integer: "))
   Please enter an integer: 42
   >>> if x < 0:
   ...     x = 0
   ...     print('Negative changed to zero')
   ... elif x == 0:
   ...     print('Zero')
   ... elif x == 1:
   ...     print('Single')
   ... else:
   ...     print('More')
   ...
   More

없거나 여러 개의 "elif" 부가 있을 수 있고, "else" 부는 선택적입니다.
키워드 '"elif"' 는 'else if' 의 줄임 표현인데, 과도한 들여쓰기를 피하
는 데 유용합니다. "if" ... "elif" ... "elif" ... 시퀀스는 다른 언어들
에서 발견되는 "switch" 나 "case" 문을 대신합니다.

If you're comparing the same value to several constants, or checking
for specific types or attributes, you may also find the "match"
statement useful. For more details see match Statements.


4.2. "for" 문
=============

파이썬에서 "for" 문은 C 나 파스칼에서 사용하던 것과 약간 다릅니다. (파
스칼처럼) 항상 숫자의 산술적인 진행을 통해 이터레이션 하거나, (C처럼)
사용자가 이터레이션 단계와 중지 조건을 정의할 수 있도록 하는 대신, 파
이썬의 "for" 문은 임의의 시퀀스 (리스트나 문자열)의 항목들을 그 시퀀스
에 들어있는 순서대로 이터레이션 합니다. 예를 들어 (말장난이 아니라):

   >>> # Measure some strings:
   >>> words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
   >>> for w in words:
   ...     print(w, len(w))
   ...
   cat 3
   window 6
   defenestrate 12

컬렉션을 이터레이트 하는 동안 같은 컬렉션을 수정하는 코드는 올바르게
동작하도록 만들기 힘듭니다. 대신, 보통 컬렉션의 복사본으로 루프를 만들
거나 새 컬렉션을 만드는 것이 더 간단합니다:

   # Create a sample collection
   users = {'Hans': 'active', 'Éléonore': 'inactive', '景太郎': 'active'}

   # Strategy:  Iterate over a copy
   for user, status in users.copy().items():
       if status == 'inactive':
           del users[user]

   # Strategy:  Create a new collection
   active_users = {}
   for user, status in users.items():
       if status == 'active':
           active_users[user] = status


4.3. "range()" 함수
===================

숫자들의 시퀀스로 이터레이트할 필요가 있으면, 내장 함수 "range()"가 편
리합니다. 수열을 만듭니다:

   >>> for i in range(5):
   ...     print(i)
   ...
   0
   1
   2
   3
   4

끝값은 만들어지는 수열에 포함되지 않습니다; "range(10)" 은 10개의 값을
만드는데, 길이 10인 시퀀스의 항목들을 가리키는 올바른 인덱스들입니다.
범위가 다른 숫자로 시작하거나, 다른 증가분을 (음수조차 가능합니다; 때
로 이것을 '스텝(step)'이라고 부릅니다) 지정하는 것도 가능합니다:

   >>> list(range(5, 10))
   [5, 6, 7, 8, 9]

   >>> list(range(0, 10, 3))
   [0, 3, 6, 9]

   >>> list(range(-10, -100, -30))
   [-10, -40, -70]

시퀀스의 인덱스들로 이터레이트 하려면, 다음처럼 "range()"와 "len()" 을
결합할 수 있습니다:

   >>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
   >>> for i in range(len(a)):
   ...     print(i, a[i])
   ...
   0 Mary
   1 had
   2 a
   3 little
   4 lamb

하지만, 그럴 때 대부분은, "enumerate()" 함수를 쓰는 것이 편리합니다,
루프 테크닉 를 보세요.

범위를 그냥 인쇄하면 이상한 일이 일어납니다:

   >>> range(10)
   range(0, 10)

많은 경우에 "range()"가 돌려준 객체는 리스트인 것처럼 동작하지만, 사실
리스트가 아닙니다. 이터레이트할 때 원하는 시퀀스 항목들을 순서대로 돌
려주는 객체이지만, 실제로 리스트를 만들지 않아서 공간을 절약합니다.

이런 객체를 *이터러블* 이라고 부릅니다. 공급이 소진될 때까지 일련의 항
목들을 얻을 수 있는 무엇인가를 기대하는 함수와 구조물들의 타깃으로 적
합합니다. 우리는 "for" 문이 그런 구조물임을 보았습니다. 이터러블을 취
하는 함수의 예는 "sum()"입니다:

   >>> sum(range(4))  # 0 + 1 + 2 + 3
   6

Later we will see more functions that return iterables and take
iterables as arguments.  In chapter 자료 구조, we will discuss in more
detail about "list()".


