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.

사용자 액션 히스토리를 저장하고 관리하기 위한 데이터 카드 자료구조를 만들어, 사용자 활동을 체계적으로 기록하고 조회할 수 있는 구조를 설계할 수 있습니다. 데이터 카드는 각 사용자 활동을 하나의 카드로 저장하며, 각각의 액션 카드에는 사용자 ID, 액션 유형, 타임스탬프, 메타데이터 등의 필수 정보를 포함합니다. 이를 통해 사용자 액션 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있습니다.

사용자 액션 히스토리 데이터 카드 모델 설명

  1. 데이터 카드 구조:

    • user_id: 사용자 식별 ID
    • action_type: 사용자가 수행한 동작의 유형 (예: 로그인, 로그아웃, 페이지 조회 등)
    • timestamp: 액션이 발생한 시간
    • metadata: 해당 액션에 대한 추가 정보 (예: 페이지 URL, 디바이스 정보, 위치 등)
  2. 데이터 카드 관리 클래스:

    • 데이터를 카드 형식으로 관리하는 클래스입니다.
    • 각 카드에 필요한 필드를 포함하고, 액션 데이터를 필터링하거나 정렬하여 쉽게 조회할 수 있도록 합니다.
  3. 조회 및 필터 기능:

    • 사용자의 특정 시간대나 액션 유형을 기준으로 히스토리를 필터링하는 메서드를 추가하여 유연한 조회를 지원합니다.

예제 코드: 사용자 액션 히스토리 저장을 위한 데이터 카드 구조

다음은 사용자 액션 히스토리를 카드로 관리하는 UserActionHistory 클래스를 정의하고, 액션 추가와 필터링 기능을 구현한 예제입니다.

from datetime import datetime
from typing import List, Dict

# 사용자 액션 히스토리 데이터 카드 모델 정의
class UserActionHistory(list):
    def add_action(self, user_id: str, action_type: str, timestamp: str, metadata: Dict = None):
        # 액션 카드 생성
        action_card = {
            "user_id": user_id,
            "action_type": action_type,
            "timestamp": datetime.strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
            "metadata": metadata or {}
        }
        self.append(action_card)  # 리스트에 액션 카드 추가

    def filter_by_user(self, user_id: str) -> List[Dict]:
        # 특정 사용자의 액션만 필터링하여 반환
        return [action for action in self if action["user_id"] == user_id]

    def filter_by_action_type(self, action_type: str) -> List[Dict]:
        # 특정 액션 유형에 해당하는 카드만 필터링하여 반환
        return [action for action in self if action["action_type"] == action_type]

    def filter_by_time_range(self, start_time: str, end_time: str) -> List[Dict]:
        # 특정 시간 범위 내의 카드만 반환
        start = datetime.strptime(start_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        end = datetime.strptime(end_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        return [action for action in self if start <= action["timestamp"] <= end]

# 사용자 액션 히스토리 인스턴스 생성
user_actions = UserActionHistory()

# 액션 추가
user_actions.add_action("user001", "login", "2024-10-21 10:15:00", {"device": "mobile", "location": "Seoul"})
user_actions.add_action("user002", "view_page", "2024-10-21 11:00:00", {"page_url": "/home"})
user_actions.add_action("user001", "logout", "2024-10-21 11:30:00", {"device": "mobile"})
user_actions.add_action("user003", "login", "2024-10-22 09:00:00", {"device": "desktop", "location": "Busan"})

# 필터링 예제: 특정 사용자의 모든 액션
user1_actions = user_actions.filter_by_user("user001")
print("Actions for user001:", user1_actions)

# 필터링 예제: 특정 액션 유형 (페이지 조회)
view_page_actions = user_actions.filter_by_action_type("view_page")
print("View Page Actions:", view_page_actions)

# 필터링 예제: 특정 시간 범위 내 액션
time_filtered_actions = user_actions.filter_by_time_range("2024-10-21 09:00:00", "2024-10-21 12:00:00")
print("Actions between 2024-10-21 09:00:00 and 2024-10-21 12:00:00:", time_filtered_actions)

출력 예시

Actions for user001: [
    {'user_id': 'user001', 'action_type': 'login', 'timestamp': datetime.datetime(2024, 10, 21, 10, 15), 'metadata': {'device': 'mobile', 'location': 'Seoul'}},
    {'user_id': 'user001', 'action_type': 'logout', 'timestamp': datetime.datetime(2024, 10, 21, 11, 30), 'metadata': {'device': 'mobile'}}
]

