Python fastcore: 파이썬 업그레이드 모듈

fastcore

fast.ai

fast.ai에서 제작한 파이썬 언어 확장 모듈

 

1. 소개

fastcore은 Julia 언어의 multiple dispatch, Ruby 언어의 mixins, Haskell 언어의 currying, binding 등

다른 언어의 기능들이나, 파이썬 내장 기능을 업그레이드한 모듈이다.

 

설치법은 conda나 pip으로 설치

        
bash
        

            
        
     
conda install fastcore

        
bash
        

            
        
     
pip install fastcore

 

2. 기능

글 모든 예제는 아래를 import 하는 걸 전제로 한다.

        
python
        

            
        
     
from fastcore.all import *

 

1. Test assertion

test_eq(a, b)

: 위 함수는 assert a == b와 같다.

        
python
        

            
        
     
test_eq([0, 1, 2, 3], range(4))  # True

test_fail(f, msg='', contains='')

: 위 함수는 Exception을 test 할 수 있다.

        
python
        

            
        
     
def customException():
    return 1 / 0
    
test_fail(customException)  # ZeroDivisionError: division by zero

 

나머지 test 함수들은 문서 참고: 링크 열기

 

2. **kwargs 위임

delegates 문서 링크

 

delegates (위임) 함수로 **kwargs를 명확히 표시할 수 있다.

예를 들어 inspect.signature(함수나 클래스)를 이용하면 그 함수/클래스의 매개변수 목록이 나오는데,

(API 사용할 때 유용)

 

기본 파이썬에선 base로 하는 함수/클래스 키워드들을 정확히 표시 안 해주지만

(e, a, **kwargs)

        
python
        

            
        
     
import inspect

def adder(a, b=1, c=2, d=3):
    return a + b + c

def more_adder(e, a, **kwargs):
    return e + adder(a, **kwargs)
    
print(inspect.signature(more_adder)

# 결과 = <Signature (e, a, **kwargs)>

 

@delegates() 함수를 사용하면 아래와 같이 나온다.

(e, a, b=1, c=2, d=3)

        
python
        

            
        
     
import inspect


def adder(a, b=1, c=2, d=3):
    return a + b + c


@delegates(adder)
def more_adder(e, a, **kwargs):
    return e + adder(a, **kwargs)
    
print(inspect.signature(more_adder)

# 결과 = <Signature (e, a, b=1, c=2, d=3)>

 

3. class init 함수 간결화

store_attr() 문서 링크

맘에 드는 기능 중 하나인데, store_attr() 함수를 이용한 예제를 보자.

1. 원본: Node의 f, g, h 값 설정, self.? 를 반복적으로 사용하기 귀찮다.

        
python
        

            
        
     
class Node:
    def __init__(self, f, g, h=0):
        self.f = f
        self.g = g
        self.h = h

2. fastcore의 store_attr() 사용

        
python
        

            
        
     
class Node:
    def __init__(self, f, g, h=0):
        store_attr()

둘 다 같은 결과가 나온다.

        
python
        

            
        
     
node = Node(1, 2, 3)
print(node.f, node.g, node.h)  # 1, 2, 3

 

store_attr 에다가 but=["param"]이나 cast=True를 이용할 수 있다.

cast 예제

        
python
        

            
        
     
class T:
    def __init__(self, a:L, b, c:str): store_attr('a,b,c', cast=True)

t = T(1,c=2,b=3)
# 1은 알아서 [1] 로, b = 3, 2는 알아서 '2'로 변한다.

assert t.a==[1] and t.b==3 and t.c=='2'

 

4. Type dispatch

Julia란 언어의 멀티 디스패치 기능인데, Generic이랑 비슷? 하다.

