[Withdrawn] PEP 288 - Generators Attributes and Exceptions

September 26, 2025

원문 링크: PEP 288 - Generators Attributes and Exceptions

상태: Withdrawn 유형: Standards Track 작성일: 21-Mar-2002

PEP 288 – 제너레이터 속성 및 예외 (Generators Attributes and Exceptions)

작성자: Raymond Hettinger
상태: 철회됨 (Withdrawn)
유형: Standards Track
생성일: 2002년 3월 21일
Python 버전: 2.5
이력: (Post-History는 생략하고 내용에 포함)

요약 (Abstract)

이 PEP는 실행 중인 제너레이터(Generator)와 예외를 발생시키고 데이터를 공유하기 위한 메커니즘을 제공하여 제너레이터를 강화할 것을 제안합니다.

상태 (Status)

이 PEP는 철회되었습니다 (Withdrawn). 예외 발생 메커니즘은 PEP 343으로 확장 및 통합되었습니다. 속성 전달 기능은 지지자를 얻지 못했고, 명확한 구현 방안이 없었으며, 실행 중인 제너레이터가 자신의 네임스페이스에 접근할 수 있는 깔끔한 방법이 없었습니다.

도입 배경 (Rationale)

현재는 클래스 기반의 이터레이터(Iterator)만이 속성(attribute)과 예외 처리 기능을 제공할 수 있습니다. 그러나 클래스 기반 이터레이터는 작성하기 더 어렵고, 덜 간결하며, 가독성이 떨어지고, 속도가 느립니다. 이러한 기능을 제너레이터에 사용할 수 있도록 하는 것이 더 나은 해결책입니다.

속성 할당을 활성화하면 실행 중인 제너레이터로 데이터를 전달하거나 제너레이터에서 데이터를 전달받을 수 있습니다. 속성을 사용하여 데이터를 공유하는 방식은 Python에 널리 퍼져 있습니다. 다른 접근 방식들도 존재하지만, 상대적으로 해킹(hackish)에 가깝습니다.

또 다른 발전 단계는 제너레이터로 예외를 전달할 수 있도록 하는 제너레이터 메서드를 추가하는 것입니다. 현재로서는 제너레이터 외부에서 예외를 발생시킬 깔끔한 방법이 없습니다. 또한, 제너레이터 예외 전달은 제너레이터의 try/finally 금지(PEP 255)를 완화하는 데 도움이 됩니다. 이는 종료 시 버퍼를 비우거나 리소스를 닫아야 하는 제너레이터에게 특히 중요합니다.

이 두 가지 제안은 이전 버전과 호환되며 새로운 키워드를 필요로 하지 않습니다. Python 2.5 버전에 권장되었습니다.

제너레이터 속성 사양 (Specification for Generator Attributes)

기본적으로 이 제안은 클래스에 대한 속성 작성을 에뮬레이션(emulate)하는 것입니다. 유일한 문제점은 제너레이터가 자기 자신의 인스턴스(instance)를 참조할 방법이 없다는 것입니다. 따라서, 이 제안은 참조를 발견하기 위한 함수를 제공하는 것입니다. 예를 들어:

def mygen(filename):
    self = sys.get_generator() # 제안된 기능
    myfile = open(filename)
    for line in myfile:
        if len(line) < 10:
            continue
        self.pos = myfile.tell() # 제너레이터 인스턴스에 속성 할당
        yield line.upper()

g = mygen('sample.txt')
line1 = g.next()
print 'Position', g.pos # 제너레이터 인스턴스의 속성 접근

제너레이터 속성의 용도는 다음과 같습니다:

제너레이터 클라이언트에 추가 정보 제공 (위 예시와 같이).
제너레이터 작동을 제어하는 제어 플래그를 외부에서 설정 (예: 데이터 그룹에서 언제 스텝 인(step in)하거나 스텝 오버(step over)할지 제너레이터에 알려주기).
복잡한 실행 상태를 가진 지연 소비자(lazy consumers) 작성 (예: 산술 인코더 출력 스트림).
코루틴(co-routines) 작성 (Dr. Mertz의 기사에서 시연된 바와 같이).

yield 및 next의 제어 흐름은 이 제안으로 인해 변경되지 않습니다. 유일한 변경 사항은 데이터를 제너레이터로 전달하거나 제너레이터에서 전달받을 수 있다는 것입니다. 대부분의 기본 메커니즘은 이미 존재하며, 접근 함수만 추가하면 됩니다.

제너레이터 예외 전달 사양 (Specification for Generator Exception Passing)

제너레이터 인터페이스에 .throw(exception) 메서드를 추가합니다:

import time

class WriteLog(Exception):
    pass

def writelog(log_data):
    print("Writing log:", log_data) # 실제 로그 작성 로직

def logger():
    start = time.time()
    log = []
    try:
        while True:
            log.append(time.time() - start)
            yield log[-1]
    except WriteLog: # 제너레이터 내부에서 예외 처리
        writelog(log)

# 예시 사용
g = logger()
for i in [10,20,40,80,160]:
    # testsuite(i) # 실제 테스트 스위트 함수가 있다고 가정
    next(g) # Python 3에서는 g.next() 대신 next(g) 사용

try:
    g.throw(WriteLog) # 제너레이터로 예외 전달
except StopIteration:
    print("Generator stopped after handling WriteLog")

제너레이터 내부에 예외를 발생시키기 위한 기존의 해결 방법은 없습니다. 이는 활성 코드가 예외를 받거나 통과할 수 없는 Python의 유일한 경우입니다.

제너레이터 예외 전달은 제너레이터의 고유한 한계, 즉 정리(clean-up) 코드를 트리거하기 위해 try/finally를 사용할 수 없는 금지 사항(PEP 255)을 해결하는 데도 도움이 됩니다.

참고 A: throw 메서드의 이름은 여러 가지 이유로 선택되었습니다. raise는 키워드이므로 메서드 이름으로 사용할 수 없습니다. 현재 실행 지점에서 즉시 예외를 발생시키는 raise와 달리, throw는 먼저 제너레이터로 돌아간 다음 예외를 발생시킵니다. throw라는 단어는 예외를 다른 위치에 두는 것을 암시합니다. throw라는 단어는 다른 언어에서도 이미 예외와 관련되어 있습니다. 대체 메서드 이름으로 resolve(), signal(), genraise(), raiseinto(), flush() 등이 고려되었습니다. 이들 중 어느 것도 throw()만큼 적합하지 않았습니다.
참고 B: throw() 구문을 단순하게 유지하기 위해 raise 구문의 인스턴스 버전만 지원됩니다 ( “raise string” 또는 “raise class, instance“와 같은 변형은 없음). g.throw(instance)를 호출하는 것은 가장 최근의 yield 바로 뒤에 raise instance를 작성하는 것과 같습니다.

참고 자료 (References)

Dr. David Mertz의 “Charming Python” 초고 칼럼:
- http://gnosis.cx/publish/programming/charming_python_b5.txt
- http://gnosis.cx/publish/programming/charming_python_b7.txt

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