엑셀 데이터 시트에서 특정 테이블 데이터를 효율적으로 호출하기 위해 알고리즘과 데이터셋을 설계하는 방식에 대해 설명하겠습니다.


1. 데이터 구성 방식

  • 데이터는 일반적으로 **행(Row)**과 **열(Column)**로 구성된 엑셀 테이블 형태입니다.
  • 엑셀 테이블의 특정 구간(범위)을 호출하려면 보통 셀 범위(A1:D10) 혹은 데이터 필터(Key/Value 쌍) 방식이 활용됩니다.

2. 알고리즘 설계

알고리즘 기본 흐름

  1. 데이터 불러오기
    • 엑셀 데이터를 Pandas 라이브러리를 사용해 DataFrame으로 변환
  2. 데이터 전처리
    • 필요한 열 추출 또는 데이터 필터링
  3. 테이블 범위 설정 및 호출
    • 특정 조건에 맞는 데이터 조회
  4. 결과 반환

3. Python 코드 예제

import pandas as pd

# 엑셀 파일 불러오기
file_path = "data.xlsx"
sheet_name = "Sheet1"

# 엑셀 데이터를 DataFrame으로 읽기
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

# 특정 테이블 호출하기
def get_table_data(df, start_row, end_row, columns):
    """
    테이블 범위 데이터를 호출하는 함수
    - start_row: 시작 행
    - end_row: 종료 행
    - columns: 호출할 열 이름 리스트
    """
    return df.loc[start_row:end_row, columns]

# 예제 호출
table_data = get_table_data(df, 0, 10, ['Column1', 'Column2'])
print(table_data)

4. 데이터셋 예제

엑셀 데이터 예제

Date Product Sales Region

2025-02-01 A 100 East
2025-02-02 B 200 West
2025-02-03 C 150 East

5. 추가 기능 제안

  • 조건 검색: 특정 값 조건으로 필터링
  • 데이터 통계: 평균, 최대/최소값 계산
  • 다중 테이블 호출: Sheet 이름으로 구분

필요한 추가 기능이 있으면 알려주세요!

디아블로와 같은 게임에서 아이템 드랍 확률 모델은 주로 RNG(Random Number Generator, 난수 생성기)를 사용하여 구현됩니다. 아이템 드랍 확률은 각 아이템 등급(일반, 마법, 희귀, 전설 등)에 따라 다르게 설정됩니다.

확률 모델 설명

  1. 아이템 드랍 테이블
    각 아이템은 드랍 확률과 함께 테이블에 정의됩니다. 예를 들어:
    • 일반 아이템: 70%
    • 마법 아이템: 20%
    • 희귀 아이템: 8%
    • 전설 아이템: 2%
  2. 난수 생성
    0에서 1 사이의 난수를 생성하여 해당 난수가 특정 구간에 속하는지 확인하여 아이템이 결정됩니다.
  3. 가중치 확률
    아이템의 종류가 많다면, 가중치를 사용하여 특정 아이템이 선택될 확률을 계산합니다.

파이썬 샘플 코드

import random

# 아이템 드랍 확률 정의
drop_rates = {
    "common": 0.7,    # 일반 70%
    "magic": 0.2,     # 마법 20%
    "rare": 0.08,     # 희귀 8%
    "legendary": 0.02 # 전설 2%
}

# 드랍 확률에 따른 아이템을 선택하는 함수
def get_dropped_item():
    rnd = random.random()  # 0에서 1 사이의 난수 생성
    cumulative = 0.0
    for item, rate in drop_rates.items():
        cumulative += rate
        if rnd < cumulative:
            return item
    return None  # 논리적으로 도달하지 않음

# 여러 번의 드랍 시뮬레이션
def simulate_drops(num_drops):
    results = {item: 0 for item in drop_rates.keys()}
    for _ in range(num_drops):
        item = get_dropped_item()
        results[item] += 1
    return results

# 시뮬레이션 실행
if __name__ == "__main__":
    num_drops = 10000  # 10,000번의 아이템 드랍 시뮬레이션
    results = simulate_drops(num_drops)
    
    print("드랍 결과:")
    for item, count in results.items():
        print(f"{item.capitalize()}: {count}회 ({(count / num_drops) * 100:.2f}%)")

코드 설명

  1. drop_rates 딕셔너리
    각 아이템의 드랍 확률을 설정합니다. 모든 확률의 합은 1이어야 합니다.
  2. random.random()
    난수를 생성하여 아이템 드랍 결과를 결정합니다.
  3. simulate_drops 함수
    여러 번의 시뮬레이션을 수행하여 확률이 올바르게 구현되었는지 확인합니다.

실행 결과 (예시)

시뮬레이션 10,000번 실행 후:

드랍 결과:
Common: 6984 (69.84%)
Magic: 2021 (20.21%)
Rare: 804 (8.04%)
Legendary: 191 (1.91%)

확률 값에 따라 드랍 결과가 분포되는 것을 확인할 수 있습니다. 필요에 따라 아이템 종류나 드랍 확률을 조정할 수 있습니다.