예제

        
python
        

            
        
     
@typedispatch
def print_type(x: float):
    print("I'm float")


@typedispatch
def print_type(x: int):
    print("I'm int")


@typedispatch
def print_type(x: str):
    print("I'm str")


@typedispatch
def print_type(x: list):
    print("I'm list")


@typedispatch
def print_type(x: Callable):
    print("I'm function")


if __name__ == "__main__":
    print_type(11.0)  # I'm float
    print_type(11)  # I'm int
    print_type("eleven")  # I'm str
    print_type([11])  # I'm list
    print_type(print_type)  # I'm function

 

5. __repr__

1) 파이썬 원본

        
python
        

            
        
     
class Node:
    def __init__(self, f, g, h=0):
        store_attr()
        
print(Node(1, 2, 3))  # 결과 : <__main__.Node object at 0x000001A3E3DD4A48>

2) fastcore 이용

        
python
        

            
        
     
class Node:
    def __init__(self, f, g, h=0):
        store_attr()

    __repr__ = basic_repr("f,g,h")
    

print(Node(1, 2, 3))  # 결과 : Node(f=1, g=2, h=3)

 

6. @patch

@patch 데코레이터는 외부 라이브러리에 자신의 함수를 추가할 때 유용하다.

예제

bigO 라이브러리에 add란 함수를 추가한다.

add 함수는 random 배열에다가 원하는 요소 하나를 추가한다.

        
python
        

            
        
     
from bigO import bigO

@patch
def add(self: bigO, num):
    return self.genRandomArray(10) + [num]
    

if __name__ == "__main__":
    lib = bigO()
    
    print(lib.add("ADD THIS"))
    
    
    # genRandomArray(10)은 크기 10의 랜덤 배열을 생성한다.
    # 결과
    # [9, 9, -9, -10, -1, -2, -2, 6, -10, 10, 'ADD THIS']

 

7. mixin

fastcore가 Path 라이브러리에 ls() 기능을 patch 시켰다.

원본 파이썬에선 ls()가 없다. 하지만, fastcore랑 같이 import를 하면 아래와 같다.

        
python
        

            
        
     
from pathlib import Path

p = Path("JS")  # JS 폴더 불러오기
print(p.ls())  # dos 스타일 ls 명령어

# 결과 : (#6) [Path('JS/coffee html.js'),Path('JS/discordBot.js'),Path('JS/HTML5 audio.js'),Path('JS/imageminwebp.js'),Path('JS/test.json'),Path('JS/Untitled-3.js')]

 

아까 배운 patch를 이용해서 ls를 한 배열의 길이를 구해보자.

        
python
        

            
        
     
@patch
def length(self:Path):
    return len(self.ls())

p.length()  # 6

 

8. Self (람다)

대문자 S, Self.sum()을 하면 lambda o: o.sum()한 것과 같다.

        
python
        

            
        
     
from fastcore.utils import Self, L


if __name__ == "__main__":
    f = Self.sum()
    x = L(1, 2, 3)
    print(f(x))

    f = Self.map(lambda a: a + 1)
    x = L(1, 2, 3)
    print(f(x))

    f = Self.map(float)
    x = L(1, 2, 3)
    print(f(x))

    f = Self.map(lambda a: a ** 2)
    x = L(1, 2, 3)
    print(f(x))

    f = Self.filter(lambda a: a % 2 == 1)
    x = L(1, 2, 3)
    print(f(x))

    f = Self.reduce(lambda a, b: a if a > b else b)
    x = L(1, 2, 3)
    print(f(x))

 

9. L (List 업그레이드 버전)

마지막으로 소개해드릴 기능은, 파이썬의 리스트를 확장시킨 fastcore의 L이다.

print 하면 앞에 길이도 나온다.

        
python
        

            
        
     
a = L(1, 2, 3)
print(a)  # (#3) [1,2,3]
print(a[1])  # 2

 

예제

        
python
        

            
        
     
print(L.range(20).shuffle())
# 결과: (#20) [6,15,10,1,14,3,17,19,9,12...]  10개 이상부턴 truncate 해준다. '...'

print(1 + L(2,3,4))  # List + Int 가능
# 결과: (#4) [1,2,3,4]

print(p[2,4,6])  # 인덱스 모음으로 배열을 만들어준다.
# 결과: (#3) [10,14,17]

 

쓸만한 기능들이 더 많은데, 공식 링크에서 한 번 구경해보면 좋다.

 

참고 링크

fast.ai fastcore 공식 문서 링크

fastcore Github 링크

fastai/fastcore