Python Descriptor

Python에서 Descriptor는 ‘속성(attribute) 접근을 가로채서 원하는 로직을 실행’하도록 해 주는 저수준(low-level) 메커니즘입니다.
다음과 같은 상황이라면 property 만으로는 반복‧재사용이 불편하거나 기능이 부족합니다.

1. 여러 클래스에서 동일한 속성 로직을 재사용하고 싶을 때
2. ORM, 캐싱, 로깅 (DB 조회, 타입 검증, 접근 추적 등)을 삽입할 때
3. 읽기 전용, 유효성 검사, 권한 제어 등 세밀한 제어가 필요할 때

property도 내부적으로는 Descriptor이지만, 한 클래스 안의 ‘그 속성 하나’를 다루는 데 최적화되어 있습니다.
반면 Descriptor 클래스는 하나만 정의해 두면 여러 클래스/인스턴스에서 재사용할 수 있어 중복을 없애고 유지보수를 쉽게 합니다.

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1. Desciptor 프로토콜

메서드	호출 시점	주 용도
__get__(self, instance, owner)	속성 읽기	값 반환, 읽기 로깅·캐싱
__set__(self, instance, value)	속성 쓰기	타입 검증, 변환, DB 쓰기
__delete__(self, instance)	속성 삭제	정리, 캐시 무효화

• data descriptor : __set__ 또는 __delete__를 구현 → 읽기·쓰기 모두 제어
• non-data descriptor : __get__만 구현 → 읽기 전용

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2. property()와의 차이

비교 항목	property() (편의 함수)	디스크립터 클래스 (저수준)
정의 위치	같은 클래스 내부	별도 클래스로 분리
재사용성	속성마다 반복 정의	하나로 여러 클래스에 재사용
활용 범위	단순 Getter/Setter	ORM, 로깅, 캐싱, 권한 제어 등 복합 로직
구현 난이도	간단	상대적으로 복잡 (직접 프로토콜 구현)

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3. 예시

3-1. ORM 필드 매핑

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

    def __get__(self, obj, owner):
        return obj.__dict__[self.name]

    def __set__(self, obj, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError("정수만 허용")
        obj.__dict__[self.name] = value

class User:
    age = IntegerField()

u = User()
u.age = 30     # OK
u.age = "bad"  # ValueError

3-2. 로깅용 Descriptor

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

class Logged:
    def __init__(self, default=0):
        self.value = default
    def __get__(self, obj, owner):
        logging.info("read -> %r", self.value)
        return self.value
    def __set__(self, obj, value):
        logging.info("write -> %r", value)
        self.value = value

class Student:
    score = Logged(50)
s = Student()
s.score            # read 로그
s.score += 20      # read + write 로그

3-3. 캐싱되는 계산 속성

class cached_property:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.cache_name = "_cache_" + func.__name__
    def __get__(self, obj, owner):
        if not hasattr(obj, self.cache_name):
            setattr(obj, self.cache_name, self.func(obj))
        return getattr(obj, self.cache_name)

class Heavy:
    @cached_property
    def answer(self):
        print("🛠 계산 중…")
        return sum(range(1_000_000))

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4. Descriptor 활용

패턴	목적	비고
유효성 검사/타입 강제	age = IntegerField()	ORM, 설정 객체
접근 로깅	score = Logged()	보안·디버깅
읽기 전용 속성	version = ReadOnly("1.0")	설정, 상수 노출
지연 계산 + 캐싱	@cached_property	무거운 연산 결과 저장
동적 값 매핑	files = DirectoryFileCount()	파일 시스템, 외부 API

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맺음말

디스크립터는 “속성 = 값”이라는 단순 문법 뒤에 복잡한 로직을 숨길 수 있는 파이썬의 강력한 도구입니다. property()는 작은 스크립트 단계에서 간편하게 사용할 수 있는 도구이며, Descriptor는 프레임워크나 라이브러리 수준에서 반복적으로 재사용할 수 있는 기능입니다. 실제 프로젝트(ORM, 설정 관리, 캐싱, 로깅 등)에서 같은 패턴이 반복된다면 Descriptor를 사용해보는 것을 추천드립니다. 코드 중복이 사라지고, 속성 접근 하나만으로도 원하는 부가 기능을 확장할 수 있습니다.

도움이 되었기를 바랍니다.