4.4. "break" and "continue" Statements
======================================

The "break" statement breaks out of the innermost enclosing "for" or
"while" loop:

   >>> for n in range(2, 10):
   ...     for x in range(2, n):
   ...         if n % x == 0:
   ...             print(f"{n} equals {x} * {n//x}")
   ...             break
   ...
   4 equals 2 * 2
   6 equals 2 * 3
   8 equals 2 * 4
   9 equals 3 * 3

The "continue" statement continues with the next iteration of the
loop:

   >>> for num in range(2, 10):
   ...     if num % 2 == 0:
   ...         print(f"Found an even number {num}")
   ...         continue
   ...     print(f"Found an odd number {num}")
   ...
   Found an even number 2
   Found an odd number 3
   Found an even number 4
   Found an odd number 5
   Found an even number 6
   Found an odd number 7
   Found an even number 8
   Found an odd number 9


4.5. "else" Clauses on Loops
============================

In a "for" or "while" loop the "break" statement may be paired with an
"else" clause.  If the loop finishes without executing the "break",
the "else" clause executes.

In a "for" loop, the "else" clause is executed after the loop finishes
its final iteration, that is, if no break occurred.

In a "while" loop, it's executed after the loop's condition becomes
false.

In either kind of loop, the "else" clause is **not** executed if the
loop was terminated by a "break".  Of course, other ways of ending the
loop early, such as a "return" or a raised exception, will also skip
execution of the "else" clause.

This is exemplified in the following "for" loop, which searches for
prime numbers:

   >>> for n in range(2, 10):
   ...     for x in range(2, n):
   ...         if n % x == 0:
   ...             print(n, 'equals', x, '*', n//x)
   ...             break
   ...     else:
   ...         # loop fell through without finding a factor
   ...         print(n, 'is a prime number')
   ...
   2 is a prime number
   3 is a prime number
   4 equals 2 * 2
   5 is a prime number
   6 equals 2 * 3
   7 is a prime number
   8 equals 2 * 4
   9 equals 3 * 3

(Yes, this is the correct code.  Look closely: the "else" clause
belongs to the "for" loop, **not** the "if" statement.)

One way to think of the else clause is to imagine it paired with the
"if" inside the loop.  As the loop executes, it will run a sequence
like if/if/if/else. The "if" is inside the loop, encountered a number
of times. If the condition is ever true, a "break" will happen. If the
condition is never true, the "else" clause outside the loop will
execute.

When used with a loop, the "else" clause has more in common with the
"else" clause of a "try" statement than it does with that of "if"
statements: a "try" statement's "else" clause runs when no exception
occurs, and a loop's "else" clause runs when no "break" occurs. For
more on the "try" statement and exceptions, see 예외 처리하기.


4.6. "pass" 문
==============

"pass" 문은 아무것도 하지 않습니다. 문법적으로 문장이 필요하지만, 프로
그램이 특별히 할 일이 없을 때 사용할 수 있습니다. 예를 들어:

   >>> while True:
   ...     pass  # Busy-wait for keyboard interrupt (Ctrl+C)
   ...

최소한의 클래스를 만들 때 흔히 사용됩니다:

   >>> class MyEmptyClass:
   ...     pass
   ...

"pass"가 사용될 수 있는 다른 장소는 새 코드를 작업할 때 함수나 조건부
바디의 자리를 채우는 것인데, 여러분이 더 추상적인 수준에서 생각할 수
있게 합니다. "pass" 는 조용히 무시됩니다:

   >>> def initlog(*args):
   ...     pass   # Remember to implement this!
   ...


4.7. "match" Statements
=======================

A "match" statement takes an expression and compares its value to
successive patterns given as one or more case blocks.  This is
superficially similar to a switch statement in C, Java or JavaScript
(and many other languages), but it's more similar to pattern matching
in languages like Rust or Haskell. Only the first pattern that matches
gets executed and it can also extract components (sequence elements or
object attributes) from the value into variables.

The simplest form compares a subject value against one or more
literals:

   def http_error(status):
       match status:
           case 400:
               return "Bad request"
           case 404:
               return "Not found"
           case 418:
               return "I'm a teapot"
           case _:
               return "Something's wrong with the internet"

Note the last block: the "variable name" "_" acts as a *wildcard* and
never fails to match. If no case matches, none of the branches is
executed.

You can combine several literals in a single pattern using "|" ("or"):

   case 401 | 403 | 404:
       return "Not allowed"

Patterns can look like unpacking assignments, and can be used to bind
variables:

   # point is an (x, y) tuple
   match point:
       case (0, 0):
           print("Origin")
       case (0, y):
           print(f"Y={y}")
       case (x, 0):
           print(f"X={x}")
       case (x, y):
           print(f"X={x}, Y={y}")
       case _:
           raise ValueError("Not a point")

Study that one carefully!  The first pattern has two literals, and can
be thought of as an extension of the literal pattern shown above.  But
the next two patterns combine a literal and a variable, and the
variable *binds* a value from the subject ("point").  The fourth
pattern captures two values, which makes it conceptually similar to
the unpacking assignment "(x, y) = point".

