[Python] 함수형 프로그래밍

함수형 프로그래밍은 함수를 일급 객체로 취급하며, 불변 데이터와 순수 함수를 중심으로 하는 프로그래밍 패러다임입니다. Python은 객체지향 언어이지만, 함수형 프로그래밍의 강력한 기능도 제공합니다. 이 글에서는 Python에서 제공하는 함수형 프로그래밍 기법과 이를 활용하는 방법을 다룹니다.

---

1. 함수형 프로그래밍이란?

함수형 프로그래밍은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

• 순수 함수: 함수는 입력값만을 사용하며 외부 상태를 변경하지 않습니다.
• 불변성: 데이터는 변경되지 않고, 항상 새 데이터를 반환합니다.
• 고차 함수: 함수를 매개변수로 전달하거나 반환할 수 있습니다.

Python에서 함수형 프로그래밍을 지원하는 주요 도구는 map(), filter(), reduce(), 그리고 lambda 함수입니다.

---

2. map() 함수

map() 함수는 반복 가능한 객체의 각 요소에 대해 함수를 적용하여 새 값을 반환합니다.

사용법

map(function, iterable)

• function: 각 요소에 적용할 함수.
• iterable: 적용 대상 데이터(iterable).

예제

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared))  # [1, 4, 9, 16, 25]

 

---

3. filter() 함수

filter() 함수는 조건을 만족하는 요소만 걸러냅니다.

사용법

filter(function, iterable)

• function: 조건을 정의하는 함수.
• iterable: 필터링 대상 데이터(iterable).

예제

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(even_numbers))  # [2, 4]

---

4. reduce() 함수

reduce() 함수는 반복 가능한 객체의 요소를 누적하여 단일 값을 반환합니다. 이 함수는 functools 모듈에서 제공됩니다.

사용법

from functools import reduce

reduce(function, iterable[, initializer])

• function: 누적 결과를 처리할 함수.
• iterable: 반복 가능한 데이터(iterable).
• initializer(선택): 초기값.

예제

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product)  # 120 (1*2*3*4*5)

 

---

5. lambda 함수

lambda 함수는 이름 없는 익명 함수로, 간단한 함수를 짧게 정의할 때 유용합니다.

사용법

lambda arguments: expression

예제

add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5))  # 8

lambda 함수는 map(), filter(), reduce()와 함께 사용하면 더욱 강력합니다.

---

6. 재귀 함수 (Recursive Function)

재귀 함수는 함수가 자기 자신을 호출하는 구조로, 특정 문제를 반복적으로 쪼개어 해결합니다.

예제: 팩토리얼 계산

def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))  # 120

재귀는 간결한 코드 작성을 가능하게 하지만, 무한 루프에 빠지지 않도록 종료 조건이 필수적입니다.

---

7. 클로저 (Closures)

클로저는 함수가 정의될 때의 변수 환경을 기억하여, 외부 함수의 변수를 참조하는 내부 함수를 반환합니다.

예제

def multiplier(factor):
    def multiply(number):
        return number * factor
    return multiply

double = multiplier(2)
print(double(5))  # 10

클로저는 외부 상태를 유지하면서도 캡슐화를 제공하여 함수형 프로그래밍에서 자주 사용됩니다.

---

함수형 프로그래밍의 장점

1. 코드 가독성: 데이터 변환 과정을 간결하고 명확하게 표현.
2. 재사용성: 고차 함수와 익명 함수로 유연한 코드 작성.
3. 버그 감소: 불변성을 통해 데이터 변경으로 인한 버그를 줄임.

함수형 프로그래밍의 단점

1. 복잡한 로직: 지나치게 많은 중첩된 함수 사용 시 가독성 저하.
2. 재귀 한계: Python의 재귀 깊이 제한으로 인해 스택 오버플로우 위험.

---

Python의 함수형 프로그래밍 도구는 데이터를 변환하고 필터링하며, 복잡한 문제를 간결하게 해결하는 데 유용합니다. map(), filter(), reduce()와 같은 함수와 lambda, 재귀 함수, 클로저를 활용하여 더욱 효율적이고 깔끔한 코드를 작성할 수 있습니다.