아래는 Excel 워크북에서 수식 시트, 데이터 시트, 차트 시트를 생성하고 데이터를 관리하며 차트를 자동으로 생성하는 간단한 VBA 프로젝트입니다.

이 프로젝트는 다음을 포함합니다:

  1. 데이터 시트에 샘플 데이터를 작성합니다.
  2. 수식 시트에서 데이터를 참조하여 계산을 수행합니다.
  3. 차트 시트를 생성하고 데이터 시트를 기반으로 차트를 추가합니다.

VBA 코드:

Sub CreateStructuredWorkbook()
    Dim wb As Workbook
    Dim dataSheet As Worksheet
    Dim formulaSheet As Worksheet
    Dim chartSheet As Chart
    Dim rng As Range
    Dim chartObj As ChartObject

    ' 새 워크북 생성
    Set wb = Workbooks.Add

    ' 데이터 시트 생성
    Set dataSheet = wb.Sheets.Add
    dataSheet.Name = "Data"

    ' 샘플 데이터 추가
    With dataSheet
        .Range("A1").Value = "Month"
        .Range("B1").Value = "Sales"
        .Range("A2:A7").Value = Application.Transpose(Array("January", "February", "March", "April", "May", "June"))
        .Range("B2:B7").Value = Application.Transpose(Array(1000, 1200, 1500, 1300, 1700, 1800))
    End With

    ' 수식 시트 생성
    Set formulaSheet = wb.Sheets.Add
    formulaSheet.Name = "Formulas"

    ' 데이터 참조 및 계산 수행
    With formulaSheet
        .Range("A1").Value = "Month"
        .Range("B1").Value = "Sales"
        .Range("C1").Value = "Cumulative Sales"
        .Range("A2:A7").Formula = "=Data!A2:A7"
        .Range("B2:B7").Formula = "=Data!B2:B7"
        .Range("C2").Formula = "=B2"
        .Range("C3:C7").Formula = "=C2+B3"
        .Columns("A:C").AutoFit
    End With

    ' 차트 시트 생성
    Set chartSheet = wb.Charts.Add
    chartSheet.Name = "Sales Chart"

    ' 차트 데이터 설정
    With chartSheet
        .SetSourceData Source:=dataSheet.Range("A1:B7")
        .ChartType = xlColumnClustered
        .ChartTitle.Text = "Monthly Sales"
        .Axes(xlCategory).HasTitle = True
        .Axes(xlCategory).AxisTitle.Text = "Months"
        .Axes(xlValue).HasTitle = True
        .Axes(xlValue).AxisTitle.Text = "Sales ($)"
    End With

    ' 작업 완료 메시지
    MsgBox "Workbook 구조화가 완료되었습니다!", vbInformation, "완료"
End Sub

코드 실행 방법:

  1. Excel에서 Alt + F11을 눌러 VBA 편집기를 엽니다.
  2. 삽입 > 모듈을 선택하여 새 모듈을 추가합니다.
  3. 위의 코드를 복사하여 모듈 창에 붙여넣습니다.
  4. F5를 눌러 매크로를 실행합니다.

결과:

  1. Data 시트: "Month"와 "Sales" 데이터가 입력됩니다.
  2. Formulas 시트: "Cumulative Sales" 계산이 포함된 시트가 생성됩니다.
  3. Sales Chart 차트 시트: 데이터 시트를 기반으로 한 월별 판매 차트가 생성됩니다.

추가적인 커스터마이징이 필요하면 말씀해 주세요! 😊

데이터 카드를 패키지 형태로 압축 및 해제하는 기능을 제공하는 코드를 작성할 수 있습니다. 여기서는 zipfile 모듈을 사용하여 데이터를 .zip 파일로 압축하고, 필요 시 이를 해제하는 방식으로 구현합니다.


데이터카드 패키지 압축 및 해제 코드

import os
import json
import zipfile
from datetime import datetime


class DataCard:
    """데이터 카드 클래스"""
    def __init__(self, name, data, metadata=None):
        self.name = name
        self.data = data
        self.metadata = metadata or {
            "created_at": datetime.now().isoformat(),
            "description": "Default data card metadata."
        }

    def to_dict(self):
        """데이터카드를 딕셔너리로 변환"""
        return {
            "name": self.name,
            "data": self.data,
            "metadata": self.metadata,
        }

    @staticmethod
    def from_dict(data_dict):
        """딕셔너리로부터 데이터카드 생성"""
        return DataCard(
            name=data_dict["name"],
            data=data_dict["data"],
            metadata=data_dict["metadata"]
        )


class DataCardPackage:
    """데이터 카드 패키지 압축 및 해제 클래스"""
    @staticmethod
    def compress(data_cards, output_path):
        """데이터 카드를 ZIP 패키지로 압축"""
        with zipfile.ZipFile(output_path, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) as zipf:
            for index, card in enumerate(data_cards):
                card_name = f"card_{index + 1}.json"
                card_content = json.dumps(card.to_dict(), indent=4)
                zipf.writestr(card_name, card_content)
        print(f"Data cards compressed into: {output_path}")