If you are using classes to structure your data you can use the class
name followed by an argument list resembling a constructor, but with
the ability to capture attributes into variables:

   class Point:
       def __init__(self, x, y):
           self.x = x
           self.y = y

   def where_is(point):
       match point:
           case Point(x=0, y=0):
               print("Origin")
           case Point(x=0, y=y):
               print(f"Y={y}")
           case Point(x=x, y=0):
               print(f"X={x}")
           case Point():
               print("Somewhere else")
           case _:
               print("Not a point")

You can use positional parameters with some builtin classes that
provide an ordering for their attributes (e.g. dataclasses). You can
also define a specific position for attributes in patterns by setting
the "__match_args__" special attribute in your classes. If it's set to
("x", "y"), the following patterns are all equivalent (and all bind
the "y" attribute to the "var" variable):

   Point(1, var)
   Point(1, y=var)
   Point(x=1, y=var)
   Point(y=var, x=1)

A recommended way to read patterns is to look at them as an extended
form of what you would put on the left of an assignment, to understand
which variables would be set to what. Only the standalone names (like
"var" above) are assigned to by a match statement. Dotted names (like
"foo.bar"), attribute names (the "x=" and "y=" above) or class names
(recognized by the "(...)" next to them like "Point" above) are never
assigned to.

Patterns can be arbitrarily nested.  For example, if we have a short
list of Points, with "__match_args__" added, we could match it like
this:

   class Point:
       __match_args__ = ('x', 'y')
       def __init__(self, x, y):
           self.x = x
           self.y = y

   match points:
       case []:
           print("No points")
       case [Point(0, 0)]:
           print("The origin")
       case [Point(x, y)]:
           print(f"Single point {x}, {y}")
       case [Point(0, y1), Point(0, y2)]:
           print(f"Two on the Y axis at {y1}, {y2}")
       case _:
           print("Something else")

We can add an "if" clause to a pattern, known as a "guard".  If the
guard is false, "match" goes on to try the next case block.  Note that
value capture happens before the guard is evaluated:

   match point:
       case Point(x, y) if x == y:
           print(f"Y=X at {x}")
       case Point(x, y):
           print(f"Not on the diagonal")

Several other key features of this statement:

* Like unpacking assignments, tuple and list patterns have exactly the
  same meaning and actually match arbitrary sequences.  An important
  exception is that they don't match iterators or strings.

* Sequence patterns support extended unpacking: "[x, y, *rest]" and
  "(x, y, *rest)" work similar to unpacking assignments.  The name
  after "*" may also be "_", so "(x, y, *_)" matches a sequence of at
  least two items without binding the remaining items.

* Mapping patterns: "{"bandwidth": b, "latency": l}" captures the
  ""bandwidth"" and ""latency"" values from a dictionary.  Unlike
  sequence patterns, extra keys are ignored.  An unpacking like
  "**rest" is also supported.  (But "**_" would be redundant, so it is
  not allowed.)

* Subpatterns may be captured using the "as" keyword:

     case (Point(x1, y1), Point(x2, y2) as p2): ...

  will capture the second element of the input as "p2" (as long as the
  input is a sequence of two points)

* Most literals are compared by equality, however the singletons
  "True", "False" and "None" are compared by identity.

* Patterns may use named constants.  These must be dotted names to
  prevent them from being interpreted as capture variable:

     from enum import Enum
     class Color(Enum):
         RED = 'red'
         GREEN = 'green'
         BLUE = 'blue'

     color = Color(input("Enter your choice of 'red', 'blue' or 'green': "))

     match color:
         case Color.RED:
             print("I see red!")
         case Color.GREEN:
             print("Grass is green")
         case Color.BLUE:
             print("I'm feeling the blues :(")

For a more detailed explanation and additional examples, you can look
into **PEP 636** which is written in a tutorial format.


4.8. 함수 정의하기
==================

피보나치 수열을 임의의 한도까지 출력하는 함수를 만들 수 있습니다:

   >>> def fib(n):    # write Fibonacci series less than n
   ...     """Print a Fibonacci series less than n."""
   ...     a, b = 0, 1
   ...     while a < n:
   ...         print(a, end=' ')
   ...         a, b = b, a+b
   ...     print()
   ...
   >>> # Now call the function we just defined:
   >>> fib(2000)
   0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597

키워드 "def"는 함수 *정의*를 시작합니다. 함수 이름과 괄호로 싸인 형식
매개변수들의 목록이 뒤따릅니다. 함수의 바디를 형성하는 문장들이 다음
줄에서 시작되고, 반드시 들여쓰기 되어야 합니다.

함수 바디의 첫 번째 문장은 선택적으로 문자열 리터럴이 될 수 있습니다;
이 문자열 리터럴은 함수의 도큐멘테이션 문자열, 즉 *독스트링
(docstring)* 입니다. (독스트링에 대한 자세한 내용은 도큐멘테이션 문자
열 에 나옵니다.) 독스트링을 사용해서 온라인이나 인쇄된 설명서를 자동
생성하거나, 사용자들이 대화형으로 코드를 열람할 수 있도록 하는 도구들
이 있습니다; 여러분이 작성하는 코드에 독스트링을 첨부하는 것은 좋은 관
습입니다, 그러니 버릇을 들이는 것이 좋습니다.

