용어집¶

>>>¶

대화형 셸의 기본 파이썬 프롬프트. 인터프리터에서 대화형으로 실행될 수 있는 코드 예에서 자주 볼 수 있습니다.

...¶

다음과 같은 것들을 가리킬 수 있습니다:

들여쓰기 된 코드 블록의 코드를 입력할 때, 쌍을 이루는 구분자 (괄호, 대괄호, 중괄호) 안에 코드를 입력할 때, 데코레이터 지정 후의 대화형 셸의 기본 파이썬 프롬프트.

세 개의 점 형태의 Ellipsis 객체입니다.

abstract base class (추상 베이스 클래스)¶

추상 베이스 클래스는 hasattr() 같은 다른 테크닉들이 불편하거나 미묘하게 잘못된 (예를 들어, 매직 메서드) 경우, 인터페이스를 정의하는 방법을 제공함으로써 덕 타이핑 을 보완합니다. ABC는 가상 서브 클래스를 도입하는데, 클래스를 계승하지 않으면서도 isinstance() 와 issubclass() 에 의해 감지될 수 있는 클래스들입니다; abc 모듈 설명서를 보세요. 파이썬에는 많은 내장 ABC 들이 따라오는데 다음과 같은 것들이 있습니다: 자료 구조 (collections.abc 모듈에서), 숫자 (numbers 모듈에서), 스트림 (io 모듈에서), 임포트 파인더와 로더 (importlib.abc 모듈에서). abc 모듈을 사용해서 자신만의 ABC를 만들 수도 있습니다.

annotate function (어노테이트 함수)¶

객체의 어노테이션 <annotation>`을 검색하는 데 사용되는 콜러블입니다. 함수 어노테이션은 일반적으로 :term:`함수 <function>`이며, 함수, 클래스 및 모듈의 :attr:`~object.__annotate__ 속성으로 자동 생성됩니다. 함수 어노테이션은 :term:`평가 함수 <evaluate function>`의 하위 집합입니다.

annotation (어노테이션)¶

관습에 따라 형 힌트 로 사용되는 변수, 클래스 어트리뷰트 또는 함수 매개변수 나 반환 값과 연결된 레이블입니다.

지역 변수의 어노테이션은 런타임에 접근할 수 없지만, 전역 변수, 클래스 속성 및 함수의 어노테이션은 각각 모듈, 클래스 및 함수에 대해 :func:`annotationlib.get_annotations`를 호출하여 검색할 수 있습니다.

See variable annotation, function annotation, PEP 484, PEP 526, and PEP 649, which describe this functionality. Also see 어노테이션 모범 사례 for best practices on working with annotations.

argument (인자)¶

함수를 호출할 때 함수 (또는 메서드) 로 전달되는 값. 두 종류의 인자가 있습니다:

키워드 인자 (keyword argument): 함수 호출 때 식별자가 앞에 붙은 인자 (예를 들어, name=) 또는 ** 를 앞에 붙인 딕셔너리로 전달되는 인자. 예를 들어, 다음과 같은 complex() 호출에서 3 과 5 는 모두 키워드 인자입니다:
```
complex(real=3, imag=5)
complex(**{'real': 3, 'imag': 5})
```
위치 인자 (positional argument): 키워드 인자가 아닌 인자. 위치 인자들은 인자 목록의 처음에 나오거나 이터러블 의 앞에 * 를 붙여 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 호출에서 3 과 5 는 모두 위치 인자입니다.
```
complex(3, 5)
complex(*(3, 5))
```

인자는 함수 바디의 이름 붙은 지역 변수에 대입됩니다. 이 대입에 적용되는 규칙들에 대해서는 호출 절을 보세요. 문법적으로, 어떤 표현식이건 인자로 사용될 수 있습니다; 구해진 값이 지역 변수에 대입됩니다.

용어집의 매개변수 항목과 FAQ 질문 인자와 매개변수의 차이 와 PEP 362도 보세요.

asynchronous context manager (비동기 컨텍스트 관리자)¶

__aenter__() 와 __aexit__() 메서드를 정의함으로써 async with 문에서 보이는 환경을 제어하는 객체. PEP 492로 도입되었습니다.

asynchronous generator (비동기 제너레이터)¶

비동기 제너레이터 이터레이터 를 돌려주는 함수. async def 로 정의되는 코루틴 함수처럼 보이는데, async for 루프가 사용할 수 있는 일련의 값들을 만드는 yield 표현식을 포함한다는 점이 다릅니다.

보통 비동기 제너레이터 함수를 가리키지만, 어떤 문맥에서는 비동기 제너레이터 이터레이터 를 가리킵니다. 의도하는 의미가 명확하지 않은 경우는, 완전한 용어를 써서 모호함을 없앱니다.

비동기 제너레이터 함수는 await 표현식과, async for 문과, async with 문을 포함할 수 있습니다.

asynchronous generator iterator (비동기 제너레이터 이터레이터)¶

비동기 제너레이터 함수가 생성한 객체입니다.

비동기 이터레이터 인데 __anext__() 를 호출하면 어웨이터블 객체를 돌려주고, 이것은 다음 yield 표현식 까지 비동기 제너레이터 함수의 바디를 실행합니다.

각 yield는 일시적으로 처리를 중단하고, (지역 변수들과 대기 중인 try-문들을 포함하는) 실행 상태를 기억합니다. 비동기 제너레이터 이터레이터 가 __anext__() 가 돌려주는 또 하나의 어웨이터블로 재개되면, 떠난 곳으로 복귀합니다. PEP 492와 PEP 525를 보세요.

asynchronous iterable (비동기 이터러블)¶

async for 문에서 사용될 수 있는 객체. __aiter__() 메서드는 비동기 이터레이터 를 돌려줘야 합니다. PEP 492 로 도입되었습니다.

asynchronous iterator (비동기 이터레이터)¶

__aiter__() 와 __anext__() 메서드를 구현하는 객체. __anext__() 는 어웨이터블 객체를 돌려줘야 합니다. async for는 StopAsyncIteration 예외가 발생할 때까지 비동기 이터레이터의 __anext__() 메서드가 돌려주는 어웨이터블을 풉니다. PEP 492로 도입되었습니다.

atomic operation (원자적 연산)¶

단일하고 분리할 수 없는 단계로 실행되는 것처럼 보이는 작업입니다. 다른 스레드는 부분적으로 완료된 상태를 관찰할 수 없으며, 그 효과는 한 번에 모두 보입니다. 파이썬은 상위 수준의 구문이 원자적임을 보장하지 않습니다 (예: x += 1 은 여러 바이트 코드 작업을 수행하므로 원자적이지 않습니다). 원자성은 명시적으로 문서화된 경우에만 보장됩니다. 또한 경쟁 조건 및 데이터 경쟁 도 참조하십시오.

attached thread state (연결된 스레드 상태)¶

현재 OS 스레드에 활성화되는 :term:`스레드 상태 <thread state>`입니다.

When a thread state is attached, the OS thread has access to the full Python C API and can safely invoke the bytecode interpreter.

함수가 명시적으로 다르게 언급하지 않는 한, 첨부된 스레드 상태 없이 C API를 호출하려고 시도하면 치명적인 오류 또는 정의되지 않은 동작이 발생할 수 있습니다. 스레드 상태는 사용자가 C API를 통해 명시적으로 첨부하거나 분리할 수 있으며, 블로킹 C 호출 중 및 바이트 코드 인터프리터에 의해 호출 간 사이에 암묵적으로 수행될 수도 있습니다.

On most builds of Python, having an attached thread state implies that the caller holds the GIL for the current interpreter, so only one OS thread can have an attached thread state at a given moment. In free-threaded builds of Python, threads can concurrently hold an attached thread state, allowing for true parallelism of the bytecode interpreter.

attribute (어트리뷰트)¶

흔히 점표현식을 사용하는 이름으로 참조되는 객체와 결합한 값. 예를 들어, 객체 o가 어트리뷰트 a를 가지면, o.a처럼 참조됩니다.

It is possible to give an object an attribute whose name is not an identifier as defined by 이름 (식별자 및 키워드), for example using setattr(), if the object allows it. Such an attribute will not be accessible using a dotted expression, and would instead need to be retrieved with getattr().

awaitable (어웨이터블)¶

await 표현식에 사용할 수 있는 객체. 코루틴 이나 __await__() 메서드를 가진 객체가 될 수 있습니다. PEP 492를 보세요.

BDFL¶

자비로운 종신 독재자 (Benevolent Dictator For Life), 즉 Guido van Rossum, 파이썬의 창시자.

binary file (바이너리 파일)¶

바이트열류 객체들을 읽고 쓸 수 있는 파일 객체. 바이너리 파일의 예로는 바이너리 모드 ('rb', 'wb' 또는 'rb+') 로 열린 파일, sys.stdin.buffer, sys.stdout.buffer, io.BytesIO 와 gzip.GzipFile 의 인스턴스를 들 수 있습니다.

str 객체를 읽고 쓸 수 있는 파일 객체에 대해서는 텍스트 파일 도 참조하세요.

borrowed reference (빌린 참조)¶

Python의 C API에서 빌린 참조(borrowed reference)는 해당 객체의 소유권을 사용하는 코드가 가지지 않는 객체에 대한 참조입니다. 만약 객체가 파괴되면 이 참조는 유효하지 않은 포인터가 됩니다. 예를 들어, 가비지 컬렉션이 객체에 대한 마지막 :term:`강한 참조 <strong reference>`를 제거하여 객체를 파괴할 수 있습니다.

Calling Py_INCREF() on the borrowed reference is recommended to convert it to a strong reference in-place, except when the object cannot be destroyed before the last usage of the borrowed reference. The Py_NewRef() function can be used to create a new strong reference.

bytes-like object (바이트열류 객체)¶

버퍼 프로토콜 를 지원하고 C-연속 버퍼를 익스포트 할 수 있습니다. 여러 공통 memoryview 객체들은 물론이고 bytes, bytearray, array.array 객체들을 포함합니다. 바이트열류 객체들은 바이너리 데이터를 다루는 여러 가지 연산들에 사용될 수 있습니다; 압축, 바이너리 파일로 저장, 소켓을 통한 전송 같은 것들이 있습니다.