    @staticmethod
    def decompress(zip_path, extract_path):
        """ZIP 패키지를 해제하여 데이터카드 목록 반환"""
        data_cards = []
        with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zipf:
            zipf.extractall(extract_path)
            for file_name in zipf.namelist():
                file_path = os.path.join(extract_path, file_name)
                with open(file_path, 'r') as file:
                    card_dict = json.load(file)
                    data_cards.append(DataCard.from_dict(card_dict))
        print(f"Data cards extracted to: {extract_path}")
        return data_cards


# 사용 예제
if __name__ == "__main__":
    # 데이터 카드 생성
    card1 = DataCard(name="Card1", data={"key1": "value1", "key2": "value2"})
    card2 = DataCard(name="Card2", data={"keyA": "valueA", "keyB": "valueB"})

    # 데이터 카드 압축
    cards = [card1, card2]
    output_zip = "data_cards.zip"
    DataCardPackage.compress(cards, output_zip)

    # 압축 해제
    extract_dir = "extracted_cards"
    os.makedirs(extract_dir, exist_ok=True)
    extracted_cards = DataCardPackage.decompress(output_zip, extract_dir)

    # 해제된 데이터카드 출력
    for card in extracted_cards:
        print(f"Name: {card.name}, Data: {card.data}, Metadata: {card.metadata}")

코드 설명

  1. DataCard 클래스:
    • 데이터를 표현하는 기본 데이터카드 객체.
    • 데이터카드를 딕셔너리로 변환하는 to_dict 메서드와, 딕셔너리로부터 데이터카드를 생성하는 from_dict 메서드 제공.
  2. DataCardPackage 클래스:
    • 데이터카드 압축(compress) 및 해제(decompress) 기능을 포함.
    • 압축 시 데이터카드를 JSON 파일 형태로 변환하여 .zip 파일로 저장.
    • 해제 시 .zip 파일에서 JSON 파일을 읽고, 이를 DataCard 객체로 변환.
  3. 사용 예제:
    • 두 개의 데이터카드를 생성하고 이를 data_cards.zip 파일로 압축.
    • 압축된 파일을 해제하여 원래의 데이터카드를 복원.

실행 결과 (예시):

압축 완료 메시지:

Data cards compressed into: data_cards.zip

해제 완료 메시지:

Data cards extracted to: extracted_cards

복원된 데이터카드 출력:

Name: Card1, Data: {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}, Metadata: {'created_at': '2025-01-07T12:00:00.123456', 'description': 'Default data card metadata.'}
Name: Card2, Data: {'keyA': 'valueA', 'keyB': 'valueB'}, Metadata: {'created_at': '2025-01-07T12:00:00.123456', 'description': 'Default data card metadata.'}

주요 기능

  • 데이터카드 압축:
    • 여러 데이터카드를 .zip 파일로 묶어 관리.
    • JSON 형식으로 저장하여 직관적인 데이터 구조 유지.
  • 데이터카드 해제:
    • .zip 파일에서 데이터를 복원하고, 데이터카드 객체로 재생성.
  • 유연한 메타데이터 관리:
    • 각 데이터카드는 생성 시간 등 메타데이터를 포함.

이 코드는 데이터카드를 저장하고 전송하거나, 대규모 데이터 관리에 활용할 수 있는 실용적인 방법을 제공합니다.

메타클래스를 사용하여 사용자 정의 예외 클래스를 생성하면, 공통적인 동작이나 속성을 예외 클래스에 자동으로 추가할 수 있습니다. 이를 통해 예외 메시지 형식을 통일하거나, 추가적인 메타데이터를 포함하는 예외 클래스를 손쉽게 관리할 수 있습니다.


사용자 정의 예외 메타클래스 코드

class ExceptionMeta(type):
    """메타클래스를 사용하여 공통 동작을 추가하는 사용자 정의 예외 클래스"""
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        # 공통 속성 추가
        dct.setdefault("default_message", "An error occurred.")
        dct.setdefault("error_code", 1000)
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        """인스턴스 생성 시 메시지 형식을 통일"""
        instance = super().__call__(*args, **kwargs)
        if not hasattr(instance, "formatted_message"):
            instance.formatted_message = f"[{cls.error_code}] {instance.args[0] if instance.args else cls.default_message}"
        return instance

class CustomException(Exception, metaclass=ExceptionMeta):
    """기본 사용자 정의 예외 클래스"""
    pass

class ValidationError(CustomException):
    """검증 오류"""
    default_message = "Validation failed."
    error_code = 2001

class DatabaseError(CustomException):
    """데이터베이스 오류"""
    default_message = "A database error occurred."
    error_code = 3001

