2단계 : 4. 함수 (함수의 가독성과 모듈화 - 왜 함수를 사용하는가 ?)

 

프로그래밍에서 함수를 사용하는 이유는 코드의 가독성(Readability)과 모듈화(Modularity)를 높이고,

유지보수성과 재사용성을 강화하기 위해서입니다.

 

Python에서는 함수를 적절히 사용하면 복잡한 문제를 작은 단위로 나누어 해결할 수 있으며,

코드의 효율성과 유지보수성을 높일 수 있습니다.

 

이 장에서는 함수를 사용해야 하는 이유, 가독성과 모듈화의 개념, 좋은 함수 작성 원칙,

모듈화의 실제 적용 예제 등을 깊이 있게 설명합니다.

 

 

1. 함수의 역할과 필요성

 

 

프로그래밍에서 함수는 단순히 코드의 중복을 줄이는 것 이상의 역할을 합니다.

특히, 대규모 프로젝트에서는 함수를 활용한 모듈화가 필수적입니다.

 

㉮ 함수를 사용해야 하는 이유

 

✅ 코드의 재사용성(Reusability) 증가

✅ 코드의 가독성(Readability) 향상

✅ 유지보수성(Maintainability) 개선

✅ 코드의 모듈화(Modularity) 실현

✅ 디버깅(Debugging)과 테스트(Testability) 용이

 

이제 하나씩 자세히 살펴보겠습니다.

 

 

2. 함수의 가독성 (Readability)

 

가독성이 높은 코드는 개발자가 쉽게 이해하고 유지보수할 수 있는 코드를 의미합니다.

 

㉮ 함수 없이 작성된 코드 (가독성이 낮음)

# 학생 점수 평균을 계산하는 코드 (함수 없이 작성)
scores = [80, 90, 70, 85, 100]
total = 0

for score in scores:
    total += score

average = total / len(scores)
print(f"평균 점수: {average}")

 

✅ 문제점

• 코드가 길어지고, 동일한 연산을 다른 곳에서 수행할 때 반복적인 코드 작성이 필요.

• 기능이 명확하게 분리되지 않아 코드의 목적이 한눈에 파악되지 않음.

 

㉯ 함수를 사용한 코드 (가독성이 높음)

def calculate_average(scores):
    total = sum(scores)
    return total / len(scores)

scores = [80, 90, 70, 85, 100]
average = calculate_average(scores)
print(f"평균 점수: {average}")

 

✅ 개선된 점

• calculate_average() 함수를 통해 코드의 목적이 명확해짐.

• 같은 로직이 필요할 때 다시 사용할 수 있어 유지보수성이 향상됨.

• 변수명과 함수명이 명확하여 코드의 의미를 쉽게 이해할 수 있음.

 

 

3. 함수의 모듈화 (Modularity)

 

모듈화(Modularity)는 코드를 기능별로 나누어 관리하는 개념입니다.

이것은 큰 프로그램을 여러 개의 작은 함수로 쪼개어 설계하는 방식으로, 유지보수성과 확장성을 극대화하는 중요한 원칙입니다.

 

㉮ 모듈화를 적용하지 않은 코드

# 학생들의 시험 점수 분석 코드 (모듈화 없음)
scores = [90, 85, 70, 88, 92]

# 평균 점수 계산
total = sum(scores)
average = total / len(scores)

# 최고 점수 찾기
highest = max(scores)

# 최저 점수 찾기
lowest = min(scores)

print(f"평균 점수: {average}")
print(f"최고 점수: {highest}")
print(f"최저 점수: {lowest}")

 

✅ 문제점

• 반복적으로 동일한 연산을 수행하는 코드가 많음.

• 가독성이 낮고, 유지보수가 어렵다.

• 새로운 기능을 추가할 경우 코드를 직접 수정해야 함.

 

㉯ 모듈화를 적용한 코드

# 점수 분석 모듈화
def calculate_average(scores):
    return sum(scores) / len(scores)

def find_highest(scores):
    return max(scores)

def find_lowest(scores):
    return min(scores)

# 학생 점수 데이터
scores = [90, 85, 70, 88, 92]

# 함수 호출
print(f"평균 점수: {calculate_average(scores)}")
print(f"최고 점수: {find_highest(scores)}")
print(f"최저 점수: {find_lowest(scores)}")

 

✅ 개선된 점

• 각각의 기능을 별도의 함수로 분리하여 모듈화.

• 각 함수의 역할이 명확하여 유지보수성이 향상됨.

• 다른 프로그램에서도 해당 함수들을 재사용 가능.

 

4. 좋은 함수 작성 원칙

 

효율적인 함수는 가독성과 모듈화를 고려하여 작성해야 합니다.

 

✅ 1. 하나의 함수는 하나의 역할만 수행해야 한다.

❌ 나쁜 예:

def process_data(data):
    clean_data = [d.strip() for d in data]
    sorted_data = sorted(clean_data)
    return sum(len(d) for d in sorted_data)

 

✅ 좋은 예:

def clean_data(data):
    return [d.strip() for d in data]

def sort_data(data):
    return sorted(data)

def count_total_length(data):
    return sum(len(d) for d in data)

 

 

✅ 2. 함수 이름은 명확하고 직관적이어야 한다.

❌ 나쁜 예:

def x(y):
    return y ** 2 + 10

 

✅ 좋은 예:

def calculate_score(value):
    return value ** 2 + 10

 

  • 함수 이름만 보고도 어떤 기능을 수행하는지 명확해야 한다.

 

 

✅ 3. 불필요한 전역 변수를 사용하지 말 것.

❌ 나쁜 예:

total = 0

def add_value(value):
    global total
    total += value

 

✅ 좋은 예:

def add_value(total, value):
    return total + value

 

  • 전역 변수 대신, 함수의 매개변수를 활용하면 코드의 예측 가능성이 증가.

 

 

5. 함수의 모듈화 적용 예제

 

Python에서는 여러 개의 함수를 파일(모듈)로 저장하고, 다른 파일에서 재사용할 수 있습니다.

 

㉮ math_utils.py (모듈 파일)

def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b

 

㉯ main.py (메인 코드 파일)

import math_utils  # 모듈 가져오기

print(math_utils.add(5, 3))
print(math_utils.subtract(10, 4))

 

✅ 모듈화의 장점

  • 기능을 별도의 파일로 저장하여 코드를 깔끔하게 유지 가능.

  • 여러 프로젝트에서 재사용 가능.

  • 테스트와 유지보수가 쉬워짐.

 

 

6. 요약

 

 

✅ 함수의 가독성

  • 함수를 활용하면 코드의 의미가 명확해지고, 유지보수가 쉬워짐.

  • 함수는 하나의 역할만 수행하도록 설계해야 함.

 

✅ 함수의 모듈화

  • 함수는 독립적인 기능을 수행하는 작은 단위로 분리하여 모듈화하는 것이 중요함.

  • 모듈화된 코드는 다른 프로젝트에서도 재사용 가능.

 

✅ 좋은 함수 작성 원칙

  1. 하나의 함수는 하나의 역할만 수행해야 함.

  2. 함수 이름은 명확하고 직관적으로 작성해야 함.

  3. 불필요한 전역 변수를 사용하지 말고, 매개변수를 활용해야 함.