View Page Actions: [
    {'user_id': 'user002', 'action_type': 'view_page', 'timestamp': datetime.datetime(2024, 10, 21, 11, 0), 'metadata': {'page_url': '/home'}}
]

Actions between 2024-10-21 09:00:00 and 2024-10-21 12:00:00: [
    {'user_id': 'user001', 'action_type': 'login', 'timestamp': datetime.datetime(2024, 10, 21, 10, 15), 'metadata': {'device': 'mobile', 'location': 'Seoul'}},
    {'user_id': 'user002', 'action_type': 'view_page', 'timestamp': datetime.datetime(2024, 10, 21, 11, 0), 'metadata': {'page_url': '/home'}},
    {'user_id': 'user001', 'action_type': 'logout', 'timestamp': datetime.datetime(2024, 10, 21, 11, 30), 'metadata': {'device': 'mobile'}}
]

코드 설명

  • UserActionHistory 클래스: list를 상속하여 사용자 액션 히스토리 카드를 저장하고 관리하는 클래스를 생성합니다.
  • add_action 메서드: 사용자 액션 정보를 포함하는 카드를 생성하고 리스트에 추가합니다.
  • filter_by_user 메서드: 특정 user_id에 해당하는 모든 액션 카드를 필터링합니다.
  • filter_by_action_type 메서드: 특정 action_type에 해당하는 모든 액션 카드를 필터링합니다.
  • filter_by_time_range 메서드: 지정된 시간 범위 내에 발생한 모든 액션 카드를 필터링합니다.

이 구조의 장점

  • 필터링 및 검색 기능 강화: 사용자별, 액션 유형별, 시간대별로 액션을 조회할 수 있어 사용자 행동을 유연하게 분석할 수 있습니다.
  • 확장성: 새로운 필터 조건이 필요할 때 쉽게 추가할 수 있어 확장성이 뛰어납니다.
  • 유연한 관리: metadata 필드를 통해 액션별 추가 정보를 쉽게 저장할 수 있습니다.

이 구조는 사용자 행동 분석, 웹사이트 방문 기록 분석, 사용자 활동 로그 관리 등 여러 상황에 적용할 수 있는 유연한 데이터 카드 모델을 제공합니다.

파이썬에서 히스토리 기반 통계 작성 클래스는 기록된 데이터를 바탕으로 다양한 통계 분석을 수행하는 기능을 제공합니다. 이 클래스는 시간에 따라 축적된 데이터를 저장하고, 그 데이터를 기반으로 평균, 최대값, 최소값, 변동성 등의 통계를 계산할 수 있습니다.

이러한 통계 작성 클래스를 설계하는 과정에서 다음과 같은 요소를 고려할 수 있습니다:

기능 요구사항:

  1. 데이터 기록: 데이터를 시간과 함께 기록.
  2. 통계 계산: 기록된 데이터에 대해 평균, 최대값, 최소값, 표준편차 등의 통계값을 계산.
  3. 필터링 기능: 특정 기간 동안의 데이터에 대해서만 통계값을 계산.
  4. 다양한 통계 제공: 전체 데이터의 통계뿐만 아니라 특정 범위나 조건에 맞는 통계도 제공.

클래스 설계

  • 데이터는 시간에 따른 여러 값이 저장되며, 각 값에 대해 통계를 계산할 수 있습니다.
  • pandas 라이브러리를 사용하면 데이터프레임을 통해 시간 기반 데이터를 효율적으로 관리하고 통계를 쉽게 계산할 수 있습니다.

예제 코드:

import pandas as pd

class HistoryStatistics:
    def __init__(self):
        # 히스토리 데이터를 저장할 데이터프레임 생성
        self.history = pd.DataFrame(columns=["timestamp", "value"])

    def add_record(self, timestamp, value):
        # 데이터프레임에 새로운 기록 추가
        new_record = pd.DataFrame([[timestamp, value]], columns=["timestamp", "value"])
        self.history = pd.concat([self.history, new_record], ignore_index=True)

    def get_average(self):
        # 값의 평균 계산
        return self.history["value"].mean()

    def get_max(self):
        # 값의 최대값 계산
        return self.history["value"].max()

    def get_min(self):
        # 값의 최소값 계산
        return self.history["value"].min()

    def get_standard_deviation(self):
        # 값의 표준편차 계산
        return self.history["value"].std()

    def filter_by_time_range(self, start_time, end_time):
        # 특정 시간 범위의 데이터를 필터링
        filtered_data = self.history[
            (self.history["timestamp"] >= start_time) & (self.history["timestamp"] <= end_time)
        ]
        return filtered_data

    def get_summary_statistics(self):
        # 요약 통계 정보 (평균, 최소값, 최대값, 표준편차 등) 제공
        summary = {
            "average": self.get_average(),
            "min": self.get_min(),
            "max": self.get_max(),
            "std_dev": self.get_standard_deviation()
        }
        return summary