# 사용 예제
if __name__ == "__main__":
    try:
        raise ValidationError("Invalid data provided.")
    except ValidationError as e:
        print(f"ValidationError caught: {e.formatted_message}")

    try:
        raise DatabaseError()
    except DatabaseError as e:
        print(f"DatabaseError caught: {e.formatted_message}")

    try:
        raise CustomException()
    except CustomException as e:
        print(f"CustomException caught: {e.formatted_message}")

코드 설명

  1. ExceptionMeta 메타클래스:
    • **default_message**와 **error_code**를 기본적으로 예외 클래스에 추가.
    • __call__ 메서드를 재정의하여 예외 인스턴스를 생성할 때 메시지 형식을 통일.
    • 각 예외 클래스에서 별도로 정의하지 않으면 default_message와 error_code가 기본값으로 사용됨.
  2. CustomException:
    • 모든 사용자 정의 예외 클래스의 기본 클래스.
    • ExceptionMeta 메타클래스를 사용하여 공통 속성과 동작을 상속받음.
  3. 파생 클래스 (ValidationError, DatabaseError):
    • 각 예외 클래스는 default_message와 error_code를 재정의하여 고유한 정보를 제공.
  4. 사용 예제:
    • ValidationError와 DatabaseError를 각각 생성하며 메시지를 출력.
    • 기본 CustomException도 동일한 방식으로 동작.

실행 결과 (예시):

ValidationError caught: [2001] Invalid data provided.
DatabaseError caught: [3001] A database error occurred.
CustomException caught: [1000] An error occurred.

주요 기능

  • 공통 속성 관리: default_message와 error_code를 메타클래스를 통해 자동으로 추가.
  • 통일된 메시지 형식: 예외 메시지가 자동으로 포맷팅되어 관리 용이.
  • 확장성: 새로운 예외 클래스가 메타클래스의 공통 동작을 쉽게 상속받을 수 있음.

이 코드는 애플리케이션의 다양한 예외 상황을 통일된 방식으로 처리하고, 개발 및 디버깅을 쉽게 하는 데 유용합니다.

데이터 카드에 푸터 카드를 생성하기 위한 메타클래스를 작성하여 클래스가 정의될 때 자동으로 공통 푸터 정보를 설정하도록 할 수 있습니다. 푸터는 일반적으로 데이터에 대한 요약 정보나 최종 수정 기록을 포함하는 데 사용됩니다.


푸터 카드 메타클래스 코드

from datetime import datetime

class FooterMeta(type):
    """푸터 카드를 생성하는 메타클래스"""
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        # 푸터 정보 기본값 추가
        dct.setdefault("__footer__", {
            "last_updated": datetime.now(),
            "summary": f"Default footer for {name}.",
        })
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

    def update_footer(cls, key, value):
        """푸터 정보 업데이트"""
        if "__footer__" in cls.__dict__:
            cls.__footer__[key] = value
            cls.__footer__["last_updated"] = datetime.now()  # 마지막 업데이트 시간 갱신
        else:
            raise AttributeError("Footer not defined in the class.")

    def get_footer(cls):
        """푸터 정보 가져오기"""
        return cls.__footer__

class DataCard(metaclass=FooterMeta):
    """푸터 카드를 포함하는 데이터 카드"""
    def __init__(self, name, data):
        self.name = name
        self.data = data

    def display(self):
        """데이터 카드 정보 출력"""
        print(f"Data Card: {self.name}")
        print(f"Data: {self.data}")

    @classmethod
    def display_footer(cls):
        """푸터 정보 출력"""
        print("Footer Information:")
        for key, value in cls.__footer__.items():
            print(f"  {key}: {value}")

# 사용 예제
if __name__ == "__main__":
    # 기본 푸터 확인
    print("Default Footer:")
    DataCard.display_footer()

    # 푸터 업데이트
    DataCard.update_footer("summary", "This is a summary of the data card.")
    DataCard.update_footer("notes", "Footer metadata added.")

    print("\nUpdated Footer:")
    DataCard.display_footer()

    # 데이터 카드 생성
    card = DataCard(name="Sample Data", data={"key": "value"})
    print("\nCard Details:")
    card.display()

코드 설명

  1. FooterMeta 메타클래스:
    • 클래스 정의 시 __footer__라는 공통 푸터를 자동으로 생성.
    • 기본 푸터는 마지막 업데이트 시간(last_updated)과 간단한 요약(summary)을 포함.
    • update_footer 메서드: 푸터의 특정 항목을 수정하고, 마지막 업데이트 시간을 자동 갱신.
    • get_footer 메서드: 현재 클래스의 푸터 정보를 반환.
  2. DataCard 클래스:
    • FooterMeta 메타클래스를 기반으로 작성된 데이터 카드 클래스.
    • 클래스 수준에서 푸터 정보를 관리하며, 인스턴스 데이터와는 분리.
  3. 사용 예제:
    • 기본 푸터를 확인하고, update_footer 메서드를 사용하여 푸터 값을 수정.
    • 데이터 카드를 생성하여 데이터와 푸터를 각각 출력.

실행 결과 (예시):

Default Footer:
Footer Information:
  last_updated: 2025-01-07 12:00:00.123456
  summary: Default footer for DataCard.

