Python 데코레이터 | @decorator 완벽 정리

들어가며

”함수를 꾸며주는 마법”

데코레이터는 함수에 기능을 추가하는 Python의 강력한 기능입니다.

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1. 데코레이터 기본

함수 데코레이터

@timer는 원래 함수를 감싸는 새 함수(wrapper)로 바꿔 넣는 간편 표기입니다. 호출 시점에 앞뒤로 로깅·시간 측정 같은 공통 장식을 붙일 수 있어, 본문 함수는 핵심 로직만 남기기 좋습니다.

def timer(func):
    """함수 실행 시간 측정"""
    import time
    
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__} 실행 시간: {end - start:.4f}초")
        return result
    
    return wrapper

@timer
def slow_function():
    import time
    time.sleep(1)
    return "완료"

result = slow_function()
# slow_function 실행 시간: 1.0012초

로깅 데코레이터

def logger(func):
    """함수 호출 로깅"""
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"[호출] {func.__name__}({args}, {kwargs})")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"[반환] {result}")
        return result
    return wrapper

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

add(3, 5)
# [호출] add((3, 5), {})
# [반환] 8

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2. 인자가 있는 데코레이터

데코레이터 팩토리

def repeat(times):
    """함수를 여러 번 실행"""
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            results = []
            for _ in range(times):
                result = func(*args, **kwargs)
                results.append(result)
            return results
        return wrapper
    return decorator

@repeat(3)
def greet(name):
    return f"안녕, {name}!"

print(greet("철수"))
# ['안녕, 철수!', '안녕, 철수!', '안녕, 철수!']

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3. 실전 데코레이터

캐싱 데코레이터

def memoize(func):
    """함수 결과 캐싱"""
    cache = {}
    
    def wrapper(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = func(*args)
        return cache[args]
    
    return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(100))  # 매우 빠름!

인증 데코레이터

def require_auth(func):
    """인증 확인"""
    def wrapper(user, *args, **kwargs):
        if not user.get('is_authenticated'):
            raise PermissionError("로그인이 필요합니다")
        return func(user, *args, **kwargs)
    return wrapper

@require_auth
def delete_post(user, post_id):
    return f"포스트 {post_id} 삭제됨"

# 사용
user = {'name': '철수', 'is_authenticated': True}
print(delete_post(user, 123))  # 포스트 123 삭제됨

guest = {'name': '손님', 'is_authenticated': False}
# delete_post(guest, 123)  # PermissionError!

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4. 클래스 데코레이터

def singleton(cls):
    """싱글톤 패턴"""
    instances = {}
    
    def get_instance(*args, **kwargs):
        if cls not in instances:
            instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
        return instances[cls]
    
    return get_instance

@singleton
class Database:
    def __init__(self):
        print("데이터베이스 연결")
        self.connection = "Connected"

# 사용
db1 = Database()  # 데이터베이스 연결
db2 = Database()  # 출력 없음 (같은 인스턴스)
print(db1 is db2)  # True

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5. functools.wraps

메타데이터 보존

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)  # 원본 함수 정보 보존
    def wrapper(*args, **kwargs):
        """래퍼 함수"""
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def greet(name):
    """인사 함수"""
    return f"안녕, {name}!"

print(greet.__name__)  # greet (wraps 없으면 wrapper)
print(greet.__doc__)   # 인사 함수

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6. 실전 예제

API 재시도 데코레이터

import time
from functools import wraps

def retry(max_attempts=3, delay=1):
    """실패 시 재시도"""
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(max_attempts):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    if attempt == max_attempts - 1:
                        raise
                    print(f"시도 {attempt + 1} 실패: {e}")
                    time.sleep(delay)
        return wrapper
    return decorator

@retry(max_attempts=3, delay=0.5)
def fetch_data(url):
    import random
    if random.random() < 0.7:
        raise ConnectionError("연결 실패")
    return f"{url} 데이터"

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데코레이터를 겹쳐 쓸 때의 순서와 wraps

데코레이터는 원래 함수 앞뒤에 공통 장식을 덧붙이는 틀이라고 보면 됩니다. 여러 개를 쌓을 때는 아래에 가까운 데코레이터가 먼저 감싸고, 그다음 바깥 데코레이터가 감싸는 순서로 실행된다는 점을 기억해 두면 디버깅이 수월합니다.

# ✅ 여러 데코레이터 조합
@timer
@logger
@retry(3)
def important_function():
    pass

# 실행 순서: retry → logger → timer → 함수

# ✅ functools.wraps 사용
from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

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정리

핵심 요약

1. 데코레이터: 함수에 기능 추가
2. 문법: @decorator_name
3. 인자: 데코레이터 팩토리 사용
4. wraps: 메타데이터 보존
5. 활용: 로깅, 캐싱, 인증, 재시도

다음 단계

• 제너레이터
• Flask 웹 개발

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