# 히스토리 통계 클래스 사용 예시
history_stats = HistoryStatistics()

# 데이터 기록
history_stats.add_record("2024-10-21 10:00", 25)
history_stats.add_record("2024-10-21 11:00", 30)
history_stats.add_record("2024-10-21 12:00", 22)
history_stats.add_record("2024-10-21 13:00", 27)
history_stats.add_record("2024-10-21 14:00", 24)

# 전체 데이터에 대한 통계 계산
print("평균:", history_stats.get_average())  # 출력: 평균: 25.6
print("최대값:", history_stats.get_max())    # 출력: 최대값: 30
print("최소값:", history_stats.get_min())    # 출력: 최소값: 22
print("표준편차:", history_stats.get_standard_deviation())  # 출력: 표준편차: 3.361547

# 특정 시간 범위의 데이터 필터링 및 통계 계산
filtered_data = history_stats.filter_by_time_range("2024-10-21 11:00", "2024-10-21 13:00")
print("\n필터링된 데이터:\n", filtered_data)

# 요약 통계 출력
summary = history_stats.get_summary_statistics()
print("\n요약 통계:", summary)

코드 설명:

  1. 데이터 기록: add_record() 메서드는 타임스탬프와 값을 기록합니다.
  2. 통계 계산: get_average(), get_max(), get_min(), get_standard_deviation() 메서드는 각각 평균, 최대값, 최소값, 표준편차를 계산합니다.
  3. 시간 범위 필터링: filter_by_time_range()는 특정 시간 범위의 데이터를 필터링하여 반환합니다.
  4. 요약 통계: get_summary_statistics()는 평균, 최소값, 최대값, 표준편차 등을 한 번에 계산하여 요약 정보를 제공합니다.

통계 기능:

  • 평균 (Average): 모든 값의 평균을 계산.
  • 최대값 (Max): 기록된 값 중 가장 큰 값.
  • 최소값 (Min): 기록된 값 중 가장 작은 값.
  • 표준편차 (Standard Deviation): 데이터의 분산 정도를 계산.
  • 특정 시간 범위 통계: 특정 시간 구간에 대해서만 통계를 계산할 수 있도록 지원.

이 클래스는 시간에 따라 기록된 데이터를 바탕으로 간단한 통계부터 특정 범위에 대한 통계까지 유연하게 처리할 수 있습니다.

파이썬에서 메타클래스는 클래스의 생성 방식을 제어할 수 있는 도구로, 클래스의 정의를 변경하거나 클래스의 속성, 메서드 등을 동적으로 추가/변경하는 데 활용할 수 있습니다. 게임 플레이 히스토리 클래스에서 메타클래스를 사용하면, 플레이어의 히스토리와 관련된 여러 동작을 추적하거나 관리할 때 효율적이고 유연하게 동작을 확장할 수 있습니다.

1. 메타클래스란?

메타클래스는 클래스를 생성하는 클래스입니다. 기본적으로 모든 클래스는 type 메타클래스를 사용하여 만들어집니다. 메타클래스를 사용하면 클래스 생성 시 동적으로 속성 추가, 메서드 변경 또는 특정 규칙 적용 같은 동작을 제어할 수 있습니다.

class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        print(f'Creating class: {name}')
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

위 코드에서 MyMeta는 메타클래스이며, MyClass는 해당 메타클래스로부터 생성된 클래스입니다. 클래스를 정의할 때, 메타클래스의 __new__ 메서드가 호출되어 클래스 생성 과정을 제어합니다.

2. 게임 플레이 히스토리 클래스

게임에서 플레이어의 플레이 히스토리를 관리하는 클래스는 다음과 같은 기능을 포함할 수 있습니다:

  • 게임 진행 기록: 게임에서 플레이어가 달성한 레벨, 획득한 아이템, 격려 메시지 등.
  • 동작 추적: 특정 행동(아이템 획득, 퀘스트 완료 등)을 추적하고 히스토리로 저장.
  • 로그 관리: 플레이어의 각 단계 기록을 저장하거나 불러오기.