Updated Footer:
Footer Information:
  last_updated: 2025-01-07 12:01:00.123456
  summary: This is a summary of the data card.
  notes: Footer metadata added.

Card Details:
Data Card: Sample Data
Data: {'key': 'value'}

주요 기능

  • 푸터 자동 생성: 클래스 정의 시 기본 푸터가 자동으로 설정.
  • 푸터 업데이트 가능: 클래스 수준에서 푸터 정보를 동적으로 수정 가능.
  • 자동 갱신: 푸터가 업데이트될 때 마지막 수정 시간이 자동으로 갱신.
  • 클래스와 인스턴스 데이터 분리: 푸터는 클래스 수준에서 관리하며, 인스턴스 데이터와 독립적.

이 메타클래스는 데이터 카드에 공통적인 요약 정보나 변경 기록을 추가하여 관리하는 데 적합하며, 클래스의 관리 효율성을 높여줍니다.

데이터 카드에 헤더 카드를 생성하기 위한 메타클래스를 작성하여, 클래스가 정의될 때 자동으로 공통 헤더 정보를 설정하도록 할 수 있습니다. 아래는 헤더 카드 목적의 메타클래스를 구현한 샘플 코드입니다.


헤더 카드 메타클래스 코드

from datetime import datetime

class HeaderMeta(type):
    """헤더 카드를 생성하는 메타클래스"""
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        # 헤더 정보 기본값 추가
        dct.setdefault("__header__", {
            "author": "Unknown",
            "version": "1.0",
            "created_at": datetime.now(),
            "description": f"{name} description not provided.",
        })
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

    def set_header(cls, key, value):
        """헤더 정보 설정"""
        if "__header__" in cls.__dict__:
            cls.__header__[key] = value
        else:
            raise AttributeError("Header not defined in the class.")

    def get_header(cls):
        """헤더 정보 가져오기"""
        return cls.__header__

class DataCard(metaclass=HeaderMeta):
    """헤더 카드를 포함하는 데이터 카드"""
    def __init__(self, name, data):
        self.name = name
        self.data = data

    def display(self):
        """데이터 카드 정보 출력"""
        print(f"Data Card: {self.name}")
        print(f"Data: {self.data}")

    @classmethod
    def display_header(cls):
        """헤더 정보 출력"""
        print("Header Information:")
        for key, value in cls.__header__.items():
            print(f"  {key}: {value}")

# 사용 예제
if __name__ == "__main__":
    # 기본 헤더 자동 설정
    print("Default Header:")
    DataCard.display_header()

    # 헤더 수정
    DataCard.set_header("author", "John Doe")
    DataCard.set_header("description", "A general-purpose data card.")
    DataCard.set_header("version", "2.0")

    print("\nUpdated Header:")
    DataCard.display_header()

    # 데이터 카드 생성
    card = DataCard(name="Sample Data", data={"key": "value"})
    print("\nCard Details:")
    card.display()

코드 설명

  1. HeaderMeta 메타클래스:
    • 클래스 정의 시 __header__라는 공통 헤더를 자동으로 생성.
    • __header__ 기본값에는 작성자, 버전, 생성 시간, 설명 등을 포함.
    • set_header 메서드: 헤더 값을 업데이트할 수 있음.
    • get_header 메서드: 현재 클래스의 헤더 정보를 반환.
  2. DataCard 클래스:
    • HeaderMeta 메타클래스를 기반으로 작성된 데이터 카드 클래스.
    • 클래스 수준에서 헤더 정보를 관리하며, 인스턴스 수준의 데이터와는 분리.
  3. 사용 예제:
    • 기본 헤더를 확인하고, set_header 메서드를 사용하여 헤더 값을 수정.
    • 데이터 카드를 생성하여 데이터와 헤더를 각각 출력.

실행 결과 (예시):

Default Header:
Header Information:
  author: Unknown
  version: 1.0
  created_at: 2025-01-07 12:00:00.123456
  description: DataCard description not provided.

Updated Header:
Header Information:
  author: John Doe
  version: 2.0
  created_at: 2025-01-07 12:00:00.123456
  description: A general-purpose data card.

Card Details:
Data Card: Sample Data
Data: {'key': 'value'}

주요 기능

  • 헤더 자동 생성: 클래스 정의 시 기본 헤더가 자동으로 설정.
  • 헤더 수정 가능: 클래스 수준에서 헤더 정보를 동적으로 수정 가능.
  • 클래스와 인스턴스 데이터 분리: 헤더는 클래스 수준에서 관리하며, 인스턴스 데이터와 독립적.

이 메타클래스는 데이터 카드와 같은 객체의 공통 메타데이터(헤더 정보)를 관리하는 데 적합하며, 코드의 일관성을 유지하면서도 유연한 확장을 가능하게 합니다.

히스토리 메타클래스는 클래스의 모든 메서드 호출과 속성 변경을 추적하여 히스토리를 기록하는 데 사용할 수 있습니다. 아래는 히스토리 기록을 위해 메타클래스를 사용하는 샘플 코드입니다.