함수의 *실행*은 함수의 지역 변수들을 위한 새 심볼 테이블을 만듭니다.
좀 더 구체적으로, 함수에서의 모든 변수 대입들은 값을 지역 심볼 테이블
에 저장합니다; 반면에 변수 참조는 먼저 지역 심볼 테이블을 본 다음, 전
역 심볼 테이블을 본 후, 마지막으로 내장 이름들의 테이블을 살핍니다. 그
래서, 참조될 수는 있다 하더라도, 전역 변수들과 둘러싸는 함수의 변수들
은 함수 내에서 직접 값이 대입될 수 없습니다 (전역 변수를 "global" 문으
로 명시하거나 둘러싸는 함수의 변수를 "nonlocal" 문으로 명시하지 않는
이상).

함수 호출로 전달되는 실제 매개변수들 (인자들)은 호출될 때 호출되는 함
수의 지역 심볼 테이블에 만들어집니다; 그래서 인자들은 *값에 의한 호출
(call by value)*로 전달됩니다 (*값*은 항상 객체의 값이 아니라 객체 *참
조*입니다). [1] 함수가 다른 함수를 호출할 때, 또는 자신을 재귀적으로
호출할 때, 그 호출을 위한 새 지역 심볼 테이블이 만들어집니다.

함수 정의는 함수 이름을 현재 심볼 테이블의 함수 객체와 연결합니다. 인
터프리터는 해당 이름이 가리키는 객체를 사용자 정의 함수로 인식합니다.
다른 이름은 같은 함수 객체를 가리킬 수 있으며 함수에 액세스하는 데 사
용될 수도 있습니다:

   >>> fib
   <function fib at 10042ed0>
   >>> f = fib
   >>> f(100)
   0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

다른 언어들을 사용했다면, "fib" 가 값을 돌려주지 않기 때문에 함수가 아
니라 프로시저라고 생각할 수 있습니다. 사실, "return" 문이 없는 함수도
값을 돌려줍니다, 비록 따분한 값이기는 하지만. 이 값은 "None"이라고 불
립니다 (내장 이름입니다). "None" 이 출력할 유일한 값이라면, 인터프리터
는 보통 "None" 값 출력을 억제합니다. 꼭 보길 원한다면 "print()"를 사용
할 수 있습니다:

   >>> fib(0)
   >>> print(fib(0))
   None

인쇄하는 대신, 피보나치 수열의 숫자들 리스트를 돌려주는 함수를 작성하
는 것도 간단합니다:

   >>> def fib2(n):  # return Fibonacci series up to n
   ...     """Return a list containing the Fibonacci series up to n."""
   ...     result = []
   ...     a, b = 0, 1
   ...     while a < n:
   ...         result.append(a)    # see below
   ...         a, b = b, a+b
   ...     return result
   ...
   >>> f100 = fib2(100)    # call it
   >>> f100                # write the result
   [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

여느 때처럼, 이 예는 몇 가지 새 파이썬 기능을 보여줍니다:

* "return" 문은 함수로부터 값을 갖고 복귀하게 만듭니다. 표현식 인자 없
  는 "return" 은 "None"을 돌려줍니다. 함수의 끝으로 떨어지면 역시
  "None"을 돌려줍니다.

* The statement "result.append(a)" calls a *method* of the list object
  "result".  A method is a function that 'belongs' to an object and is
  named "obj.methodname", where "obj" is some object (this may be an
  expression), and "methodname" is the name of a method that is
  defined by the object's type. Different types define different
  methods.  Methods of different types may have the same name without
  causing ambiguity.  (It is possible to define your own object types
  and methods, using *classes*, see 클래스) The method "append()"
  shown in the example is defined for list objects; it adds a new
  element at the end of the list.  In this example it is equivalent to
  "result = result + [a]", but more efficient.


4.9. 함수 정의 더 보기
======================

정해지지 않은 개수의 인자들로 함수를 정의하는 것도 가능합니다. 세 가지
형식이 있는데, 조합할 수 있습니다.


4.9.1. 기본 인자 값
-------------------

가장 쓸모 있는 형식은 하나나 그 이상 인자들의 기본값을 지정하는 것입니
다. 정의된 것보다 더 적은 개수의 인자들로 호출될 수 있는 함수를 만듭니
다. 예를 들어:

   def ask_ok(prompt, retries=4, reminder='Please try again!'):
       while True:
           reply = input(prompt)
           if reply in {'y', 'ye', 'yes'}:
               return True
           if reply in {'n', 'no', 'nop', 'nope'}:
               return False
           retries = retries - 1
           if retries < 0:
               raise ValueError('invalid user response')
           print(reminder)

이 함수는 여러 가지 방법으로 호출될 수 있습니다:

* 오직 꼭 필요한 인자만 전달해서: "ask_ok('정말 끝내길 원하세요?')"

* 선택적 인자 하나를 제공해서: "ask_ok('파일을 덮어써도 좋습니까?',
  2)"

* 또는 모든 인자를 제공해서: "ask_ok('파일을 덮어써도 좋습니까?', 2, '
  자, 예나 아니요로만 답하세요!')"