어떤 연산들은 바이너리 데이터가 가변적일 필요가 있습니다. 이런 경우에 설명서는 종종 “읽고-쓰기 바이트열류 객체”라고 표현합니다. 가변 버퍼 객체의 예로는 bytearray 와 bytearray 의 memoryview 가 있습니다. 다른 연산들은 바이너리 데이터가 불변 객체 (“읽기 전용 바이트열류 객체”)에 저장되도록 요구합니다; 이런 것들의 예로는 bytes와 bytes 객체의 memoryview 가 있습니다.

bytecode (바이트 코드)¶

파이썬 소스 코드는 바이트 코드로 컴파일되는데, CPython 인터프리터에서 파이썬 프로그램의 내부 표현입니다. 바이트 코드는 .pyc 파일에 캐시 되어, 같은 파일을 두 번째 실행할 때 더 빨라지게 만듭니다 (소스에서 바이트 코드로의 재컴파일을 피할 수 있습니다). 이 “중간 언어” 는 각 바이트 코드에 대응하는 기계를 실행하는 가상 기계 에서 실행된다고 말합니다. 바이트 코드는 서로 다른 파이썬 가상 기계에서 작동할 것으로 기대하지도, 파이썬 배포 간에 안정적이지도 않다는 것에 주의해야 합니다.

바이트 코드 명령어들의 목록은 dis 모듈 설명서에 나옵니다.

callable (콜러블)¶

콜러블은 인자들의 집합(아래의 인자)을 가지고 호출될 수 있는 객체입니다. 다음 구문을 따릅니다:

콜러블(인자1, 인자2, ..., 인자N)

함수 <function>`는 콜러블입니다. 확장적으로 :term:`메서드 <method>`도 마찬가지입니다. :meth:`~object.__call__ 메서드를 구현하는 클래스의 인스턴스 역시 콜러블합니다.

callback (콜백)¶

인자로 전달되는 미래의 어느 시점에서 실행될 서브 루틴 함수.

class (클래스)¶

사용자 정의 객체들을 만들기 위한 주형. 클래스 정의는 보통 클래스의 인스턴스를 대상으로 연산하는 메서드 정의들을 포함합니다.

class variable (클래스 변수)¶

클래스에서 정의되고 클래스 수준 (즉, 클래스의 인스턴스에서가 아니라) 에서만 수정되는 변수.

closure variable (클로저 변수)¶

A free variable referenced from a nested scope that is defined in an outer scope rather than being resolved at runtime from the globals or builtin namespaces. May be explicitly defined with the nonlocal keyword to allow write access, or implicitly defined if the variable is only being read.

예를 들어, 다음 코드의 inner 함수에서, x 와 print 모두 자유 변수 이지만, 오직 x 만이 클로저 변수 입니다:

def outer():
    x = 0
    def inner():
        nonlocal x
        x += 1
        print(x)
    return inner

codeobject.co_freevars 속성(이름에도 불구하고 모든 참조된 자유 변수를 나열하는 것이 아니라 클로저 변수의 이름만 포함하기 때문에)으로 인해, 의도한 의미가 특정 클로저 변수를 지칭하더라도 더 일반적인 :term:`자유 변수 <free variable>`라는 용어가 때때로 사용됩니다.

complex number (복소수)¶

익숙한 실수 시스템의 확장인데, 모든 숫자가 실수부와 허수부의 합으로 표현됩니다. 허수부는 실수에 허수 단위(-1의 제곱근)를 곱한 것인데, 종종 수학에서는 i로, 공학에서는 j로 표기합니다. 파이썬은 후자의 표기법을 쓰는 복소수를 기본 지원합니다; 허수부는 j 접미사를 붙여서 표기합니다, 예를 들어, 3+1j. math 모듈의 복소수 버전이 필요하면, cmath를 사용합니다. 복소수의 활용은 꽤 수준 높은 수학적 기능입니다. 필요하다고 느끼지 못한다면, 거의 확실히 무시해도 좋습니다.

concurrency (동시성)¶

컴퓨터 프로그램이 동시에 여러 작업을 수행할 수 있는 능력입니다. 파이썬은 다양한 형태의 동시성(concurrency)을 활용하는 프로그램을 작성하기 위한 라이브러리를 제공합니다. asyncio`는 비동기 작업 및 코루틴 처리에 사용되는 라이브러리이며, :mod:`threading`은 운영체제 스레션에 대한 접근을, :mod:`multiprocessing`은 운영체제 프로세스를 제공합니다. 다중 코어 프로세서는 여러 CPU 코어에서 스레드와 프로세스를 동시에 실행할 수 있습니다 (참고: :term:`병렬성).

concurrent modification (동시 수정)¶

When multiple threads modify shared data at the same time. Concurrent modification without proper synchronization can cause race conditions, and might also trigger a data race, data corruption, or both.

context (컨텍스트)¶

이 용어는 사용되는 장소와 방식에 따라 다른 의미를 갖습니다. 몇 가지 일반적인 의미:

:keyword:`with 문을 통해 :term:`컨텍스트 관리자 <context manager>`가 설정하는 임시 상태 또는 환경입니다.
특정 contextvars.Context 객체와 관련된 키-값 바인딩의 집합이며, ContextVar 객체를 통해 접근됩니다. 또한 :term:`컨텍스트 변수 <context variable>`도 참조하십시오.
contextvars.Context 객체입니다.또한 :term:`현재 컨텍스트 <current context>`도 참조하십시오.

context management protocol (컨텍스트 관리 프로토콜)¶

:keyword:`with 문에 의해 호출되는 __exit__() 메서드입니다. 참고: PEP 343

context manager (컨텍스트 관리자)¶

컨텍스트 관리 프로토콜을 구현하고 with 문에서 보이는 환경을 제어하는 객체. PEP 343을 참조하십시오.

context variable (컨텍스트 변수)¶

현재 컨텍스트 <current context>`에 따라 값이 달라지는 변수입니다. 이 값들은 :class:`contextvars.ContextVar 객체를 통해 접근됩니다. 컨텍스트 변수는 주로 동시성 비동기 태스크 간의 상태를 격리하는 데 사용됩니다.

contiguous (연속)¶

버퍼는 정확히 C-연속(C-contiguous)이거나 포트란 연속(Fortran contiguous)일 때 연속이라고 여겨집니다. 영차원 버퍼는 C-연속이면서 포트란 연속입니다. 일차원 배열에서, 항목들은 서로에 인접하고, 0에서 시작하는 오름차순 인덱스의 순서대로 메모리에 배치되어야 합니다. 다차원 C-연속 배열에서, 메모리 주소의 순서대로 항목들을 방문할 때 마지막 인덱스가 가장 빨리 변합니다. 하지만, 포트란 연속 배열에서는, 첫 번째 인덱스가 가장 빨리 변합니다.

coroutine (코루틴)¶

코루틴은 서브루틴의 더 일반화된 형태입니다. 서브루틴은 한 지점에서 진입하고 다른 지점에서 탈출합니다. 코루틴은 여러 다른 지점에서 진입하고, 탈출하고, 재개할 수 있습니다. 이것들은 async def 문으로 구현할 수 있습니다. PEP 492를 보세요.

coroutine function (코루틴 함수)¶

코루틴 객체를 돌려주는 함수. 코루틴 함수는 async def 문으로 정의될 수 있고, await 와 async for와 async with 키워드를 포함할 수 있습니다. 이것들은 PEP 492 에 의해 도입되었습니다.

CPython¶

파이썬 프로그래밍 언어의 규범적인 구현인데, python.org에서 배포됩니다. 이 구현을 Jython 이나 IronPython 과 같은 다른 것들과 구별할 필요가 있을 때 용어 “CPython” 이 사용됩니다.

current context (현재 컨텍스트)¶

The context (contextvars.Context object) that is currently used by ContextVar objects to access (get or set) the values of context variables. Each thread has its own current context. Frameworks for executing asynchronous tasks (see asyncio) associate each task with a context which becomes the current context whenever the task starts or resumes execution.

cyclic isolate (순환 격리)¶

참조 주기 내에 존재하는 하나 이상의 객체 그룹으로, 이 그룹 외부의 객체로부터는 참조되지 않습니다. :term:`순환 가비지 수거기 <garbage collection>`의 목표는 이러한 그룹을 식별하고 참조 주기를 끊어 메모리가 재활용될 수 있도록 하는 것입니다.

data race (데이터 경합)¶

A situation where multiple threads access the same memory location concurrently, at least one of the accesses is a write, and the threads do not use any synchronization to control their access. Data races lead to non-deterministic behavior and can cause data corruption. Proper use of locks and other synchronization primitives prevents data races. Note that data races can only happen in native code, but that native code might be exposed in a Python API. See also race condition and thread-safe.

deadlock (데드락)¶

두 개 이상의 태스크 (스레드, 프로세스 또는 코루틴)가 자원을 해제하거나 작업을 완료하기 위해 서로 무한정 대기하여 어떤 것도 진행할 수 없게 되는 상황입니다. 예를 들어, 스레드 A가 록 1을 잡고 록 2를 기다리고 있는 동안, 스레드 B가 록 2를 잡고 록 1을 기다린다면, 두 스레드 모두 무한히 대기하게 됩니다. 파이썬에서는 이러한 현상이 충돌하는 순서로 여러 개의 록을 획득하거나 원형 join/await 의존성으로부터 자주 발생합니다. 교착 상태는 항상 일관된 순서로 여러 lock 및 :term:`재진입 <reentrant>`도 참고하십시오.

decorator (데코레이터)¶

다른 함수를 반환하는 함수로, 일반적으로 @wrapper 구문을 사용하여 함수 변형으로 적용됩니다. 데코레이터의 일반적인 예로는 @classmethod 및 :deco:`staticmethod`가 있습니다.

데코레이터 문법은 단지 편의 문법일 뿐입니다. 다음 두 함수 정의는 의미상으로 동등합니다:

def f(arg):
    ...
f = staticmethod(f)

@staticmethod
def f(arg):
    ...

같은 개념이 클래스에도 존재하지만, 덜 자주 쓰입니다. 데코레이터에 대한 더 자세한 내용은 함수 정의 와 클래스 정의 의 설명서를 보면 됩니다.

descriptor (디스크립터)¶

메서드 __get__() 이나 __set__() 이나 __delete__()를 정의하는 객체. 클래스 어트리뷰트가 디스크립터일 때, 어트리뷰트 조회는 특별한 연결 작용을 일으킵니다. 보통, a.b를 읽거나, 쓰거나, 삭제하는데 사용할 때, a의 클래스 딕셔너리에서 b 라고 이름 붙여진 객체를 찾습니다. 하지만 b가 디스크립터면, 해당하는 디스크립터 메서드가 호출됩니다. 디스크립터를 이해하는 것은 파이썬에 대한 깊은 이해의 열쇠인데, 함수, 메서드, 프로퍼티, 클래스 메서드, 스태틱 메서드, 슈퍼 클래스 참조 등의 많은 기능의 기초를 이루고 있기 때문입니다.