히스토리 메타클래스 코드

from datetime import datetime
from functools import wraps

class HistoryMeta(type):
    """히스토리를 기록하는 메타클래스"""
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        # 히스토리 저장용 리스트 추가
        dct.setdefault('__history__', [])

        # 기존 메서드 래핑
        for attr_name, attr_value in dct.items():
            if callable(attr_value) and not attr_name.startswith("__"):
                dct[attr_name] = cls.wrap_method(attr_name, attr_value)

        # 속성 설정 감시
        dct['__setattr__'] = cls.wrap_setattr(dct.get('__setattr__', object.__setattr__))
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

    @staticmethod
    def wrap_method(method_name, method):
        """메서드를 래핑하여 호출 기록 추가"""
        @wraps(method)
        def wrapped_method(self, *args, **kwargs):
            # 히스토리 추가
            entry = {
                "timestamp": datetime.now(),
                "action": "method_call",
                "method": method_name,
                "args": args,
                "kwargs": kwargs,
            }
            self.__history__.append(entry)
            return method(self, *args, **kwargs)
        return wrapped_method

    @staticmethod
    def wrap_setattr(original_setattr):
        """속성 설정을 래핑하여 변경 기록 추가"""
        def wrapped_setattr(self, key, value):
            if not key.startswith("__history__") and hasattr(self, '__history__'):
                entry = {
                    "timestamp": datetime.now(),
                    "action": "attribute_change",
                    "attribute": key,
                    "new_value": value,
                }
                self.__history__.append(entry)
            original_setattr(self, key, value)
        return wrapped_setattr

    def get_history(cls):
        """클래스의 히스토리 반환"""
        return cls.__dict__.get('__history__', [])

class HistoryEnabledClass(metaclass=HistoryMeta):
    """히스토리 메타클래스를 사용하는 클래스"""
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def update_name(self, new_name):
        self.name = new_name

    def display_name(self):
        print(f"Name: {self.name}")

# 사용 예제
if __name__ == "__main__":
    obj = HistoryEnabledClass("Initial Name")
    obj.display_name()

    obj.update_name("Updated Name")
    obj.display_name()

    # 속성 직접 변경
    obj.name = "Directly Updated Name"

    # 히스토리 출력
    print("\nHistory:")
    for entry in obj.__history__:
        print(entry)

코드 설명

  1. HistoryMeta 메타클래스:
    • __new__: 클래스의 모든 메서드와 속성 설정 메서드를 래핑하여 히스토리를 기록할 수 있도록 수정.
    • wrap_method: 메서드를 래핑하여 호출 시 호출 정보(메서드 이름, 인수 등)를 히스토리에 기록.
    • wrap_setattr: 속성 설정을 감지하여 속성 변경 정보를 히스토리에 기록.
  2. HistoryEnabledClass:
    • HistoryMeta 메타클래스를 사용하는 클래스.
    • 메서드 호출 및 속성 변경이 자동으로 기록됨.
  3. 사용 예제:
    • display_name 및 update_name 메서드를 호출하고 속성을 직접 수정한 뒤, 히스토리를 출력.

실행 결과 (예시):

Name: Initial Name
Name: Updated Name

History:
{'timestamp': datetime.datetime(2025, 1, 7, 12, 0, 0, 123456), 'action': 'method_call', 'method': 'display_name', 'args': (), 'kwargs': {}}
{'timestamp': datetime.datetime(2025, 1, 7, 12, 0, 1, 123456), 'action': 'method_call', 'method': 'update_name', 'args': ('Updated Name',), 'kwargs': {}}
{'timestamp': datetime.datetime(2025, 1, 7, 12, 0, 2, 123456), 'action': 'method_call', 'method': 'display_name', 'args': (), 'kwargs': {}}
{'timestamp': datetime.datetime(2025, 1, 7, 12, 0, 3, 123456), 'action': 'attribute_change', 'attribute': 'name', 'new_value': 'Directly Updated Name'}

주요 기능

  • 메서드 호출 기록: 메서드 이름, 인수, 호출 시간 등을 기록.
  • 속성 변경 기록: 변경된 속성 이름, 새 값, 변경 시간 등을 기록.
  • 중앙화된 히스토리 관리: 클래스 수준에서 모든 변경 사항을 추적 가능.

이 코드는 디버깅, 로깅, 변경 추적 등을 자동화하는 데 유용하며, 클래스의 동작 이력을 투명하게 관리할 수 있습니다.

히스토리 보조 카드는 데이터 카드의 변경 이력을 기록하여 추적할 수 있는 구조입니다. 이를 구현하기 위해 각 데이터 카드의 변경 사항(예: 설명 변경, 태그 추가/삭제)을 기록하고 조회할 수 있는 기능을 포함한 클래스를 작성했습니다.

