python-patterns - GitLite

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python-patterns

(★ 42,936)

Python의 디자인 패턴 및 관용구 모음

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- - lint_python.yml
- dependabot.yml
- .coveragerc
- setup.cfg
- tox.ini
- - __init__.py
  - catalog.py
  - chain_of_responsibility.py
  - chaining_method.py
  - command.py
  - iterator.py
  - iterator_alt.py
  - mediator.py
  - memento.py
  - observer.py
  - publish_subscribe.py
  - registry.py
  - servant.py
  - specification.py
  - state.py
  - strategy.py
  - template.py
  - visitor.py
- - __init__.py
  - abstract_factory.py
  - borg.py
  - builder.py
  - factory.py
  - lazy_evaluation.py
  - pool.py
  - prototype.py
- - __init__.py
  - delegation_pattern.py
- - __init__.py
  - blackboard.py
  - graph_search.py
- - 3-tier.py
  - __init__.py
  - adapter.py
  - bridge.py
  - composite.py
  - decorator.py
  - facade.py
  - flyweight.py
  - flyweight_with_metaclass.py
  - front_controller.py
  - mvc.py
  - proxy.py
- __init__.py
- dependency_injection.py
- - test_catalog.py
  - test_mediator.py
  - test_memento.py
  - test_observer.py
  - test_publish_subscribe.py
  - test_servant.py
  - test_state.py
  - test_strategy.py
  - test_visitor.py
- - test_abstract_factory.py
  - test_borg.py
  - test_builder.py
  - test_factory.py
  - test_lazy.py
  - test_pool.py
  - test_prototype.py
- - test_delegation.py
- - test_adapter.py
  - test_bridge.py
  - test_decorator.py
  - test_facade.py
  - test_flyweight.py
  - test_mvc.py
  - test_proxy.py
- __init__.py
- test_hsm.py
.codespellignore
.gitignore
.travis.yml
lint.sh
Makefile
Pipfile
Pipfile.lock
pyproject.toml
pytest_local.ini
README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/faif/python-patterns

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd python-patterns

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Python

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pipenv install

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

python <실행할 파일명>.py # README에서 정확한 실행 파일명을 확인하세요

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

3. Make

보통

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.

make

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

✅ 에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.