디스크립터의 메서드들에 대한 자세한 내용은 디스크립터 구현하기나 디스크립터 사용법 안내서에 나옵니다.

dictionary (딕셔너리)¶

임의의 키를 값에 대응시키는 연관 배열 (associative array). 키는 __hash__() 와 __eq__() 메서드를 갖는 모든 객체가 될 수 있습니다. 펄에서 해시라고 부릅니다.

dictionary comprehension (딕셔너리 컴프리헨션)¶

이터러블에 있는 요소 전체나 일부를 처리하고 결과를 담은 딕셔너리를 반환하는 간결한 방법. results = {n: n ** 2 for n in range(10)}은 값 n ** 2에 매핑된 키 n을 포함하는 딕셔너리를 생성합니다. Comprehensions을 참조하십시오.

dictionary view (딕셔너리 뷰)¶

dict.keys(), dict.values(), dict.items() 메서드가 돌려주는 객체들을 딕셔너리 뷰라고 부릅니다. 이것들은 딕셔너리 항목들에 대한 동적인 뷰를 제공하는데, 딕셔너리가 변경될 때, 뷰가 이 변화를 반영한다는 뜻입니다. 딕셔너리 뷰를 완전한 리스트로 바꾸려면 list(dictview)를 사용하면 됩니다. 딕셔너리 뷰 객체를 보세요.

docstring (독스트링)¶

클래스, 함수, 모듈에서 첫 번째 표현식으로 나타나는 문자열 리터럴. 스위트가 실행될 때는 무시되지만, 컴파일러에 의해 인지되어 둘러싼 클래스, 함수, 모듈의 __doc__ 어트리뷰트로 삽입됩니다. 인트로스펙션을 통해 사용할 수 있으므로, 객체의 설명서를 위한 규범적인 장소입니다.

duck-typing (덕 타이핑)¶

올바른 인터페이스를 가졌는지 판단하는데 객체의 형을 보지 않는 프로그래밍 스타일; 대신, 단순히 메서드나 어트리뷰트가 호출되거나 사용됩니다 (“오리처럼 보이고 오리처럼 꽥꽥댄다면, 그것은 오리다.”) 특정한 형 대신에 인터페이스를 강조함으로써, 잘 설계된 코드는 다형적인 치환을 허락함으로써 유연성을 개선할 수 있습니다. 덕 타이핑은 type() 이나 isinstance() 을 사용한 검사를 피합니다. (하지만, 덕 타이핑이 추상 베이스 클래스 로 보완될 수 있음에 유의해야 합니다.) 대신에, hasattr() 검사나 EAFP 프로그래밍을 씁니다.

dunder (던더)¶

“special method 에 대해 이야기할 때 사용되는 “이중 밑줄(double underscore)”의 비공식 약어입니다. 예를 들어, __init__ 는 종종 “던더 이니트”라고 발음됩니다.

EAFP¶

허락보다는 용서를 구하기가 쉽다 (Easier to ask for forgiveness than permission). 이 흔히 볼 수 있는 파이썬 코딩 스타일은, 올바른 키나 어트리뷰트의 존재를 가정하고, 그 가정이 틀리면 예외를 잡습니다. 이 깔끔하고 빠른 스타일은 많은 try와 except 문의 존재로 특징지어집니다. 이 테크닉은 C와 같은 다른 많은 언어에서 자주 사용되는 LBYL 스타일과 대비됩니다.

evaluate function (평가 함수)¶

객체의 지연 평가된 속성, 예를 들어 type 구문으로 생성된 타입 별칭의 값을 평가하기 위해 호출될 수 있는 함수입니다.

expression (표현식)¶

어떤 값으로 구해질 수 있는 문법적인 조각. 다른 말로 표현하면, 표현식은 리터럴, 이름, 어트리뷰트 액세스, 연산자, 함수들과 같은 값을 돌려주는 표현 요소들을 쌓아 올린 것입니다. 다른 많은 언어와 대조적으로, 모든 언어 구성물들이 표현식인 것은 아닙니다. while처럼, 표현식으로 사용할 수 없는 문장 들이 있습니다. 대입 또한 문장이고, 표현식이 아닙니다.

extension module (확장 모듈)¶

C 나 C++로 작성된 모듈인데, 파이썬의 C API를 사용해서 핵심이나 사용자 코드와 상호 작용합니다.

f-string (f-문자열)¶

f-strings (f-문자열)¶

f 또는 F 로 접두사가 붙은 문자열 리터럴은 일반적으로 “f-string”이라고 불리며, formatted string literals 의 약어입니다. 또한 PEP 498 을 참조하십시오.

file object (파일 객체)¶

하부 자원에 대해 파일 지향적 API(read() 나 write() 같은 메서드들)를 드러내는 객체. 만들어진 방법에 따라, 파일 객체는 실제 디스크 상의 파일이나 다른 저장 장치나 통신 장치 (예를 들어, 표준 입출력, 인-메모리 버퍼, 소켓, 파이프, 등등)에 대한 액세스를 중계할 수 있습니다. 파일 객체는 파일류 객체 (file-like objects)나 스트림 (streams) 이라고도 불립니다.

실제로는 세 부류의 파일 객체들이 있습니다. 날(raw) 바이너리 파일, 버퍼드(buffered) 바이너리 파일, 텍스트 파일. 이들의 인터페이스는 io 모듈에서 정의됩니다. 파일 객체를 만드는 규범적인 방법은 open() 함수를 쓰는 것입니다.

file-like object (파일류 객체)¶

파일 객체 의 비슷한 말.

filesystem encoding and error handler (파일시스템 인코딩과 에러 처리기)¶

파이썬에 의해 운영 체제로부터 바이트를 디코딩하고 유니코드를 운영 체제로 인코딩하는 데 사용되는 인코딩 및 에러 처리기입니다.

파일 시스템 인코딩은 128 미만의 모든 바이트를 성공적으로 디코딩할 것을 보장해야 합니다. 파일 시스템 인코딩이 이 보장을 제공하지 못하는 경우, API 함수는 :exc:`UnicodeError`를 발생시킬 수 있습니다.

sys.getfilesystemencoding() 및 sys.getfilesystemencodeerrors() 함수를 사용하여 파일 시스템 인코딩과 에러 처리기를 가져올 수 있습니다.

파일시스템 인코딩 <filesystem encoding and error handler>`은 :c:func:`PyConfig_Read 함수를 통해 파이썬 시작 시 구성됩니다. 자세한 내용은 :c:type:`PyConfig`의 멤버인 :c:member:`~PyConfig.filesystem_encoding`과 :c:member:`~PyConfig.filesystem_errors`를 참조하십시오.

로케일 인코딩 도 보세요.

finder (파인더)¶

임포트될 모듈을 위한 로더 를 찾으려고 시도하는 객체.

두 종류의 파인더가 있습니다: sys.meta_path 와 함께 사용하는 메타 경로 파인더 와 sys.path_hooks 과 함께 사용하는 경로 엔트리 파인더.

더 자세한 내용은 파인더(finder)와 로더(loader) 와 importlib를 참조하십시오.

floor division (정수 나눗셈)¶

가장 가까운 정수로 내림하는 수학적 나눗셈. 정수 나눗셈 연산자는 // 다. 예를 들어, 표현식 11 // 4 의 값은 2가 되지만, 실수 나눗셈은 2.75를 돌려줍니다. (-11) // 4 가 -2.75를 내림 한 -3이 됨에 유의해야 합니다. PEP 238을 보세요.

free threading (자유 스레딩)¶

하나의 인터프리터 내에서 여러 스레드가 파이썬 바이트코드를 동시에 실행할 수 있는 스레딩 모델입니다. 이는 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 바이트코드를 실행할 수 있도록 허용하는 전역 인터프리터 록 <global interpreter lock>`과는 대비됩니다. 참고: :pep:`703.

자유 스레딩 빌드¶

컴파일하기 전에 --disable-gil 옵션을 사용하여 구성한, free threading`를 지원하는 :term:`CPython 빌드입니다.

:ref:`freethreading-python-howto`를 참조하십시오.

free variable (자유 변수)¶

Formally, as defined in the language execution model, a free variable is any variable used in a namespace which is not a local variable in that namespace. See closure variable for an example. Pragmatically, due to the name of the codeobject.co_freevars attribute, the term is also sometimes used as a synonym for closure variable.

function (함수)¶

호출자에게 어떤 값을 돌려주는 일련의 문장들. 없거나 그 이상의 인자 가 전달될 수 있는데, 바디의 실행에 사용될 수 있습니다. 매개변수 와 메서드 와 함수 정의 섹션도 보세요.

function annotation (함수 어노테이션)¶

함수 매개변수나 반환 값의 어노테이션.

함수 어노테이션은 일반적으로 형 힌트 로 사용됩니다: 예를 들어, 이 함수는 두 개의 int 인자를 받아들일 것으로 기대되고, 동시에 int 반환 값을 줄 것으로 기대됩니다:

def sum_two_numbers(a: int, b: int) -> int:
   return a + b

함수 어노테이션 문법은 함수 정의 절에서 설명합니다.

이 기능을 설명하는 변수 어노테이션 과 PEP 484를 참조하세요. 또한 어노테이션에 대한 모범 사례는 어노테이션 모범 사례를 참조하세요.

__future__¶

미래 문장 을 사용하는 from __future__ import <feature> 은 컴파일러에게 현재 모듈을 파이썬 향후 릴리스에서 표준이 될 구문 또는 의미론을 사용하여 컴파일하도록 지시합니다. :mod:`__future__ 모듈은 feature 의 가능한 값을 설명합니다. 이 모듈을 임포트하고 그 변수들을 평가하면, 새로운 기능이 언어에 언제 처음 추가되었고 그것이 기본값이 될지 (혹은 되었는지) 알 수 있습니다:

>>> import __future__
>>> __future__.division
_Feature((2, 2, 0, 'alpha', 2), (3, 0, 0, 'alpha', 0), 8192)

garbage collection (가비지 수거)¶

더 사용되지 않는 메모리를 반납하는 절차. 파이썬은 참조 횟수 추적과 참조 순환을 감지하고 끊을 수 있는 순환 가비지 수거기를 통해 가비지 수거를 수행합니다. 가비지 수거기는 gc 모듈을 사용해서 제어할 수 있습니다.

generator (제너레이터)¶

제너레이터 이터레이터 를 돌려주는 함수. 일반 함수처럼 보이는데, 일련의 값들을 만드는 yield 표현식을 포함한다는 점이 다릅니다. 이 값들은 for-루프로 사용하거나 next() 함수로 한 번에 하나씩 꺼낼 수 있습니다.