이 예는 "in" 키워드도 소개하고 있습니다. 시퀀스가 어떤 값을 가졌는지
아닌지를 검사합니다.

기본값은 함수 정의 시점에 *정의되고 있는* 스코프에서 구해집니다, 그래
서

   i = 5

   def f(arg=i):
       print(arg)

   i = 6
   f()

는 "5"를 인쇄합니다.

**중요한 주의사항:** 기본값은 오직 한 번만 값이 구해집니다. 이것은 기
본값이 리스트나 딕셔너리나 대부분 클래스의 인스턴스와 같은 가변 객체일
때 차이를 만듭니다. 예를 들어, 다음 함수는 계속되는 호출로 전달된 인자
들을 누적합니다:

   def f(a, L=[]):
       L.append(a)
       return L

   print(f(1))
   print(f(2))
   print(f(3))

다음과 같은 것을 인쇄합니다

   [1]
   [1, 2]
   [1, 2, 3]

연속된 호출 간에 기본값이 공유되지 않기를 원한다면, 대신 함수를 이런
식으로 쓸 수 있습니다:

   def f(a, L=None):
       if L is None:
           L = []
       L.append(a)
       return L


4.9.2. 키워드 인자
------------------

함수는 "kwarg=value" 형식의 *키워드 인자* 를 사용해서 호출될 수 있습니
다. 예를 들어, 다음 함수는:

   def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
       print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
       print("if you put", voltage, "volts through it.")
       print("-- Lovely plumage, the", type)
       print("-- It's", state, "!")

하나의 필수 인자("voltage")와 세 개의 선택적 인자 ("state", "action",
"type") 를 받아들입니다. 이 함수는 다음과 같은 방법 중 아무것으로나 호
출될 수 있습니다.

   parrot(1000)                                          # 1 positional argument
   parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
   parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
   parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
   parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
   parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

하지만 다음과 같은 호출들은 모두 올바르지 않습니다:

   parrot()                     # required argument missing
   parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
   parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
   parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

함수 호출에서, 키워드 인자는 위치 인자 뒤에 나와야 합니다. 전달된 모든
키워드 인자는 함수가 받아들이는 인자 중 하나와 맞아야 하며 (예를 들어,
"actor"는 "parrot" 함수의 올바른 인자가 아니다), 그 순서는 중요하지 않
습니다. 이것들에는 필수 인자들도 포함됩니다 (예를 들어,
"parrot(voltage=1000)" 도 올바릅니다). 어떤 인자도 두 개 이상의 값을
받을 수 없습니다. 여기, 이 제약 때문에 실패하는 예가 있습니다:

   >>> def function(a):
   ...     pass
   ...
   >>> function(0, a=0)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: function() got multiple values for argument 'a'

"**name" 형식의 마지막 형식 매개변수가 존재하면, 형식 매개변수들에 대
응하지 않는 모든 키워드 인자들을 담은 딕셔너리 (매핑 형 --- dict 를 보
세요) 를 받습니다. 이것은 "*name" (다음 서브섹션에서 설명합니다) 형식
의 형식 매개변수와 조합될 수 있는데, 형식 매개변수 목록 밖의 위치 인자
들을 담은 튜플을 받습니다. ("*name"은 "**name" 앞에 나와야 합니다.) 예
를 들어, 이런 함수를 정의하면:

   def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
       print("-- Do you have any", kind, "?")
       print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
       for arg in arguments:
           print(arg)
       print("-" * 40)
       for kw in keywords:
           print(kw, ":", keywords[kw])

이런 식으로 호출될 수 있습니다:

   cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
              "It's really very, VERY runny, sir.",
              shopkeeper="Michael Palin",
              client="John Cleese",
              sketch="Cheese Shop Sketch")

그리고 당연히 이렇게 인쇄합니다:

   -- Do you have any Limburger ?
   -- I'm sorry, we're all out of Limburger
   It's very runny, sir.
   It's really very, VERY runny, sir.
   ----------------------------------------
   shopkeeper : Michael Palin
   client : John Cleese
   sketch : Cheese Shop Sketch

인쇄되는 키워드 인자들의 순서 함수 호출로 전달된 순서와 일치함이 보장
됨에 주목하세요.


4.9.3. 특수 매개 변수
---------------------

기본적으로, 인자는 위치나 명시적인 키워드로 파이썬 함수에 전달될 수 있
습니다. 가독성과 성능을 위해, 개발자가 항목이 위치, 위치나 키워드 또는
키워드로 전달되는지를 판단할 때 함수 정의만을 보면 되도록, 인자가 전달
될 방법을 제한하면 좋습니다.

함수 정의는 다음과 같습니다:

   def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):
         -----------    ----------     ----------
           |             |                  |
           |        Positional or keyword   |
           |                                - Keyword only
            -- Positional only

여기서 "/"와 "*"는 선택적입니다. 사용하면, 이 기호는 인자가 함수에 전
달되는 방식에 따른 매개 변수의 종류를 나타냅니다: 위치 전용, 위치-키워
드 및 키워드 전용. 키워드 매개 변수는 명명된(named) 매개 변수라고도 합
니다.


