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Python 데코레이터 실전: 로깅, 권한체크, 재시도 로직 공통화하기

· python
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왜 데코레이터를 따로 배워야 할까?

Python에서 데코레이터는 문법 트릭처럼 보이지만, 실무에서는 반복되는 부가기능을 비즈니스 로직 밖으로 분리하는 핵심 도구입니다. 로깅, 권한 검사, 실행 시간 측정, 재시도 정책을 함수마다 직접 넣기 시작하면 코드가 빠르게 지저분해집니다.

핵심 개념

  • 함수는 객체다 Python에서는 함수를 변수처럼 전달할 수 있습니다.
  • 데코레이터는 함수를 감싸는 함수 원래 함수를 수정하지 않고 앞뒤 동작을 끼워 넣습니다.
  • functools.wraps는 거의 필수 원본 함수 이름, docstring, metadata를 유지합니다.

실행 시간 측정 데코레이터

import time
from functools import wraps


def log_execution_time(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        duration = time.time() - start
        print(f"[TIME] {func.__name__}: {duration:.4f}s")
        return result
    return wrapper


@log_execution_time
def generate_report():
    time.sleep(1)
    return "done"


print(generate_report())

재시도 데코레이터

import time
from functools import wraps


def retry(max_attempts=3, delay=1):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            last_error = None
            for attempt in range(1, max_attempts + 1):
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                except Exception as e:
                    last_error = e
                    print(f"attempt={attempt} failed: {e}")
                    if attempt < max_attempts:
                        time.sleep(delay)
            raise last_error
        return wrapper
    return decorator


@retry(max_attempts=3, delay=2)
def fetch_external_api():
    raise RuntimeError("temporary network error")

실무에서 유용한 패턴

  • API 호출 재시도
  • 관리자 권한 체크
  • 함수 실행 로그 남기기
  • 캐시 공통 처리
  • 트랜잭션 시작/종료 래핑

흔한 실수

  • 데코레이터 안에서 예외를 삼켜버림
  • wraps를 쓰지 않아 디버깅이 어려워짐
  • 부가기능이 너무 많아 데코레이터 중첩이 과해짐

한 줄 정리

데코레이터는 “멋있는 문법”이 아니라, 반복되는 운영 로직을 공통화하는 실무 도구입니다.

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