// repository documentation

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# python-patterns
Python으로 작성된 디자인 패턴 및 관용구 모음입니다.
모든 패턴에는 저마다의 트레이드오프가 존재함을 기억하세요. 그리고 패턴을 어떻게 구현할지보다 왜 특정 패턴을 선택하는지에 더 주목해야 합니다.
## Creational Patterns
> \*\*객체 생성\*\*을 다루는 패턴 — 인스턴스가 생성되는 방식을 추상화하고 제어합니다.
```mermaid
graph LR
Client -->|requests object| AbstractFactory
AbstractFactory -->|delegates to| ConcreteFactory
ConcreteFactory -->|produces| Product
Builder -->|step-by-step| Director
Director -->|returns| BuiltObject
FactoryMethod -->|subclass decides| ConcreteProduct
Pool -->|reuses| PooledInstance
```
| Pattern | Description |
|:-------:| ----------- |
| [abstract\_factory](patterns/creational/abstract\_factory.py) | 특정 팩토리들과 함께 제네릭 함수 사용 |
| [borg](patterns/creational/borg.py) | 인스턴스 간에 상태를 공유하는 싱글톤 |
| [builder](patterns/creational/builder.py) | 여러 생성자를 사용하는 대신, 빌더 객체가 매개변수를 받아 생성된 객체를 반환 |
| [factory](patterns/creational/factory.py) | 인스턴스 생성을 특화된 함수/메서드에 위임 |
| [lazy\_evaluation](patterns/creational/lazy\_evaluation.py) | Python의 지연 평가(lazy-evaluation) 속성 패턴 |
| [pool](patterns/creational/pool.py) | 동일한 타입의 인스턴스 그룹을 미리 생성하고 유지 관리 |
| [prototype](patterns/creational/prototype.py) | 새로운 인스턴스가 필요할 때 팩토리와 프로토타입의 복제본 사용 (인스턴스화 비용이 많이 드는 경우) |
## Structural Patterns
> 더 크고 유연한 구조를 형성하기 위해 \*\*클래스와 객체가 어떻게 구성되는지\*\* 정의하는 패턴입니다.
```mermaid
graph TD
Client --> Facade
Facade --> SubsystemA
Facade --> SubsystemB
Facade --> SubsystemC
Client2 --> Adapter
Adapter --> LegacyService
Client3 --> Proxy
Proxy -->|controls access to| RealSubject
Component --> Composite
Composite --> Leaf1
Composite --> Leaf2
```
| Pattern | Description |
|:-----------------------------------------------------------:|--------------------------------------------------------------------------------|
| [3-tier](patterns/structural/3-tier.py) | 데이터<->비즈니스 로직<->프레젠테이션 분리 (엄격한 관계) |
| [adapter](patterns/structural/adapter.py) | 화이트리스트를 사용하여 한 인터페이스를 다른 인터페이스로 적응 |
| [bridge](patterns/structural/bridge.py) | 인터페이스 변경을 완화하기 위한 클라이언트-공급자 중개자 |
| [composite](patterns/structural/composite.py) | 클라이언트가 개별 객체와 복합 객체를 동일하게 다룰 수 있도록 허용 |
| [decorator](patterns/structural/decorator.py) | 출력에 영향을 주기 위해 기능으로 다른 기능을 감쌈 |
| [facade](patterns/structural/facade.py) | 여러 다른 클래스들에 대한 API로 단일 클래스 사용 |
| [flyweight](patterns/structural/flyweight.py) | 유사하거나 동일한 상태를 가진 객체의 기존 인스턴스를 투명하게 재사용 |
| [front\_controller](patterns/structural/front\_controller.py) | 애플리케이션으로 들어오는 요청을 처리하는 단일 핸들러 |
| [mvc](patterns/structural/mvc.py) | 모델<->뷰<->컨트롤러 (비엄격한 관계) |
| [proxy](patterns/structural/proxy.py) | 다른 무언가로 연산을 퍼널(funnel)하는 객체 |
## Behavioral Patterns
> 객체 간의 \*\*통신과 책임\*\*에 관한 패턴입니다.
```mermaid
graph LR
Sender -->|sends event| Observer1
Sender -->|sends event| Observer2
Request --> Handler1
Handler1 -->|passes if unhandled| Handler2
Handler2 -->|passes if unhandled| Handler3
Context -->|delegates to| Strategy
Strategy -->|executes| Algorithm
Originator -->|saves state to| Memento
Caretaker -->|holds| Memento
```
| Pattern | Description |
|:-------------------------------------------------------------------------:|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| [chain\_of\_responsibility](patterns/behavioral/chain\_of\_responsibility.py) | 데이터를 처리하기 위해 연속적인 핸들러 체인 적용 |
| [catalog](patterns/behavioral/catalog.py) | 생성 파라미터에 따라 일반 메서드가 서로 다른 특화된 메서드를 호출 |
| [chaining\_method](patterns/behavioral/chaining\_method.py) | 다음 객체 메서드 콜백을 계속 진행 |
| [command](patterns/behavioral/command.py) | 나중에 호출할 수 있도록 명령어와 인수를 묶음 |
| [interpreter](patterns/behavioral/interpreter.py) | 언어에 대한 문법을 정의하고 이를 사용하여 구문을 해석 |
| [iterator](patterns/behavioral/iterator.py) | 컨테이너를 순회하고 컨테이너의 요소에 접근 |
| [iterator](patterns/behavioral/iterator\_alt.py) (alt. impl.) | 컨테이너를 순회하고 컨테이너의 요소에 접근 |