4.9.3.1. 위치-키워드(Positional-or-Keyword) 인자
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

함수 정의에 "/"와 "*"가 없으면, 인자를 위치나 키워드로 함수에 전달할
수 있습니다.


4.9.3.2. 위치 전용 매개 변수
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

좀 더 자세하게 살펴보면, 특정 매개 변수를 *위치 전용*으로 표시할 수 있
습니다. *위치 전용*이면, 매개 변수의 순서가 중요하며, 키워드로 매개 변
수를 전달할 수 없습니다. 위치 전용 매개 변수는 "/" (슬래시) 앞에 놓입
니다. "/"는 위치 전용 매개 변수를 나머지 매개 변수들로부터 논리적으로
분리하는 데 사용됩니다. 함수 정의에 "/"가 없으면, 위치 전용 매개 변수
는 없습니다.

"/" 다음의 매개 변수는 *위치-키워드*나 *키워드 전용*일 수 있습니다.


4.9.3.3. 키워드 전용 인자
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

매개 변수를 키워드 인자로 전달해야 함을 나타내도록, 매개 변수를 *키워
드 전용*으로 표시하려면, 첫 번째 *키워드 전용* 매개 변수 바로 전에 인
자 목록에 "*"를 넣으십시오.


4.9.3.4. 함수 예제
~~~~~~~~~~~~~~~~~~

"/"와 "*" 마커에 주의를 기울이는 다음 예제 함수 정의를 고려하십시오:

   >>> def standard_arg(arg):
   ...     print(arg)
   ...
   >>> def pos_only_arg(arg, /):
   ...     print(arg)
   ...
   >>> def kwd_only_arg(*, arg):
   ...     print(arg)
   ...
   >>> def combined_example(pos_only, /, standard, *, kwd_only):
   ...     print(pos_only, standard, kwd_only)

첫 번째 함수 정의 "standard_arg"는 가장 익숙한 형식으로, 호출 규칙에
아무런 제한을 두지 않으며 인자는 위치나 키워드로 전달될 수 있습니다:

   >>> standard_arg(2)
   2

   >>> standard_arg(arg=2)
   2

두 번째 함수 "pos_only_arg"는 함수 정의에 "/"가 있으므로 위치 매개 변
수만 사용하도록 제한됩니다:

   >>> pos_only_arg(1)
   1

   >>> pos_only_arg(arg=1)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: pos_only_arg() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'arg'

The third function "kwd_only_arg" only allows keyword arguments as
indicated by a "*" in the function definition:

   >>> kwd_only_arg(3)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: kwd_only_arg() takes 0 positional arguments but 1 was given

   >>> kwd_only_arg(arg=3)
   3

마지막은 같은 함수 정의에서 세 가지 호출 규칙을 모두 사용합니다:

   >>> combined_example(1, 2, 3)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: combined_example() takes 2 positional arguments but 3 were given

   >>> combined_example(1, 2, kwd_only=3)
   1 2 3

   >>> combined_example(1, standard=2, kwd_only=3)
   1 2 3

   >>> combined_example(pos_only=1, standard=2, kwd_only=3)
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: combined_example() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'pos_only'

마지막으로, 위치 인자 "name"과 "name"을 키로 가지는 "**kwds" 사이에 잠
재적인 충돌이 있는 이 함수 정의를 고려하십시오:

   def foo(name, **kwds):
       return 'name' in kwds

"'name'" 키워드는 항상 첫 번째 매개 변수에 결합하므로 "True"를 반환할
수 있는 호출은 불가능합니다. 예를 들면:

   >>> foo(1, **{'name': 2})
   Traceback (most recent call last):
     File "<stdin>", line 1, in <module>
   TypeError: foo() got multiple values for argument 'name'
   >>>

그러나 "/"(위치 전용 인자)를 사용하면, "name"을 위치 인자로, 동시에
"'name'"을 키워드 인자의 키로 사용할 수 있으므로 가능합니다:

   >>> def foo(name, /, **kwds):
   ...     return 'name' in kwds
   ...
   >>> foo(1, **{'name': 2})
   True

즉, 위치 전용 매개 변수의 이름을 "**kwds"에서 모호함 없이 사용할 수 있
습니다.


4.9.3.5. 복습
~~~~~~~~~~~~~

사용 사례가 함수 정의에서 어떤 매개 변수를 사용할지 결정합니다:

   def f(pos1, pos2, /, pos_or_kwd, *, kwd1, kwd2):

지침으로서:

* 매개 변수의 이름을 사용자가 사용할 수 없도록 하려면 위치 전용을 사용
  하십시오. 매개 변수 이름이 실제 의미가 없을 때, 함수가 호출될 때 인
  자의 순서를 강제하려고 할 때, 또는 일부 위치 매개 변수와 임의의 키워
  드를 받아들이고 싶을 때 유용합니다.