보통 제너레이터 함수를 가리키지만, 어떤 문맥에서는 제너레이터 이터레이터 를 가리킵니다. 의도하는 의미가 명확하지 않은 경우는, 완전한 용어를 써서 모호함을 없앱니다.

generator iterator (제너레이터 이터레이터)¶

제너레이터 함수가 만드는 객체.

각 yield는 일시적으로 처리를 중단하고, (지역 변수들과 대기 중인 try-문들을 포함하는) 실행 상태를 기억합니다. 제너레이터 이터레이터 가 재개되면, 떠난 곳으로 복귀합니다 (호출마다 새로 시작하는 함수와 대비됩니다).

generator expression (제너레이터 표현식)¶

이터레이터를 돌려주는 표현식. 루프 변수와 범위를 정의하는 for 절과 생략 가능한 if 절이 뒤에 붙는 일반 표현식 처럼 보입니다. 결합한 표현식은 둘러싼 함수를 위한 값들을 만들어냅니다:

>>> sum(i*i for i in range(10))         # 제곱의 합 0, 1, 4, ... 81
285

generic function (제네릭 함수)¶

같은 연산을 서로 다른 형들에 대해 구현한 여러 함수로 구성된 함수. 호출 때 어떤 구현이 사용될지는 디스패치 알고리즘에 의해 결정됩니다.

추가로 단일 디스패치 용어집 항목, @functools.singledispatch 데코레이터, 그리고 PEP 443\을 참고하세요.

generic type (제네릭 형)¶

매개 변수화 할 수 있는 형; 일반적으로 list 나 dict와 같은 컨테이너 클래스. 형 힌트와 어노테이션에 사용됩니다.

자세한 내용은 제네릭 별칭 타입 와 PEP 483, PEP 484, PEP 585 를 참조하고, typing 모듈을 이용하십시오.

GIL¶

전역 인터프리터 록 을 보세요.

global interpreter lock (전역 인터프리터 록)¶

한 번에 오직 하나의 스레드가 파이썬 바이트 코드 를 실행하도록 보장하기 위해 CPython 인터프리터가 사용하는 메커니즘. (dict와 같은 중요한 내장형들을 포함하는) 객체 모델이 묵시적으로 동시 액세스에 대해 안전하도록 만들어서 CPython 구현을 단순하게 만듭니다. 인터프리터 전체를 잠그는 것은 인터프리터를 다중스레드화하기 쉽게 만드는 대신, 다중 프로세서 기계가 제공하는 병렬성의 많은 부분을 희생합니다.

하지만, 어떤 확장 모듈들은, 표준이나 제삼자 모두, 압축이나 해싱 같은 계산 집약적인 작업을 수행할 때는 GIL을 반납하도록 설계되었습니다. 또한, I/O를 할 때는 항상 GIL을 반납합니다.

Python 3.13부터 GIL은 --disable-gil 빌드 구성으로 비활성화할 수 있습니다. 이 옵션으로 Python을 빌드한 후, 코드는 반드시 -X gil=0 환경 변수를 설정해야 합니다. 이 기능은 멀티스레드 응용 프로그램의 성능 향상을 가능하게 하고 다중 코어 CPU를 효율적으로 사용하는 것을 더 쉽게 만듭니다. 자세한 내용은 :pep:`703`을 참조하세요.

In prior versions of Python’s C API, a function might declare that it requires the GIL to be held in order to use it. This refers to having an attached thread state.

전역 상태¶

프로그램 전반에 걸쳐 접근 가능한 데이터로, 모듈 수준 변수, 클래스 변수 또는 확장 모듈 및 :term:`데이터 경쟁 <data race>`를 방지하기 위해 동기화가 필요합니다.

hash-based pyc (해시 기반 pyc)¶

유효성을 판별하기 위해 해당 소스 파일의 최종 수정 시간이 아닌 해시를 사용하는 바이트 코드 캐시 파일. 캐시된 바이트 코드 무효화을 참조하세요.

hashable (해시 가능)¶

객체가 일생 그 값이 변하지 않는 해시값을 갖고 (__hash__() 메서드가 필요합니다), 다른 객체와 비교될 수 있으면 (__eq__() 메서드가 필요합니다), 해시 가능하다고 합니다. 같다고 비교되는 해시 가능한 객체들의 해시값은 같아야 합니다.

해시 가능성은 객체를 딕셔너리의 키나 집합의 멤버로 사용할 수 있게 하는데, 이 자료 구조들이 내부적으로 해시값을 사용하기 때문입니다.

대부분 파이썬의 불변 내장 객체들은 해시 가능합니다; (리스트나 딕셔너리 같은) 가변 컨테이너들은 그렇지 않습니다; (튜플이나 frozenset 같은) 불변 컨테이너들은 그들의 요소들이 해시 가능할 때만 해시 가능합니다. 사용자 정의 클래스의 인스턴스 객체들은 기본적으로 해시 가능합니다. (자기 자신을 제외하고는) 모두 다르다고 비교되고, 해시값은 id()로 부터 만들어집니다.

IDLE¶

파이썬을 위한 통합 개발 및 학습 환경 (Integrated Development and Learning Environment). IDLE — 파이썬 편집기와 셸은 파이썬의 표준 배포판에 따라오는 기초적인 편집기와 인터프리터 환경입니다.

immortal (불멸)¶

불멸 객체(Immortal objects) 는 PEP 683 에서 도입된 CPython 구현 세부 사항입니다.

If an object is immortal, its reference count is never modified, and therefore it is never deallocated while the interpreter is running. For example, True and None are immortal in CPython.

불멸 객체는 :func:`sys._is_immortal`을 통해 또는 C API의 :c:func:`PyUnstable_IsImmortal`을 통해 식별할 수 있습니다.

immutable (불변)¶

An object with a fixed value. Immutable objects include numbers, strings and tuples. Such an object cannot be altered. A new object has to be created if a different value has to be stored. They play an important role in places where a constant hash value is needed, for example as a key in a dictionary. Immutable objects are inherently thread-safe because their state cannot be modified after creation, eliminating concerns about improperly synchronized concurrent modification.

import path (임포트 경로)¶

경로 기반 파인더 가 임포트 할 모듈을 찾기 위해 검색하는 장소들 (또는 경로 엔트리) 의 목록. 임포트 하는 동안, 이 장소들의 목록은 보통 sys.path 로부터 옵니다, 하지만 서브 패키지의 경우 부모 패키지의 __path__ 어트리뷰트로부터 올 수도 있습니다.

importing (임포팅)¶

한 모듈의 파이썬 코드가 다른 모듈의 파이썬 코드에서 사용될 수 있도록 하는 절차.

importer (임포터)¶

모듈을 찾기도 하고 로드 하기도 하는 객체; 동시에 파인더 이자 로더 객체입니다.

인덱스¶

시퀀스 내 요소의 위치를 나타내는 숫자 값입니다.

Python에서 인덱싱은 0부터 시작합니다. 예를 들어, things[0] 는 things 의 첫 번째 요소를 이름으로 사용하고; things[1] 는 두 번째 요소를 나타냅니다.

일부 컨텍스트에서 Python은 시퀀스의 끝으로부터 개수를 셀 때 음수 인덱스를 허용하며, :term:`슬라이스 <slice>`를 사용하여 인덱싱을 할 수 있습니다.

See also subscript.

interactive (대화형)¶

파이썬은 대화형 인터프리터를 갖고 있는데, 인터프리터 프롬프트에서 문장과 표현식을 입력할 수 있고, 즉각 실행된 결과를 볼 수 있다는 뜻입니다. 인자 없이 단지 python을 실행하세요 (컴퓨터의 주메뉴에서 선택하는 것도 가능할 수 있습니다). 새 아이디어를 검사하거나 모듈과 패키지를 들여다보는 매우 강력한 방법입니다 (help(x)를 기억하세요). 대화형 모드에 대한 자세한 내용은 대화형 모드를 보세요.

interpreted (인터프리티드)¶

바이트 코드 컴파일러의 존재 때문에 그 구분이 흐릿해지기는 하지만, 파이썬은 컴파일 언어가 아니라 인터프리터 언어입니다. 이것은 명시적으로 실행 파일을 만들지 않고도, 소스 파일을 직접 실행할 수 있다는 뜻입니다. 그 프로그램이 좀 더 천천히 실행되기는 하지만, 인터프리터 언어는 보통 컴파일 언어보다 짧은 개발/디버깅 주기를 갖습니다. 대화형 도 보세요.

interpreter shutdown (인터프리터 종료)¶

종료하라는 요청을 받을 때, 파이썬 인터프리터는 특별한 시기에 진입하는데, 모듈이나 여러 가지 중요한 내부 구조들과 같은 모든 할당된 자원들을 단계적으로 반납합니다. 또한, 가비지 수거기 를 여러 번 호출합니다. 사용자 정의 파괴자나 weakref 콜백에 있는 코드들의 실행을 시작시킬 수 있습니다. 종료 시기 동안 실행되는 코드는 다양한 예외들을 만날 수 있는데, 그것이 의존하는 자원들이 더 기능하지 않을 수 있기 때문입니다 (흔한 예는 라이브러리 모듈이나 경고 장치들입니다).

인터프리터 종료의 주된 원인은 실행되는 __main__ 모듈이나 스크립트가 실행을 끝내는 것입니다.

iterable (이터러블)¶

멤버들을 한 번에 하나씩 돌려줄 수 있는 객체. 이터러블의 예로는 모든 (list, str, tuple 같은) 시퀀스 형들, dict 같은 몇몇 비 시퀀스 형들, 파일 객체들, __iter__() 나 시퀀스 개념을 구현하는 __getitem__() 메서드를 써서 정의한 모든 클래스의 객체들이 있습니다.