히스토리 보조 카드 샘플 코드

from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Any

class HistoryEntry:
    """히스토리 항목 클래스"""
    def __init__(self, action: str, details: Dict[str, Any]):
        self.timestamp = datetime.now()
        self.action = action
        self.details = details

    def __str__(self):
        details_str = ", ".join(f"{key}={value}" for key, value in self.details.items())
        return f"[{self.timestamp}] Action: {self.action}, Details: {details_str}"

class DataCardWithHistory:
    """히스토리 기능을 가진 데이터 카드"""
    def __init__(self, name: str, description: str, tags: List[str] = None):
        self.name = name
        self.description = description
        self.tags = tags or []
        self.created_at = datetime.now()
        self.updated_at = datetime.now()
        self.history: List[HistoryEntry] = []  # 히스토리 리스트
        self._add_history("create", {"name": self.name, "description": self.description, "tags": self.tags})

    def _add_history(self, action: str, details: Dict[str, Any]):
        """히스토리 추가"""
        self.history.append(HistoryEntry(action, details))

    def update_description(self, new_description: str):
        """설명 업데이트"""
        old_description = self.description
        self.description = new_description
        self.updated_at = datetime.now()
        self._add_history("update_description", {"old": old_description, "new": new_description})

    def add_tag(self, tag: str):
        """태그 추가"""
        if tag not in self.tags:
            self.tags.append(tag)
            self.updated_at = datetime.now()
            self._add_history("add_tag", {"tag": tag})

    def remove_tag(self, tag: str):
        """태그 삭제"""
        if tag in self.tags:
            self.tags.remove(tag)
            self.updated_at = datetime.now()
            self._add_history("remove_tag", {"tag": tag})

    def display_history(self):
        """히스토리 출력"""
        print(f"History for Data Card '{self.name}':")
        for entry in self.history:
            print(entry)

    def display(self):
        """데이터 카드 정보 출력"""
        print(f"Data Card: {self.name}")
        print(f"Description: {self.description}")
        print(f"Created At: {self.created_at}")
        print(f"Updated At: {self.updated_at}")
        print(f"Tags: {', '.join(self.tags)}")

# 사용 예제
if __name__ == "__main__":
    # 데이터 카드 생성
    card = DataCardWithHistory(name="Customer Data", description="Contains customer demographics.", tags=["customer", "demographics"])
    
    # 데이터 카드 업데이트
    card.update_description("Updated customer demographic data.")
    card.add_tag("analytics")
    card.remove_tag("demographics")

    # 데이터 카드 정보 출력
    print("Current Data Card:")
    card.display()

    # 히스토리 출력
    print("\nChange History:")
    card.display_history()

코드 설명

  1. HistoryEntry 클래스:
    • 각 변경 사항을 기록하는 클래스.
    • action: 변경 작업의 이름(예: update_description, add_tag).
    • details: 변경 작업에 대한 추가 정보(예: 이전 값과 새 값).
  2. DataCardWithHistory 클래스:
    • 히스토리를 기록하고 관리하는 데이터 카드.
    • _add_history: 히스토리 항목을 추가하는 내부 메서드.
    • 주요 메서드(update_description, add_tag, remove_tag)에서 변경 사항을 히스토리에 자동으로 기록.
  3. 사용 예제:
    • 데이터 카드 생성 후 설명 업데이트, 태그 추가/삭제.
    • 현재 데이터 카드 상태와 히스토리 출력.

실행 결과 (예시):

Current Data Card:
Data Card: Customer Data
Description: Updated customer demographic data.
Created At: 2025-01-07 12:00:00.123456
Updated At: 2025-01-07 12:01:00.123456
Tags: customer, analytics

Change History:
[2025-01-07 12:00:00.123456] Action: create, Details: name=Customer Data, description=Contains customer demographics., tags=['customer', 'demographics']
[2025-01-07 12:01:00.123456] Action: update_description, Details: old=Contains customer demographics., new=Updated customer demographic data.
[2025-01-07 12:01:10.123456] Action: add_tag, Details: tag=analytics
[2025-01-07 12:01:20.123456] Action: remove_tag, Details: tag=demographics

주요 기능

  • 데이터 카드의 변경 내역을 자동으로 기록.
  • 변경 내역을 손쉽게 출력 가능.
  • 데이터 변경이 언제, 어떻게 이루어졌는지 추적 가능.

이 코드는 변경 이력을 저장하여 데이터 카드의 투명성을 높이고, 데이터 변경의 추적 가능성을 보장합니다.