* 이름이 의미가 있고 함수 정의가 이름을 명시적으로 지정함으로써 더 이
  해하기 쉬워지거나, 사용자가 전달되는 인자의 위치에 의존하지 못하도록
  하려면 키워드 전용을 사용하십시오.

* API의 경우, 향후 매개 변수의 이름이 수정될 때 비호환 API 변경이 발생
  하는 것을 방지하려면 위치 전용을 사용하십시오.


4.9.4. 임의의 인자 목록
-----------------------

마지막으로, 가장 덜 사용되는 옵션은 함수가 임의의 개수 인자로 호출될
수 있도록 지정하는 것입니다. 이 인자들은 튜플로 묶입니다 (튜플과 시퀀
스 을 보세요). 가변 길이 인자 앞에, 없거나 여러 개의 일반 인자들이 올
수 있습니다.

   def write_multiple_items(file, separator, *args):
       file.write(separator.join(args))

Normally, these *variadic* arguments will be last in the list of
formal parameters, because they scoop up all remaining input arguments
that are passed to the function. Any formal parameters which occur
after the "*args" parameter are 'keyword-only' arguments, meaning that
they can only be used as keywords rather than positional arguments.

   >>> def concat(*args, sep="/"):
   ...     return sep.join(args)
   ...
   >>> concat("earth", "mars", "venus")
   'earth/mars/venus'
   >>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
   'earth.mars.venus'


4.9.5. 인자 목록 언 패킹
------------------------

인자들이 이미 리스트나 튜플에 있지만, 분리된 위치 인자들을 요구하는 함
수 호출을 위해 언 패킹 해야 하는 경우 반대 상황이 벌어집니다. 예를 들
어, 내장 "range()" 함수는 별도의 *start*와 *stop* 인자를 기대합니다.
그것들이 따로 있지 않으면, 리스트와 튜플로부터 인자를 언 패킹하기 위해
"*"-연산자를 사용해서 함수를 호출하면 됩니다:

   >>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
   [3, 4, 5]
   >>> args = [3, 6]
   >>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
   [3, 4, 5]

같은 방식으로 딕셔너리도 "**"-연산자를 써서 키워드 인자를 전달할 수 있
습니다:

   >>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
   ...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
   ...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
   ...     print("E's", state, "!")
   ...
   >>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
   >>> parrot(**d)
   -- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !


4.9.6. 람다 표현식
------------------

"lambda" 키워드들 사용해서 작고 이름 없는 함수를 만들 수 있습니다. 이
함수는 두 인자의 합을 돌려줍니다: "lambda a, b: a+b". 함수 객체가 있어
야 하는 곳이면 어디나 람다 함수가 사용될 수 있습니다. 문법적으로는 하
나의 표현식으로 제한됩니다. 의미적으로는, 일반적인 함수 정의의 편의 문
법일 뿐입니다. 중첩된 함수 정의처럼, 람다 함수는 둘러싸는 스코프에 있
는 변수들을 참조할 수 있습니다:

   >>> def make_incrementor(n):
   ...     return lambda x: x + n
   ...
   >>> f = make_incrementor(42)
   >>> f(0)
   42
   >>> f(1)
   43

위의 예는 함수를 돌려주기 위해 람다 표현식을 사용합니다. 또 다른 용도
는 작은 함수를 인자로 전달하는 것입니다:

   >>> pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
   >>> pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
   >>> pairs
   [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]


4.9.7. 도큐멘테이션 문자열
--------------------------

여기에 도큐멘테이션 문자열의 내용과 포매팅에 관한 몇 가지 관례가 있습
니다.

첫 줄은 항상 객체의 목적을 짧고, 간결하게 요약해야 합니다. 간결함을 위
해, 객체의 이름이나 형을 명시적으로 언급하지 않아야 하는데, 이것들은
다른 방법으로 제공되기 때문입니다 (이름이 함수의 작업을 설명하는 동사
라면 예외입니다). 이 줄은 대문자로 시작하고 마침표로 끝나야 합니다.

도큐멘테이션 문자열에 여러 줄이 있다면, 두 번째 줄은 비어있어서, 시각
적으로 요약과 나머지 설명을 분리해야 합니다. 뒤따르는 줄들은 하나나 그
이상의 문단으로, 객체의 호출 규약, 부작용 등을 설명해야 합니다.

파이썬 파서는 여러 줄 문자열 리터럴에서 들여쓰기를 제거하지 않기 때문
에, 설명서를 처리하는 도구들은 필요하면 들여쓰기를 제거합니다. 이것은
다음과 같은 관례를 사용합니다. 문자열의 첫줄 *뒤에 오는* 첫 번째 비어
있지 않은 줄이 전체 도튜멘테이션 문자열의 들여쓰기 수준을 결정합니다.
(우리는 첫 줄을 사용할 수 없는데, 일반적으로 문자열을 시작하는 따옴표
에 붙어있어서 들여쓰기가 문자열 리터럴의 것을 반영하지 않기 때문입니다
.) 이 들여쓰기와 "동등한" 공백이 문자열의 모든 줄의 시작 부분에서 제거
됩니다. 덜 들여쓰기 된 줄이 나타나지는 말아야 하지만, 나타난다면 모든
앞부분의 공백이 제거됩니다. 공백의 동등성은 탭 확장 (보통 8개의 스페이
스) 후에 검사됩니다.