이터러블은 for 루프에 사용될 수 있고, 시퀀스를 필요로 하는 다른 많은 곳 (zip(), map(), …) 에 사용될 수 있습니다. 이터러블 객체가 내장 함수 iter() 에 인자로 전달되면, 그 객체의 이터레이터를 돌려줍니다. 이 이터레이터는 값들의 집합을 한 번 거치는 동안 유효합니다. 이터러블을 사용할 때, 보통은 iter() 를 호출하거나, 이터레이터 객체를 직접 다룰 필요는 없습니다. for 문은 이것들을 여러분을 대신해서 자동으로 해주는데, 루프를 도는 동안 이터레이터를 잡아둘 이름 없는 변수를 만듭니다. 이터레이터, 시퀀스, 제너레이터 도 보세요.

iterator (이터레이터)¶

데이터의 스트림을 표현하는 객체. 이터레이터의 __next__() 메서드를 반복적으로 호출하면 (또는 내장 함수 next() 로 전달하면) 스트림에 있는 항목들을 차례대로 돌려줍니다. 더 이상의 데이터가 없을 때는 대신 StopIteration 예외를 일으킵니다. 이 지점에서, 이터레이터 객체는 소진되고, 이후의 모든 __next__() 메서드 호출은 StopIteration 예외를 다시 일으키기만 합니다. 이터레이터는 이터레이터 객체 자신을 돌려주는 __iter__() 메서드를 가질 것이 요구되기 때문에, 이터레이터는 이터러블이기도 하고 다른 이터러블들을 받아들이는 대부분의 곳에서 사용될 수 있습니다. 중요한 예외는 여러 번의 이터레이션을 시도하는 코드입니다. (list 같은) 컨테이너 객체는 iter() 함수로 전달하거나 for 루프에 사용할 때마다 새 이터레이터를 만듭니다. 이런 것을 이터레이터에 대해서 수행하려고 하면, 지난 이터레이션에 사용된 이미 소진된 이터레이터를 돌려줘서, 빈 컨테이너처럼 보이게 만듭니다.

이터레이터 형 에 더 자세한 내용이 있습니다.

CPython 구현 상세: CPython does not consistently apply the requirement that an iterator define __iter__(). And also please note that free-threaded CPython does not guarantee thread-safe behavior of iterator operations.

키¶

A value that identifies an entry in a mapping. See also subscript.

key function (키 함수)¶

키 함수 또는 콜레이션(collation) 함수는 정렬(sorting)이나 배열(ordering)에 사용되는 값을 돌려주는 콜러블입니다. 예를 들어, locale.strxfrm() 은 로케일 특정 방식을 따르는 정렬 키를 만드는 데 사용됩니다.

파이썬의 많은 도구가 요소들이 어떻게 순서 지어지고 묶이는지를 제어하기 위해 키 함수를 받아들입니다. 이런 것들에는 min(), max(), sorted(), list.sort(), heapq.merge(), heapq.nsmallest(), heapq.nlargest(), itertools.groupby() 이 있습니다.

키 함수를 생성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, str.casefold() 메서드는 케이스와 구분 없는 정렬을 위한 키 함수로 사용될 수 있습니다. 또는, 사용자 정의 함수는 다음과 같은 lambda 표현식으로부터 구축할 수도 있습니다: lambda r: (r[0], r[2]). 또한, operator.attrgetter(), operator.itemgetter(), 와 operator.methodcaller() 는 세 가지 키 함수 생성자입니다. 키 함수를 만들고 사용하는 방법의 예시는 Sorting HOW TO 를 참고하세요.

keyword argument (키워드 인자)¶

인자 를 보세요.

lambda (람다)¶

호출될 때 값이 구해지는 하나의 표현식 으로 구성된 이름 없는 인라인 함수. 람다 함수를 만드는 문법은 lambda [parameters]: expression 입니다.

LBYL¶

뛰기 전에 보라 (Look before you leap). 이 코딩 스타일은 호출이나 조회를 하기 전에 명시적으로 사전 조건들을 검사합니다. 이 스타일은 EAFP 접근법과 대비되고, 많은 if 문의 존재로 특징지어집니다.

다중 스레드 환경에서, LBYL 접근법은 “탐색”과 “도약” 사이에 경쟁 조건 <race condition>`을 유발할 위험이 있습니다. 예를 들어, 코드 ``if key in mapping: return mapping[key]` 는 테스트 후에, 그러나 조회 전에, 다른 스레드가 key\를 mapping\에서 제거하면 실패할 수 있습니다. 이런 문제는 lock <lock>`을 사용하거나 :term:`EAFP 접근법을 사용하여 해결할 수 있습니다. :term:`thread-safe`도 참고하세요.

lexical analyzer (어휘 분석기)¶

토크나이저 의 형식적인 이름입니다. 토큰 을 참고하세요.

list (리스트)¶

내장 파이썬 시퀀스. 그 이름에도 불구하고, 원소에 대한 액세스가 O(1)이기 때문에, 연결 리스트(linked list)보다는 다른 언어의 배열과 유사합니다.

list comprehension (리스트 컴프리헨션)¶

시퀀스의 요소들 전부 또는 일부를 처리하고 그 결과를 리스트로 돌려주는 간결한 방법. result = ['{:#04x}'.format(x) for x in range(256) if x % 2 == 0] 는 0에서 255 사이에 있는 짝수들의 16진수 (0x..) 들을 포함하는 문자열의 리스트를 만듭니다. if 절은 생략할 수 있습니다. 생략하면, range(256)에 있는 모든 요소가 처리됩니다.

lock¶

한 번에 한 스레드만이 공유 리소스에 접근할 수 있도록 하는 동기화 프리미티브 <synchronization primitive>`입니다. 스레드는 보호된 리소스에 접근하기 전에 록을 획득하고, 사용 후에는 반드시 해제해야 합니다. 만약 스레드가 이미 다른 스레드가 점유한 록을 획득하려고 시도하면, 해당 록이 사용 가능해질 때까지 블록됩니다. Python의 :mod:`threading 모듈은 Lock (기본 록)과 RLock (재진입 가능한 록)을 제공합니다. 록은 경쟁 조건 을 방지하고 공유 데이터에 대한 쓰레드 안전 접근을 보장하는 데 사용됩니다. 큐, 프로듀서/컨슈머 패턴, 스레드별 상태와 같은 대체 설계 패턴도 존재합니다. 또한 데드락 도 참고하세요.

lock-free¶

어떤 록 Python에서는 :class:`dict`나 :class:`list`와 같은 기본 타입이 록 없는 읽기 작업을 제공하며, 이는 해당 수정 작업이 :term:`개체별 록 <per-object lock>`을 보유하는 동안에도 다른 스레드가 중간 상태를 관찰할 수 있음을 의미합니다.

loader (로더)¶

모듈을 로드하는 객체를 정의합니다. Loader 인터페이스를 구현하려면 exec_module`와 :meth:()!create_module` 메서드를 정의해야 합니다. 로더는 일반적으로 :term:`파인더 <finder>`에 의해 반환됩니다. 또한 참고:

locale encoding (로케일 인코딩)¶

Unix 시스템에서는 LC_CTYPE 로케일의 인코딩입니다. locale.setlocale(locale.LC_CTYPE, new_locale) 으로 설정할 수 있습니다.

Windows 시스템에서는 ANSI 코드 페이지입니다 (예: "cp1252").

Android와 VxWorks에서 Python은 로케일 인코딩으로 "utf-8" 을 사용합니다.

로케일 인코딩을 가져오는 데 :func:`locale.getencoding`을 사용할 수 있습니다.

:term:`파일 시스템 인코딩 및 에러 핸들러 <filesystem encoding and error handler>`를 참고하세요.

magic method (매직 메서드)¶

특수 메서드 의 비공식적인 비슷한 말.

mapping (매핑)¶

임의의 키 조회를 지원하고 collections.abc.Mapping 이나 collections.abc.MutableMapping 추상 베이스 클래스 에 지정된 메서드들을 구현하는 컨테이너 객체. 예로는 dict, collections.defaultdict, collections.OrderedDict, collections.Counter 를 들 수 있습니다.

meta path finder (메타 경로 파인더)¶

sys.meta_path 의 검색이 돌려주는 파인더. 메타 경로 파인더는 경로 엔트리 파인더 와 관련되어 있기는 하지만 다릅니다.

메타 경로 파인더가 구현하는 메서드들에 대해서는 importlib.abc.MetaPathFinder 를 보면 됩니다.

metaclass (메타 클래스)¶

클래스의 클래스. 클래스 정의는 클래스 이름, 클래스 딕셔너리, 베이스 클래스들의 목록을 만듭니다. 메타 클래스는 이 세 인자를 받아서 클래스를 만드는 책임을 집니다. 대부분의 객체 지향형 프로그래밍 언어들은 기본 구현을 제공합니다. 파이썬을 특별하게 만드는 것은 커스텀 메타 클래스를 만들 수 있다는 것입니다. 대부분 사용자에게는 이 도구가 전혀 필요 없지만, 필요가 생길 때, 메타 클래스는 강력하고 우아한 해법을 제공합니다. 어트리뷰트 액세스의 로깅(logging), 스레드 안전성의 추가, 객체 생성 추적, 싱글톤 구현과 많은 다른 작업에 사용됐습니다.

메타 클래스 에서 더 자세한 내용을 찾을 수 있습니다.

method (메서드)¶

클래스 바디 안에서 정의되는 함수. 그 클래스의 인스턴스의 어트리뷰트로서 호출되면, 그 메서드는 첫 번째 인자 (보통 self 라고 불린다) 로 인스턴스 객체를 받습니다. 함수 와 중첩된 스코프 를 보세요.

method resolution order (메서드 결정 순서)¶

메서드 결정 순서는 조회하는 동안 멤버를 검색하는 베이스 클래스들의 순서입니다. 2.3 릴리스부터 파이썬 인터프리터에 사용된 알고리즘의 상세한 내용은 파이썬 2.3 메서드 결정 순서를 보세요.

module (모듈)¶

파이썬 코드의 조직화 단위를 담당하는 객체. 모듈은 임의의 파이썬 객체들을 담는 이름 공간을 갖습니다. 모듈은 임포팅 절차에 의해 파이썬으로 로드됩니다.

패키지 도 보세요.

module spec (모듈 스펙)¶

모듈을 로드하는데 사용되는 임포트 관련 정보들을 담고 있는 이름 공간. importlib.machinery.ModuleSpec 의 인스턴스.

모듈 스펙 도 보세요.

