[Python] Descriptor: get, set, delete

2026년 6월 20일 · 수정 2026년 6월 20일 · 📖 약 2분 · 609자/단어 #python #descriptor #oop #advanced

정의

Descriptor는 __get__, __set__, __delete__ 중 하나 이상을 구현한 클래스다. 다른 클래스의 클래스 속성으로 사용되면 그 속성 접근이 descriptor의 메서드를 통해 라우팅된다. @property, @classmethod, @staticmethod, 모든 메서드가 사실 descriptor.

종류

Data descriptor: __set__ 또는 __delete__ 존재 (보통 __get__도)
Non-data descriptor: __get__만 존재

차이는 속성 조회 우선순위:

Data descriptor > 인스턴스 __dict__ > Non-data descriptor

기본 예제

class Logged:
    def __init__(self, name=""):
        self.name = name

    def __set_name__(self, owner, name):    # 3.6+
        self.name = name

    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self
        print(f"GET {self.name}")
        return instance.__dict__.get(self.name)

    def __set__(self, instance, value):
        print(f"SET {self.name} = {value}")
        instance.__dict__[self.name] = value

class Account:
    balance = Logged()
    name = Logged()

a = Account()
a.name = "Alice"      # SET name = Alice
a.balance = 1000      # SET balance = 1000
print(a.balance)      # GET balance / 1000

set_name (3.6+)

클래스 본문이 처리될 때 descriptor의 owner 클래스와 attribute 이름을 주입. PEP 487. 없으면 descriptor가 자기 이름을 알기 어렵다.

class Field:
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.public_name = name
        self.private_name = "_" + name

검증 디스크립터 (실용)

class Validator:
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.private_name = "_" + name

    def __get__(self, instance, owner):
        return getattr(instance, self.private_name, None)

    def __set__(self, instance, value):
        self.validate(value)
        setattr(instance, self.private_name, value)

    def validate(self, value):
        raise NotImplementedError

class Positive(Validator):
    def validate(self, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError("must be positive")

class String(Validator):
    def validate(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError("must be string")

class Product:
    name = String()
    price = Positive()
    stock = Positive()

p = Product()
p.name = "book"
p.price = 1000
p.stock = -1     # ValueError

각 클래스 속성을 한 줄로 검증·저장 동작 정의. ORM, Django Field, Pydantic 등의 핵심 메커니즘.

property가 사실 descriptor

class property:               # 의사 코드
    def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None):
        self.fget, self.fset, self.fdel = fget, fset, fdel

    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None: return self
        return self.fget(instance)

    def __set__(self, instance, value):
        if self.fset is None:
            raise AttributeError("can't set")
        self.fset(instance, value)

@property가 만드는 객체가 __get__/__set__/__delete__를 모두 가진 data descriptor.

함수도 descriptor

class A:
    def method(self):
        pass

a = A()
print(A.method)         # <function A.method>
print(a.method)         # <bound method A.method of <A object>>

a.method가 bound method가 되는 마법은 함수 객체가 __get__을 가진 non-data descriptor이기 때문이다.

def f(): pass
f.__get__(instance, owner)  # bound method 반환

classmethod / staticmethod도 descriptor

class C:
    @classmethod
    def cm(cls): pass

    @staticmethod
    def sm(): pass

print(type(C.__dict__["cm"]))   # <class 'classmethod'>
print(type(C.__dict__["sm"]))   # <class 'staticmethod'>

각각 __get__에서 cls 바인딩 / 그대로 함수 반환을 수행.

속성 조회 순서 (data descriptor 우선)

obj.attr 조회 시 (간단화):

type(obj).__mro__에서 attr 검색
- data descriptor면 즉시 그 __get__ 호출 후 종료
obj.dict[attr] 있으면 반환
type(obj).__mro__의 검색 결과
- non-data descriptor면 __get__ 호출
- 일반 클래스 속성이면 그대로 반환
__getattr__ 호출
AttributeError

class D:
    def __get__(self, instance, owner): return "from descriptor"
    def __set__(self, instance, value): pass

class C:
    x = D()

c = C()
c.__dict__["x"] = "instance attr"
print(c.x)   # "from descriptor" (data descriptor가 인스턴스보다 우선)

class E:
    def __get__(self, instance, owner): return "from non-data"

class F:
    x = E()

f = F()
f.__dict__["x"] = "instance attr"
print(f.x)   # "instance attr" (non-data descriptor는 인스턴스 우선)

메서드/슬롯과의 차이

함수는 매 호출마다 새 bound method 생성 (메서드 객체 재사용 안 함)
__slots__ 클래스의 슬롯은 사실 C 레벨에서 만들어진 data descriptor
__init_subclass__, ABC도 descriptor와 클래스 본문 메커니즘 활용

함정

1. descriptor 자체에 상태 저장 금지

class BadField:
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value

    def __set__(self, instance, value):
        self.value = value    # 모든 인스턴스가 공유!

descriptor 인스턴스는 클래스 단위 1개. 상태는 반드시 instance.__dict__에.

2. instance가 None인 경우 처리

클래스에서 직접 접근 시 instance가 None.

class D:
    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self       # 클래스 접근: descriptor 자체 반환
        return ...

3. dataclass 필드와 descriptor

@dataclass는 디스크립터를 인식해 기본값 처리에 사용. 3.10+ 에서 PEP 487 활용 패턴 개선.

언제 직접 만드나

같은 검증/변환을 여러 속성에 재사용
ORM/직렬화 프레임워크의 Field 추상
게으른 초기화 + 인스턴스 캐싱
타입 강제, 기본값 동적 결정

단순 검증이면 property로 충분. descriptor는 여러 클래스/속성에 재사용할 때 진가.