| [mediator](patterns/behavioral/mediator.py) | 다른 객체들을 연결하는 방법을 알고 프록시 역할을 하는 객체 |
| [memento](patterns/behavioral/memento.py) | 이전 상태로 돌아가는 데 사용할 수 있는 불투명한 토큰 생성 |
| [observer](patterns/behavioral/observer.py) | 이벤트/데이터 변경 알림을 위한 콜백 제공 |
| [publish\_subscribe](patterns/behavioral/publish\_subscribe.py) | 소스가 0개 이상의 등록된 리스너에게 이벤트/데이터를 배급 |
| [registry](patterns/behavioral/registry.py) | 주어진 클래스의 모든 서브클래스 추적 |
| [servant](patterns/behavioral/servant.py) | 상속을 사용하지 않고 클래스 그룹에 공통 기능 제공 |
| [specification](patterns/behavioral/specification.py) | 부울 논리를 사용하여 비즈니스 규칙을 서로 연결함으로써 재조합 가능 |
| [state](patterns/behavioral/state.py) | 로직을 개별적인 잠재적 상태들과 전환 가능한 다음 상태로 구성 |
| [strategy](patterns/behavioral/strategy.py) | 동일한 데이터에 대한 선택 가능한 연산들 |
| [template](patterns/behavioral/template.py) | 객체가 구조를 부과하되 교체 가능한 컴포넌트를 가짐 |
| [visitor](patterns/behavioral/visitor.py) | 컬렉션의 모든 항목에 대해 콜백 호출 |
## Design for Testability Patterns
| Pattern | Description |
|:--------------------------------------------------------:|------------------------------------|
| [dependency\_injection](patterns/dependency\_injection.py) | 의존성 주입의 3가지 변형 |
## Fundamental Patterns
| Pattern | Description |
|:----------------------------------------------------------------:|-----------------------------------------------------------------------------|
| [delegation\_pattern](patterns/fundamental/delegation\_pattern.py) | 객체가 두 번째 객체(델리게이트)에 위임하여 요청을 처리 |
## Others
| Pattern | Description |
|:----------------------------------------------:|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| [blackboard](patterns/other/blackboard.py) | 아키텍처 모델, 솔루션을 구축하기 위해 다양한 하위 시스템 지식을 결합, AI 접근 방식 - GoF(Gang of Four) 패턴 아님 |
| [graph\_search](patterns/other/graph\_search.py) | 그래프 알고리즘 - GoF 패턴 아님 |
| [hsm](patterns/other/hsm/hsm.py) | 계층적 상태 기계(Hierarchical State Machine) - GoF 패턴 아님 |
## 🚫 Anti-Patterns
이 섹션에서는 Python에서 \*\*권장되지 않는\*\* 몇 가지 일반적인 디자인 패턴과 그 이유를 설명합니다.
### 🧱 Singleton
\*\*이유:\*\*
- Python 모듈은 이미 싱글톤입니다 — 모든 모듈은 단 한 번만 임포트됩니다.
- 명시적인 싱글톤 클래스는 불필요한 복잡성을 더합니다.
- 더 나은 대안: 모듈 레벨 변수 또는 의존성 주입을 사용하세요.
### 🌀 God Object
\*\*이유:\*\*
- 단일 클래스에 너무 많은 로직을 집중시킵니다.
- 코드를 테스트하고 유지보수하기 어렵게 만듭니다.
- 더 나은 대안: 기능을 작고 응집력 있는 클래스로 분할하세요.
### 🔁 Inheritance overuse
\*\*이유:\*\*
- 깊은 상속 트리는 코드를 깨지기 ë쉽게 만듭니다.
- 상속보다 컴포지션(합성)과 위임을 선호하세요.
- “상속보다 컴포지션을 선호하세요.”
## Videos
\* [Design Patterns in Python by Peter Ullrich](https://www.youtube.com/watch?v=bsyjSW46TDg)
\* [Sebastian Buczyński - Why you don't need design patterns in Python?](https://www.youtube.com/watch?v=G5OeYHCJuv0)
\* [You Don't Need That!](https://www.youtube.com/watch?v=imW-trt0i9I)
\* [Pluggable Libs Through Design Patterns](https://www.youtube.com/watch?v=PfgEU3W0kyU)
## Contributing
구현이 추가되거나 수정될 때 다음 가이드라인을 검토해 주세요:
##### Docstrings
해당 참조 링크나 기타 유용한 정보가 포함된 docstring 형식으로 모듈 수준의 설명을 추가하세요.
알고 있는 경우 "Examples in Python ecosystem" 섹션을 추가하세요. 이는 패턴이 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여줍니다.
[facade.py](patterns/structural/facade.py)에는 상세한 설명의 좋은 예시가 있지만, [template.py](patterns/behavioral/template.py)처럼 더 짧은 설명으로 충분한 경우도 있습니다.
##### Python 2 compatibility
일부 패턴의 Python 2 호환 버전을 확인하려면 [legacy](https://github.com/faif/python-patterns/tree/legacy) 태그를 확인하세요.
##### Update README
나머지가 모두 완료되면 README의 해당 부분을 업데이트하세요.
##### Travis CI
패치를 제출하기 전에 다음을 실행해 주세요:
- bash 호환 셸이 있는 경우 `./lint.sh`를 사용하여 포매팅, 린팅, 타입 검사 및 테스트를 실행하세요.
개발 의존성은 `Pipfile.lock`에 고정되어 있습니다. `Pipfile`을 변경한 후에는 Python 3.10 가상 환경을 활성화하고 `make lock`을 실행하여 다시 생성하세요.
## Contributing via issue triage [![Open Source Helpers](https://www.codetriage.com/faif/python-patterns/badges/users.svg)](https://www.codetriage.com/faif/python-patterns)
[CodeTriage](https://www.codetriage.com/faif/python-patterns)에서 이슈와 풀 리퀘스트를 분류(triage)할 수 있습니다.