MRO¶

메서드 결정 순서 를 보세요.

mutable (가변)¶

프로그램 진행 과정에서 상태가 변경될 수 있는 개체, 쓰레드 안전, 와 동시 수정 도 참고하세요.

named tuple (네임드 튜플)¶

“named tuple(네임드 튜플)”이라는 용어는 튜플에서 상속하고 이름 붙은 어트리뷰트를 사용하여 인덱스 할 수 있는 요소에 액세스 할 수 있는 모든 형이나 클래스에 적용됩니다. 형이나 클래스에는 다른 기능도 있을 수 있습니다.

time.localtime()과 os.stat()가 반환한 값을 포함하여, 여러 내장형이 네임드 튜플입니다. 또 다른 예는 sys.float_info입니다:

>>> sys.float_info[1]                   # 인덱스 접근
1024
>>> sys.float_info.max_exp              # 이름으로 필드 접근
1024
>>> isinstance(sys.float_info, tuple)   # 튜플 종류 확인
True

일부 네임드 튜플은 내장형(위의 예)입니다. 또는, tuple에서 상속하고 이름 붙은 필드를 정의하는 일반 클래스 정의로 네임드 튜플을 만들 수 있습니다. 이러한 클래스는 직접 작성하거나, typing.NamedTuple를 계승하거나 팩토리 함수 collections.namedtuple()로 만들 수 있습니다. 후자의 기법은 직접 작성하거나 내장 네임드 튜플에서는 찾을 수 없는 몇 가지 추가 메서드를 추가하기도 합니다.

namespace (이름 공간)¶

변수가 저장되는 장소. 이름 공간은 딕셔너리로 구현됩니다. 객체에 중첩된 이름 공간 (메서드 에서) 뿐만 아니라 지역, 전역, 내장 이름 공간이 있습니다. 이름 공간은 이름 충돌을 방지해서 모듈성을 지원합니다. 예를 들어, 함수 builtins.open 과 os.open() 은 그들의 이름 공간에 의해 구별됩니다. 또한, 이름 공간은 어떤 모듈이 함수를 구현하는지를 분명하게 만들어서 가독성과 유지 보수성에 도움을 줍니다. 예를 들어, random.seed() 또는 itertools.islice() 라고 쓰면 그 함수들이 각각 random 과 itertools 모듈에 의해 구현되었음이 명확해집니다.

namespace package (이름 공간 패키지)¶

오직 서브 패키지들의 컨테이너로만 기능하는 패키지. 이름 공간 패키지는 물리적인 실체가 없을 수도 있고, 특히 __init__.py 파일이 없으므로 정규 패키지 와는 다릅니다.

이름 공간 패키지(Namespace packages)는 여러 개별 설치 가능한 패키지가 공통의 상위 패키지를 가질 수 있게 합니다. 그렇지 않은 경우에는 :term:`정규 패키지 <regular package>`를 사용하는 것이 좋습니다.

자세한 내용은 PEP 420 과 이름 공간 패키지 를 참고하세요.

모듈 도 보세요.

네이티브 코드¶

기계 명령어(machine instructions)로 컴파일되어 프로세서에서 직접 실행되는 코드를 의미하며, 해석되거나 가상 기계에서 실행되는 코드와는 대조적입니다. Python의 맥락에서 네이티브 코드는 일반적으로 확장 모듈 내의 C, C++, Rust 또는 Fortran 코드를 지칭하며, 이는 Python에서 호출될 수 있습니다. 또한 :term:`확장 모듈 <extension module>`도 참고하세요.

nested scope (중첩된 스코프)¶

둘러싼 정의에서 변수를 참조하는 능력. 예를 들어, 다른 함수 내부에서 정의된 함수는 바깥 함수에 있는 변수들을 참조할 수 있습니다. 중첩된 스코프는 기본적으로는 참조만 가능할 뿐, 대입은 되지 않는다는 것에 주의해야 합니다. 지역 변수들은 가장 내부의 스코프에서 읽고 씁니다. 마찬가지로, 전역 변수들은 전역 이름 공간에서 읽고 씁니다. nonlocal 은 바깥 스코프에 쓰는 것을 허락합니다.

new-style class (뉴스타일 클래스)¶

지금은 모든 클래스 객체에 사용되고 있는 클래스 버전의 예전 이름. 초기의 파이썬 버전에서는, 오직 뉴스타일 클래스만 __slots__, 디스크립터, 프라퍼티, __getattribute__(), 클래스 메서드, 스태틱 메서드와 같은 파이썬의 새롭고 다양한 기능들을 사용할 수 있었습니다.

비결정적¶

결과가 같은 입력에서도 실행할 때마다 달라질 수 있는 동작 방식입니다. 멀티 스레드 프로그램에서 비결정적인 동작은 종종 레이스 조건 및 기타 :term:`동기화 프리미티브 <synchronization primitive>`를 사용하는 적절한 동기화는 결정론적 동작을 보장하는 데 도움이 됩니다.

object (객체)¶

상태 (어트리뷰트나 값) 를 갖고 동작 (메서드) 이 정의된 모든 데이터. 또한, 모든 뉴스타일 클래스 의 최종적인 베이스 클래스입니다.

optimized scope (최적화된 스코프)¶

컴파일 시 코드에 도달하는 대상 지역 변수 이름이 컴파일러에 의해 신뢰성 있게 알려져서, 이러한 이름의 읽기 및 쓰기 접근 최적화가 가능한 스코프입니다. 함수, 생성자, 코루틴, 컴프리헨션 및 제너레이터 표현식에 대한 지역 네임스페이스는 이런 방식으로 최적화됩니다. 참고: 대부분의 인터프리터 최적화는 모든 스코프에 적용되며, 알려진 지역 및 비지역 변수 이름 세트에 의존하는 스코프만 최적화된 스코프로 제한됩니다.

선택적 모듈¶

:term:`확장 모듈 <extension module>`이며 :term:`표준 라이브러리 <standard library>`의 일부입니다. 하지만 일부 CPython 빌드에서는 누락된 타사 라이브러리가 있거나 해당 플랫폼에서 모듈을 사용할 수 없기 때문에 포함되어 있지 않을 수도 있습니다.

타사 라이브러리가 필요한 선택적 모듈 목록은 :ref:`optional-module-requirements`를 참조하십시오.

package (패키지)¶

서브 모듈들이나, 재귀적으로 서브 패키지들을 포함할 수 있는 파이썬 모듈. 기술적으로, 패키지는 __path__ 어트리뷰트가 있는 파이썬 모듈입니다.

정규 패키지 와 이름 공간 패키지 도 보세요.

병렬성¶

동시에 여러 작업을 실행하는 것(예: 여러 CPU 코어에서). 전역 인터프리터 록 (GIL) <global interpreter lock>`이 있는 Python 빌드에서는 하나의 스레드만이 한 번에 파이썬 바이트코드를 실행할 수 있으므로, 다중 CPU 코어를 활용하려면 일반적으로 여러 프로세스(예: :mod:`multiprocessing) 또는 GIL을 해제하는 네이티브 확장이 포함됩니다. free-threaded Python의 경우, 여러 개의 파이썬 스레드가 서로 다른 코어에서 동시에 파이썬 코드를 실행할 수 있습니다.

parameter (매개변수)¶

함수 (또는 메서드) 정의에서 함수가 받을 수 있는 인자 (또는 어떤 경우 인자들) 를 지정하는 이름 붙은 엔티티. 다섯 종류의 매개변수가 있습니다:

위치-키워드 (positional-or-keyword): 위치 나 키워드 인자 로 전달될 수 있는 인자를 지정합니다. 이것이 기본 형태의 매개변수입니다, 예를 들어 다음에서 foo 와 bar:
```
def func(foo, bar=None): ...
```

위치-전용 (positional-only): 위치로만 제공될 수 있는 인자를 지정합니다. 위치 전용 매개변수는 함수 정의의 매개변수 목록에 / 문자를 포함하고 그 뒤에 정의할 수 있습니다, 예를 들어 다음에서 posonly1과 posonly2:
```
def func(posonly1, posonly2, /, positional_or_keyword): ...
```

키워드-전용 (keyword-only): 키워드로만 제공될 수 있는 인자를 지정합니다. 키워드-전용 매개변수는 함수 정의의 매개변수 목록에서 앞에 하나의 가변-위치 매개변수나 *를 그대로 포함해서 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 다음에서 kw_only1 와 kw_only2:
```
def func(arg, *, kw_only1, kw_only2): ...
```
가변-위치 (var-positional): (다른 매개변수들에 의해서 이미 받아들여진 위치 인자들에 더해) 제공될 수 있는 위치 인자들의 임의의 시퀀스를 지정합니다. 이런 매개변수는 매개변수 이름에 * 를 앞에 붙여서 정의될 수 있습니다, 예를 들어 다음에서 args:
```
def func(*args, **kwargs): ...
```
가변-키워드 (var-keyword): (다른 매개변수들에 의해서 이미 받아들여진 키워드 인자들에 더해) 제공될 수 있는 임의의 개수 키워드 인자들을 지정합니다. 이런 매개변수는 매개변수 이름에 **를 앞에 붙여서 정의될 수 있습니다, 예를 들어 위의 예에서 kwargs.

매개변수는 선택적 인자들을 위한 기본값뿐만 아니라 선택적이거나 필수 인자들을 지정할 수 있습니다.

인자 용어집 항목, 인자와 매개변수의 차이에 나오는 FAQ 질문, inspect.Parameter 클래스, 함수 정의 절, PEP 362도 보세요.

객체별 락¶

모든 객체에 공유되는 전역 락이 아닌 개별 객체 인스턴스와 관련된 잠금 Python에서는 dict 및 list`와 같은 빌트인 타입이 각 객체에서 동시 작업을 허용하기 위해 객체별 락을 사용하며, 동시에 동일한 객체에 대한 작업을 직렬화합니다. 객체별 락을 보유하는 작업은 동일한 객체에 대한 다른 잠금 작업을 진행하지 못하게 하지만, :term:`lock-free 작업은 블록하지 않습니다.

path entry (경로 엔트리)¶

경로 기반 파인더 가 임포트 할 모듈들을 찾기 위해 참고하는 임포트 경로 상의 하나의 장소.

path entry finder (경로 엔트리 파인더)¶

sys.path_hooks 에 있는 콜러블 (즉, 경로 엔트리 훅) 이 돌려주는 파인더 인데, 주어진 경로 엔트리 로 모듈을 찾는 방법을 알고 있습니다.

경로 엔트리 파인더들이 구현하는 메서드들은 importlib.abc.PathEntryFinder 에 나옵니다.

path entry hook (경로 엔트리 훅)¶

sys.path_hooks 리스트에 있는 콜러블인데, 특정 경로 엔트리 에서 모듈을 찾는 법을 알고 있다면 경로 엔트리 파인더 를 돌려줍니다.

path based finder (경로 기반 파인더)¶

기본 메타 경로 파인더들 중 하나인데, 임포트 경로 에서 모듈을 찾습니다.

path-like object (경로류 객체)¶

파일 시스템 경로를 나타내는 객체. 경로류 객체는 경로를 나타내는 str 나 bytes 객체이거나 os.PathLike 프로토콜을 구현하는 객체입니다. os.PathLike 프로토콜을 지원하는 객체는 os.fspath() 함수를 호출해서 str 나 bytes 파일 시스템 경로로 변환될 수 있습니다; 대신 os.fsdecode() 와 os.fsencode() 는 각각 str 나 bytes 결과를 보장하는데 사용될 수 있습니다. PEP 519로 도입되었습니다.