아래는 데이터 카드를 관리하기 위한 데이터 카드 컨테이너를 구현한 사용자 정의 클래스의 샘플 코드입니다. 이 클래스는 여러 데이터 카드를 저장하고, 검색 및 필터링 등의 기능을 제공합니다.

from datetime import datetime
from typing import List, Optional, Dict

class DataCard:
    """데이터 카드 클래스"""
    def __init__(self, name: str, description: str, tags: Optional[List[str]] = None):
        self.name = name
        self.description = description
        self.created_at = datetime.now()
        self.updated_at = datetime.now()
        self.tags = tags or []

    def update_description(self, new_description: str):
        self.description = new_description
        self.updated_at = datetime.now()

    def add_tag(self, tag: str):
        if tag not in self.tags:
            self.tags.append(tag)
            self.updated_at = datetime.now()

    def remove_tag(self, tag: str):
        if tag in self.tags:
            self.tags.remove(tag)
            self.updated_at = datetime.now()

    def display(self):
        print(f"Data Card: {self.name}")
        print(f"Description: {self.description}")
        print(f"Created At: {self.created_at}")
        print(f"Updated At: {self.updated_at}")
        print(f"Tags: {', '.join(self.tags)}")

class DataCardContainer:
    """데이터 카드 컨테이너 클래스"""
    def __init__(self):
        self.cards: List[DataCard] = []

    def add_card(self, card: DataCard):
        """컨테이너에 데이터 카드 추가"""
        if any(existing_card.name == card.name for existing_card in self.cards):
            raise ValueError(f"A card with the name '{card.name}' already exists.")
        self.cards.append(card)

    def remove_card(self, card_name: str):
        """컨테이너에서 데이터 카드 삭제"""
        self.cards = [card for card in self.cards if card.name != card_name]

    def get_card(self, card_name: str) -> Optional[DataCard]:
        """이름으로 데이터 카드 검색"""
        for card in self.cards:
            if card.name == card_name:
                return card
        return None

    def filter_by_tag(self, tag: str) -> List[DataCard]:
        """특정 태그를 포함한 데이터 카드 필터링"""
        return [card for card in self.cards if tag in card.tags]

    def display_all(self):
        """모든 데이터 카드 출력"""
        if not self.cards:
            print("No data cards available.")
        for card in self.cards:
            card.display()
            print("-" * 40)

# 사용 예제
if __name__ == "__main__":
    # 데이터 카드 생성
    card1 = DataCard(name="Customer Data", description="Contains customer demographics.", tags=["customer", "demographics"])
    card2 = DataCard(name="Sales Data", description="Sales performance data.", tags=["sales", "performance"])
    card3 = DataCard(name="Survey Data", description="Customer feedback survey results.", tags=["survey", "feedback"])

    # 컨테이너 생성 및 카드 추가
    container = DataCardContainer()
    container.add_card(card1)
    container.add_card(card2)
    container.add_card(card3)

    # 모든 카드 출력
    print("All Data Cards:")
    container.display_all()

    # 특정 카드 검색
    print("\nSearching for 'Sales Data':")
    sales_card = container.get_card("Sales Data")
    if sales_card:
        sales_card.display()

    # 특정 태그로 필터링
    print("\nFiltering cards with tag 'customer':")
    customer_cards = container.filter_by_tag("customer")
    for card in customer_cards:
        card.display()

코드 설명

  1. DataCard 클래스:
    • 각 데이터 카드를 표현하며 이름, 설명, 태그, 생성/수정 시간을 포함.
    • 태그 추가/삭제 및 설명 업데이트 기능 제공.
  2. DataCardContainer 클래스:
    • 여러 데이터를 관리할 컨테이너로, 다음 주요 기능 포함:
      • 카드 추가: 이름이 중복되지 않도록 확인.
      • 카드 삭제: 이름으로 특정 카드를 삭제.
      • 카드 검색: 이름으로 특정 카드 반환.
      • 태그 필터링: 특정 태그를 포함한 카드 목록 반환.
      • 전체 출력: 저장된 모든 데이터 카드를 출력.
  3. 사용 예제:
    • 세 개의 데이터 카드를 생성하고 컨테이너에 추가.
    • 모든 카드 출력, 특정 카드 검색, 특정 태그로 필터링.

실행 결과 (예시):

All Data Cards:
Data Card: Customer Data
Description: Contains customer demographics.
Created At: 2025-01-07 12:00:00.123456
Updated At: 2025-01-07 12:00:00.123456
Tags: customer, demographics
----------------------------------------
Data Card: Sales Data
Description: Sales performance data.
Created At: 2025-01-07 12:00:01.123456
Updated At: 2025-01-07 12:00:01.123456
Tags: sales, performance
----------------------------------------
Data Card: Survey Data
Description: Customer feedback survey results.
Created At: 2025-01-07 12:00:02.123456
Updated At: 2025-01-07 12:00:02.123456
Tags: survey, feedback
----------------------------------------

Searching for 'Sales Data':
Data Card: Sales Data
Description: Sales performance data.
Created At: 2025-01-07 12:00:01.123456
Updated At: 2025-01-07 12:00:01.123456
Tags: sales, performance

Filtering cards with tag 'customer':
Data Card: Customer Data
Description: Contains customer demographics.
Created At: 2025-01-07 12:00:00.123456
Updated At: 2025-01-07 12:00:00.123456
Tags: customer, demographics

이 클래스 구조는 여러 데이터 카드를 체계적으로 관리하고 쉽게 검색, 필터링, 업데이트할 수 있도록 설계되었습니다.

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