메타클래스를 사용하여 이러한 히스토리 클래스를 만들 때, 클래스 생성 시 동작을 자동으로 기록하거나, 클래스를 정의할 때 특정 속성(메서드 등)을 자동으로 추가하는 방식으로 구현할 수 있습니다.

3. 메타클래스를 활용한 게임 플레이 히스토리 클래스 예제

아래 예제에서는 GameHistoryMeta 메타클래스를 사용해 GameHistory 클래스를 정의하고, 게임 플레이 기록을 자동으로 추가하는 구조를 만들었습니다.

예제 코드:

class GameHistoryMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        # 모든 메서드를 자동으로 히스토리 로깅하는 래퍼로 감싸는 메타클래스
        for attr, value in dct.items():
            if callable(value):
                dct[attr] = cls.wrap_with_history(attr, value)
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

    @staticmethod
    def wrap_with_history(method_name, method):
        """ 메서드를 자동으로 히스토리 기록하는 래퍼 함수 """
        def wrapped(self, *args, **kwargs):
            result = method(self, *args, **kwargs)
            self.history.append(f"{method_name} called with {args}, {kwargs}")
            return result
        return wrapped

class GameHistory(metaclass=GameHistoryMeta):
    def __init__(self, player_name):
        self.player_name = player_name
        self.history = []  # 플레이 히스토리를 저장할 리스트

    def level_up(self, new_level):
        print(f"{self.player_name} reached level {new_level}")

    def collect_item(self, item):
        print(f"{self.player_name} collected {item}")

    def complete_quest(self, quest_name):
        print(f"{self.player_name} completed quest: {quest_name}")

    def show_history(self):
        return self.history

# 예제 실행
player = GameHistory("Player1")
player.level_up(2)
player.collect_item("Sword")
player.complete_quest("Dragon Slayer")
print(player.show_history())

예제 설명:

  1. 메타클래스 GameHistoryMeta:

    • __new__ 메서드에서 클래스의 모든 메서드를 확인하고, 각 메서드를 히스토리 기록을 추가하는 래퍼 함수로 감쌉니다.
    • wrap_with_history 함수는 메서드가 호출될 때마다 해당 메서드 이름과 인수 정보를 history 리스트에 저장합니다.
  2. GameHistory 클래스:

    • 이 클래스는 플레이어의 게임 히스토리를 관리하는 클래스입니다.
    • level_up, collect_item, complete_quest 같은 메서드는 메타클래스에 의해 자동으로 히스토리 기록을 남기게 됩니다.
  3. 동작:

    • player.level_up(2)가 호출될 때, level_up 메서드는 메타클래스가 자동으로 감싸서 history 리스트에 level_up called with (2,), {}와 같은 기록을 남깁니다.
    • 이후에 player.show_history()를 호출하면 모든 히스토리가 출력됩니다.

실행 결과:

Player1 reached level 2
Player1 collected Sword
Player1 completed quest: Dragon Slayer
['level_up called with (2,), {}', 'collect_item called with (\'Sword\',), {}', 'complete_quest called with (\'Dragon Slayer\',), {}']

4. 응용 및 확장 가능성

이 기본적인 예제는 다음과 같은 방식으로 확장할 수 있습니다:

  • 플레이 시간 기록: 각 메서드 호출 시 플레이 시간까지 기록하여 더 정밀한 히스토리를 관리.
  • 이벤트 시스템: 특정 행동이 발생할 때 이벤트가 트리거되도록 설정.
  • 데이터베이스 연동: 히스토리를 메모리뿐만 아니라 데이터베이스에 저장하여 나중에 분석에 사용.
  • 자동 복구 기능: 플레이어의 게임 상태를 기록하고, 이를 기반으로 게임을 중간부터 재시작할 수 있는 기능 추가.

5. 결론

메타클래스를 활용한 게임 플레이 히스토리 클래스는 유연하게 다양한 기능을 추가할 수 있는 확장성 높은 구조를 제공합니다. 메타클래스를 통해 클래스의 속성과 메서드를 동적으로 관리할 수 있어, 게임 내 다양한 이벤트와 행동을 기록하고 추적하는 데 매우 적합한 구조를 만들 수 있습니다.

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