PEP¶

파이썬 개선 제안. PEP는 파이썬 커뮤니티에 정보를 제공하거나 파이썬 또는 그 프로세스 또는 환경에 대한 새로운 기능을 설명하는 설계 문서입니다. PEP는 제안된 기능에 대한 간결한 기술 사양 및 근거를 제공해야 합니다.

PEP는 주요 새로운 기능을 제안하고 문제에 대한 커뮤니티 입력을 수집하며 파이썬에 들어간 설계 결정을 문서로 만들기 위한 기본 메커니즘입니다. PEP 작성자는 커뮤니티 내에서 합의를 구축하고 반대 의견을 문서화 할 책임이 있습니다.

PEP 1 참조하세요.

portion (포션)¶

PEP 420 에서 정의한 것처럼, 이름 공간 패키지에 이바지하는 하나의 디렉터리에 들어있는 파일들의 집합 (zip 파일에 저장되는 것도 가능합니다).

positional argument (위치 인자)¶

인자 를 보세요.

provisional API (잠정 API)¶

잠정 API는 표준 라이브러리의 과거 호환성 보장으로부터 신중히 제외된 것입니다. 인터페이스의 큰 변화가 예상되지는 않지만, 잠정적이라고 표시되는 한, 코어 개발자들이 필요하다고 생각한다면 과거 호환성이 유지되지 않는 변경이 일어날 수 있습니다. 그런 변경은 불필요한 방식으로 일어나지는 않을 것입니다 — API를 포함하기 전에 놓친 중대하고 근본적인 결함이 발견된 경우에만 일어날 것입니다.

잠정 API에서조차도, 과거 호환성이 유지되지 않는 변경은 “최후의 수단”으로 여겨집니다 - 모든 식별된 문제들에 대해 과거 호환성을 유지하는 해법을 찾으려는 모든 시도가 선행됩니다.

이 절차는 표준 라이브러리가 오랜 시간 동안 잘못된 설계 오류에 발목 잡히지 않고 발전할 수 있도록 만듭니다. 더 자세한 내용은 PEP 411을 보면 됩니다.

provisional package (잠정 패키지)¶

잠정 API 를 보세요.

Python 3000 (파이썬 3000)¶

파이썬 3.x 배포 라인의 별명 (버전 3의 배포가 먼 미래의 이야기던 시절에 만들어진 이름이다.) 이것을 “Py3k” 로 줄여 쓰기도 합니다.

Pythonic (파이썬다운)¶

다른 언어들에서 일반적인 개념들을 사용해서 코드를 구현하는 대신, 파이썬 언어에서 가장 자주 사용되는 이디엄들을 가까이 따르는 아이디어나 코드 조각. 예를 들어, 파이썬에서 자주 쓰는 이디엄은 for 문을 사용해서 이터러블의 모든 요소로 루핑하는 것입니다. 다른 많은 언어에는 이런 종류의 구성물이 없으므로, 파이썬에 익숙하지 않은 사람들은 대신에 숫자 카운터를 사용하기도 합니다:

for i in range(len(food)):
    print(food[i])

더 깔끔한, 파이썬다운 방법은 이렇습니다:

for piece in food:
    print(piece)

qualified name (정규화된 이름)¶

모듈의 전역 스코프에서 모듈에 정의된 클래스, 함수, 메서드에 이르는 “경로”를 보여주는 점으로 구분된 이름. PEP 3155 에서 정의됩니다. 최상위 함수와 클래스의 경우에, 정규화된 이름은 객체의 이름과 같습니다:

>>> class C:
...     class D:
...         def meth(self):
...             pass
...
>>> C.__qualname__
'C'
>>> C.D.__qualname__
'C.D'
>>> C.D.meth.__qualname__
'C.D.meth'

모듈을 가리키는데 사용될 때, 완전히 정규화된 이름(fully qualified name)은 모든 부모 패키지들을 포함해서 모듈로 가는 점으로 분리된 이름을 의미합니다, 예를 들어, email.mime.text:

>>> import email.mime.text
>>> email.mime.text.__name__
'email.mime.text'

레이스 조건¶

프로그램의 동작이 이벤트의 상대적 타이밍 또는 순서에 따라 달라지는 상태로, 특히 멀티스레드 프로그램에서 발생합니다. 레이스 조건은 비결정적 동작과 재현하기 어려운 버그를 유발할 수 있습니다. 데이터 경쟁 <data race>`은 동기화되지 않은 공유 메모리 접근과 관련된 특정 유형의 레이스 조건입니다. 또한, :term:`LBYL 코딩 스타일은 멀티스레드 코드에서 특히 레이스 조건에 취약합니다. 잠금 및 기타 :term:`동기화 프리미티브 <synchronization primitive>`를 사용하는 것이 레이스 조건을 방지하는 데 도움이 됩니다.

reference count (참조 횟수)¶

객체에 대한 참조의 개수. 객체의 참조 횟수가 0으로 떨어지면, 메모리가 반납됩니다. 일부 객체는 불멸이며 참조 횟수가 수정되지 않아서, 객체가 할당 해제되지 않습니다. 참조 횟수 추적은 일반적으로 파이썬 코드에 노출되지는 않지만, CPython 구현의 핵심 요소입니다. 프로그래머는 특정 객체의 참조 횟수를 돌려주는 sys.getrefcount() 함수를 호출할 수 있습니다.

:term:`CPython`에서는 참조 횟수가 안정적이거나 명확하게 정의된 값이 아니라고 간주합니다. 객체에 대한 참조 수와 이 숫자가 파이썬 코드에 의해 어떻게 영향을 받는지 여부는 버전에 따라 다를 수 있습니다.

regular package (정규 패키지)¶

__init__.py 파일을 포함하는 디렉터리와 같은 전통적인 패키지.

이름 공간 패키지 도 보세요.

재진입¶

함수 또는 :term:`잠금 <lock>`의 속성으로, 동일 스레드에 의해 오류나 :term:`교착 상태 <deadlock>`를 유발하지 않고 여러 번 호출되거나 획득될 수 있도록 허용합니다.

함수의 경우, 재진입성은 함수가 이전 호출이 완료되기 전에 안전하게 다시 호출될 수 있음을 의미하며, 이는 함수가 재귀적으로 또는 시그널 핸들러로부터 호출될 수 있을 때 중요합니다. 스레드에 안전하지 않은 함수는 멀티스레드 프로그램에서 재진입 방식으로 호출되면 :term:`비결정적 <non-deterministic>`일 수 있습니다.

잠금의 경우, Python의 threading.RLock (재진입 락)은 재진입성이 있어 이미 락을 보유한 스레드가 블로킹 없이 다시 가져올 수 있습니다. 반면, :class:`threading.Lock`은 재진입성이 아니므로, 같은 스레드에서 두 번 시도하면 교착 상태가 발생합니다.

또한 잠금 및 :term:`교착 상태 <deadlock>`를 참조하십시오.

REPL¶

“읽기–평가–인쇄 루프”의 약어이며, 대화식 인터프리터 셸의 또 다른 이름입니다.

__slots__¶

클래스 내부의 선언인데, 인스턴스 어트리뷰트들을 위한 공간을 미리 선언하고 인스턴스 딕셔너리를 제거함으로써 메모리를 절감하는 효과를 줍니다. 인기 있기는 하지만, 이 테크닉은 올바르게 사용하기가 좀 까다로운 편이라서, 메모리에 민감한 응용 프로그램에서 많은 수의 인스턴스가 있는 특별한 경우로 한정하는 것이 좋습니다.

sequence (시퀀스)¶

__getitem__() 특수 메서드를 통해 정수 인덱스를 사용한 빠른 요소 액세스를 지원하고, 시퀀스의 길이를 돌려주는 __len__() 메서드를 정의하는 이터러블. 몇몇 내장 시퀀스들을 나열해보면, list, str, tuple, bytes 가 있습니다. dict 또한 __getitem__() 과 __len__() 을 지원하지만, 조회에 정수 대신 임의의 해시 가능 키를 사용하기 때문에 시퀀스가 아니라 매핑으로 취급된다는 것에 주의해야 합니다.

collections.abc.Sequence 추상 기본 클래스는 단순한 __getitem__() 및 count(), index(), __contains__(), 그리고 :meth:`~object.__reversed__`를 추가합니다. 이 확장된 인터페이스를 구현하는 타입은 :func:`~abc.ABCMeta.register`를 사용하여 명시적으로 등록할 수 있습니다. 시퀀스 메서드에 대한 더 많은 문서는 :ref:`일반 순서 작업 <typesseq-common>`을 참조하십시오.

set comprehension (집합 컴프리헨션)¶

이터러블에 있는 요소 전체나 일부를 처리하고 결과를 담은 집합을 반환하는 간결한 방법. results = {c for c in 'abracadabra' if c not in 'abc'}는 문자열의 집합 {'r', 'd'}를 생성합니다. Comprehensions을 참조하십시오.

single dispatch (싱글 디스패치)¶

구현이 하나의 인자의 형에 기초해서 결정되는 제네릭 함수 디스패치의 한 형태.

slice (슬라이스)¶

순서 <sequence>`의 일부를 설명하는 데 사용되는 :class:`slice 타입의 객체입니다. 슬라이스 객체는 서브스크립션 형식(대괄호 안에 콜론을 사용하는 방식)을 사용할 때 생성됩니다. 예: variable_name[1:3:5]

soft deprecated (약하게 폐지된)¶

더 이상 사용되지 않는 API는 새 코드에서 사용되어서는 안 되지만, 이미 존재하는 코드가 사용하는 것은 안전합니다. 이 API는 계속 문서화되고 테스트되지만 더 이상 개선되지는 않습니다.

소프트 폐기는 일반적인 폐기와 다르며, API를 제거할 계획이 없으므로 경고를 발생시키지 않습니다.

PEP 387: 소프트 폐기 <https://peps.python.org/pep-0387/#soft-deprecation>\를 참조하십시오.

special method (특수 메서드)¶

파이썬이 형에 어떤 연산을, 덧셈 같은, 실행할 때 묵시적으로 호출되는 메서드. 이런 메서드는 두 개의 밑줄로 시작하고 끝나는 이름을 갖고 있습니다. 특수 메서드는 특수 메서드 이름들 에 문서로 만들어져 있습니다.

표준 라이브러리¶

공식 파이썬 인터프리터 패키지의 일부로 배포되는 패키지, 모듈, 그리고 :term:`확장 모듈 <extension module>`들의 집합입니다. 이 컬렉션의 정확한 구성원은 플랫폼, 사용 가능한 시스템 라이브러리 또는 기타 기준에 따라 다를 수 있습니다. 문서는 :ref:`library-index`에서 찾을 수 있습니다.