여기 여러 줄 독스트링의 예가 있습니다:

   >>> def my_function():
   ...     """Do nothing, but document it.
   ...
   ...     No, really, it doesn't do anything.
   ...     """
   ...     pass
   ...
   >>> print(my_function.__doc__)
   Do nothing, but document it.

       No, really, it doesn't do anything.


4.9.8. 함수 어노테이션
----------------------

함수 어노테이션 은 사용자 정의 함수가 사용하는 형들에 대한 완전히 선택
적인 메타데이터 정보입니다 (자세한 내용은 **PEP 3107** 과 **PEP 484**
를 보세요).

*Annotations* are stored in the "__annotations__" attribute of the
function as a dictionary and have no effect on any other part of the
function.  Parameter annotations are defined by a colon after the
parameter name, followed by an expression evaluating to the value of
the annotation.  Return annotations are defined by a literal "->",
followed by an expression, between the parameter list and the colon
denoting the end of the "def" statement.  The following example has a
required argument, an optional argument, and the return value
annotated:

   >>> def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str:
   ...     print("Annotations:", f.__annotations__)
   ...     print("Arguments:", ham, eggs)
   ...     return ham + ' and ' + eggs
   ...
   >>> f('spam')
   Annotations: {'ham': <class 'str'>, 'return': <class 'str'>, 'eggs': <class 'str'>}
   Arguments: spam eggs
   'spam and eggs'


4.10. 막간극: 코딩 스타일
=========================

이제 여러분은 파이썬의 더 길고, 더 복잡한 조각들을 작성하려고 합니다,
*코딩 스타일*에 대해 말할 적절한 시간입니다. 대부분 언어는 서로 다른
스타일로 작성될 (또는 더 간략하게, *포맷될*) 수 있습니다; 어떤 것들은
다른 것들보다 더 읽기 쉽습니다. 다른 사람들이 여러분의 코드를 읽기 쉽
게 만드는 것은 항상 좋은 생각이고, 훌륭한 코딩 스타일을 도입하는 것은
그렇게 하는 데 큰 도움을 줍니다.

파이썬을 위해, 대부분 프로젝트가 고수하는 스타일 가이드로 **PEP 8**이
나왔습니다; 이것은 매우 읽기 쉽고 눈이 편안한 코딩 스타일을 장려합니다
. 모든 파이썬 개발자는 언젠가는 이 문서를 읽어야 합니다; 여러분을 위해
가장 중요한 부분들을 추려봤습니다:

* 들려 쓰기에 4-스페이스를 사용하고, 탭을 사용하지 마세요.

  4개의 스페이스는 작은 들여쓰기 (더 많은 중첩 도를 허락합니다) 와 큰
  들여쓰기 (읽기 쉽습니다) 사이의 좋은 절충입니다. 탭은 혼란을 일으키
  고, 없애는 것이 최선입니다.

* 79자를 넘지 않도록 줄 넘김 하세요.

  이것은 작은 화면을 가진 사용자를 돕고 큰 화면에서는 여러 코드 파일들
  을 나란히 볼 수 있게 합니다.

* 함수, 클래스, 함수 내의 큰 코드 블록 사이에 빈 줄을 넣어 분리하세요.

* 가능하다면, 주석은 별도의 줄로 넣으세요.

* 독스트링을 사용하세요.

* 연산자들 주변과 콤마 뒤에 스페이스를 넣고, 괄호 바로 안쪽에는 스페이
  스를 넣지 마세요: "a = f(1, 2) + g(3, 4)".

* 클래스와 함수들에 일관성 있는 이름을 붙이세요; 관례는 클래스의 경우
  "UpperCamelCase", 함수와 메서드의 경우 "lowercase_with_underscores"
  입니다. 첫 번째 메서드 인자의 이름으로는 항상 "self"를 사용하세요 (
  클래스와 메서드에 대한 자세한 내용은 클래스와의 첫 만남 을 보세요).

* 여러분의 코드를 국제적인 환경에서 사용하려고 한다면 특별한 인코딩을
  사용하지 마세요. 어떤 경우에도 파이썬의 기본, UTF-8, 또는 단순 ASCII
  조차, 이 최선입니다.

* 마찬가지로, 다른 언어를 사용하는 사람이 코드를 읽거나 유지할 약간의
  가능성만 있더라도, 식별자에 ASCII 이외의 문자를 사용하지 마세요.

-[ 각주 ]-

[1] 실제로, *객체 참조에 의한 호출 (call by object reference)* 이 더
    좋은 표현인데, 가변 객체가 전달되면, 호출자는 피호출자가 만든 변경
    을 볼 수 있기 때문입니다 (가령 리스트에 항목을 추가합니다).