사용 가능한 모든 표준 라이브러리 모듈 이름 목록은 :data:`sys.stdlib_module_names`를 참조하십시오.

statement (문장)¶

문장은 스위트 (코드의 “블록(block)”) 를 구성하는 부분입니다. 문장은 표현식 이거나 키워드를 사용하는 여러 가지 구조물 중의 하나입니다. 가령 if, while, for.

static type checker (정적 형 검사기)¶

파이썬 코드를 읽고 잘못된 타입과 같은 문제를 찾아 분석하는 외부 도구입니다. 또한 형 힌트 <type hint>`와 :mod:`typing 모듈도 참조하십시오.

stdlib¶

:term:`표준 라이브러리 <standard library>`의 약어입니다.

strong reference (강한 참조)¶

파이썬 C API에서 강한 참조(strong reference)란, 그 참조를 가진 코드가 소유하는 객체에 대한 참조입니다. 이 강한 참조는 참조가 생성될 때 :c:func:`Py_INCREF`를 호출함으로써 생겨나며, 참조가 삭제될 때 :c:func:`Py_DECREF`로 해제됩니다.

Py_NewRef() 함수는 객체에 대한 강한 참조를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 일반적으로, 참조 범위(scope)를 벗어나기 전에 메모리 누수(leaking)를 방지하려면 강한 참조에 대해 Py_DECREF() 함수가 호출되어야 합니다.

빌린 참조 도 보세요.

서브스크립팅¶

서브스크립션 표현식, 또는 :term:`sequence`를 서브스크립팅 할 때 :term:`인덱스 <index>`라고도 불립니다.

동기화 프리미티브¶

여러 스레드의 실행을 조정(동기화)하여 공유 리소스에 대한 스레드 안전 액세스를 보장하기 위한 기본적인 구성 요소입니다. 파이썬의 threading 모듈은 Lock, RLock, Semaphore, Condition, Event, 그리고 또한, :mod:`queue 모듈은 멀티스레드 프로그램에서 특히 유용한 다중 생산자/다중 소비자 큐를 제공합니다. 이 프리미티브들은 :term:`경쟁 조건 <race condition>`을 방지하고 스레드 실행을 조정하는 데 도움이 됩니다. 또한 :term:`잠금 <lock>`도 참조하십시오.

t-문자열¶

t 또는 T 로 접두가 붙은 문자열 리터럴은 “t-strings”라고 흔히 불리며, 템플릿 문자열 리터럴 의 줄임말입니다.

text encoding (텍스트 인코딩)¶

파이썬의 문자열은 유니코드 코드 포인트(범위 U+0000–U+10FFFF)의 시퀀스입니다. 문자열을 저장하거나 전송하려면 바이트 시퀀스로 직렬화되어야 합니다.

문자열을 바이트 시퀀스(sequence of bytes)로 직렬화하는 것은 “인코딩”이라고 알려져 있으며, 바이트 시퀀스에서 문자열을 재구성하는 것은 “디코딩”이라고 합니다.

There are a variety of different text serialization codecs, which are collectively referred to as “text encodings”.

text file (텍스트 파일)¶

str 객체를 읽고 쓸 수 있는 파일 객체. 종종, 텍스트 파일은 실제로는 바이트 지향 데이터스트림을 액세스하고 텍스트 인코딩 을 자동 처리합니다. 텍스트 파일의 예로는 텍스트 모드 ('r' 또는 'w') 로 열린 파일, sys.stdin, sys.stdout, io.StringIO 의 인스턴스를 들 수 있습니다.

바이트열류 객체 를 읽고 쓸 수 있는 파일 객체에 대해서는 바이너리 파일 도 참조하세요.

쓰레드¶

CPython 런타임이 OS 스레드에서 실행하는 데 사용되는 정보입니다. 예를 들어, 현재 예외가 있다면 해당 예외와 바이트코드 인터프리터의 상태 등이 포함됩니다.

각 쓰레드 상태는 단일 OS 스레드에 바인딩되지만, 쓰레드는 여러 개의 쓰레드 상태를 가질 수 있습니다. 한 번에 최대 하나만 attached 상태일 수 있습니다.

대부분의 Python C API를 호출하려면 :term:`attached thread state`가 필요하며, 특정 함수가 명시적으로 다르게 설명하지 않는 한 같습니다. 바이트코드 인터프리터는 부착된 쓰레드 상태하에서만 실행됩니다.

각 쓰레드 상태는 단일 인터프리터에 속하지만, 각 인터프리터는 동일한 OS 스레드에 대한 여러 개의 상태를 포함하여 많은 수의 쓰레드 상태를 가질 수 있습니다. 다중 인터프리터로부터 온 쓰레드 상태는 동일한 스레드에 바인딩될 수 있지만, 주어진 순간에는 오직 하나만 해당 스레드에 attached 상태로 존재할 수 있습니다.

추가 정보는 :ref:`쓰레드 상태와 전역 인터프리터 록 <threads>`를 참조하십시오.

스레드 안전한¶

여러 쓰레드가 동시에 사용할 때 올바르게 작동하는 모듈, 함수 또는 클래스를 의미합니다. 쓰레드 안전한 코드는 공유 가능한 가변 상태를 보호하기 위해 동기화 프리미티브 빌드에서는 dict, list, 및 :class:`set`과 같은 내장 타입이 내부 잠금(internal locking)을 사용하여 많은 작업을 쓰레드 안전하게 만듭니다. 다만, 쓰레드 안전성이 반드시 보장되는 것은 아닙니다. 쓰레드에 안전하지 않은 코드는 다중 스레드 프로그램에서 사용될 때 :term:`경쟁 조건 <race condition>`과 :term:`데이터 경쟁 <data race>`을 경험할 수 있습니다.

token (토큰)¶

소스 코드의 작은 단위로, :ref:`어휘 분석기 <lexical>`에 의해 생성됩니다 (토크나이저라고도 불립니다). 이름, 숫자, 문자열, 연산자, 개행 등 유사한 요소는 토큰으로 표현됩니다.

tokenize 모듈은 파이썬의 어휘 분석기를 노출합니다. token 모듈에는 다양한 유형의 토큰에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

triple-quoted string (삼중 따옴표 된 문자열)¶

따옴표 (”) 나 작은따옴표 (’) 세 개로 둘러싸인 문자열. 그냥 따옴표 하나로 둘러싸인 문자열에 없는 기능을 제공하지는 않지만, 여러 가지 이유에서 쓸모가 있습니다. 이스케이프 되지 않은 작은따옴표나 큰따옴표를 문자열 안에 포함할 수 있도록 하고, 연결 문자를 쓰지 않고도 여러 줄에 걸칠 수 있는데, 독스트링을 쓸 때 특히 쓸모 있습니다.

type (형)¶

파이썬 객체의 형은 그것이 어떤 종류의 객체인지를 결정합니다; 모든 객체는 형이 있습니다. 객체의 형은 __class__ 어트리뷰트로 액세스할 수 있거나 type(obj)로 얻을 수 있습니다.

type alias (형 에일리어스)¶

형을 식별자에 대입하여 만들어지는 형의 동의어.

형 에일리어스는 형 힌트를 단순화하는 데 유용합니다. 예를 들면:

def remove_gray_shades(
        colors: list[tuple[int, int, int]]) -> list[tuple[int, int, int]]:
    pass

는 다음과 같이 더 읽기 쉽게 만들 수 있습니다:

Color = tuple[int, int, int]

def remove_gray_shades(colors: list[Color]) -> list[Color]:
    pass

이 기능을 설명하는 typing과 PEP 484를 참조하세요.

type hint (형 힌트)¶

변수, 클래스 어트리뷰트 및 함수 매개변수 나 반환 값의 기대되는 형을 지정하는 어노테이션.

형 힌트는 선택 사항이고 파이썬에서 강제되지는 않지만, 정적 형 검사기에 유용합니다. 또한 IDE의 코드 완성 및 리팩토링을 돕습니다.

지역 변수를 제외하고, 전역 변수, 클래스 어트리뷰트 및 함수의 형 힌트는 typing.get_type_hints()를 사용하여 액세스할 수 있습니다.

이 기능을 설명하는 typing과 PEP 484를 참조하세요.

universal newlines (유니버설 줄 넘김)¶

다음과 같은 것들을 모두 줄의 끝으로 인식하는, 텍스트 스트림을 해석하는 태도: 유닉스 개행 문자 관례 '\n', 윈도우즈 관례 '\r\n', 예전의 매킨토시 관례 '\r'. 추가적인 사용에 관해서는 bytes.splitlines() 뿐만 아니라 PEP 278 와 PEP 3116 도 보세요.

variable annotation (변수 어노테이션)¶

변수 또는 클래스 어트리뷰트의 어노테이션.

변수 또는 클래스 어트리뷰트에 어노테이션을 달 때 대입은 선택 사항입니다:

class C:
    field: 'annotation'

변수 어노테이션은 일반적으로 형 힌트로 사용됩니다: 예를 들어, 이 변수는 int 값을 가질 것으로 기대됩니다:

count: int = 0

변수 어노테이션 문법은 섹션 어노테이트된 대입문(Annotated assignment statements) 에서 설명합니다.

이 기능을 설명하는 함수 어노테이션, PEP 484 및 PEP 526을 참조하세요. 또한 어노테이션 작업에 대한 모범 사례는 어노테이션 모범 사례를 참조하세요.

virtual environment (가상 환경)¶

파이썬 사용자와 응용 프로그램이, 같은 시스템에서 실행되는 다른 파이썬 응용 프로그램들의 동작에 영향을 주지 않으면서, 파이썬 배포 패키지들을 설치하거나 업그레이드하는 것을 가능하게 하는, 협력적으로 격리된 실행 환경.

venv 도 보세요.

virtual machine (가상 기계)¶

소프트웨어만으로 정의된 컴퓨터. 파이썬의 가상 기계는 바이트 코드 컴파일러가 출력하는 바이트 코드를 실행합니다.

바다코끼리 연산자¶

머리를 돌리면 바다코끼리처럼 보여서 할당 표현식 연산자를 부르는 가벼운 방식입니다.

Zen of Python (파이썬 젠)¶

파이썬 디자인 원리와 철학들의 목록인데, 언어를 이해하고 사용하는 데 도움이 됩니다. 이 목록은 대화형 프롬프트에서 “import this” 를 입력하면 보입니다.

용어집¶

분실물 보관소