django_topics

KO | EN

gitlite — search

#react #typescript #llm #golang #android #rust #linux #docker #macos #nodejs #kubernetes #ios #mcp #open-source

(★ 8)

Django에서 다루는 재밌는 주제들을 모아놓은 저장소

django_topics Latest Version Download

Download Latest Version (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

# Django Topics

> Django에서 다루는 재밌는 주제들을 모아놓은 저장소입니다.

### 1. 모델 메서드 오버라이딩 vs signals

[Django 공식 문서 관련 글](https://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/models/#overriding-predefined-model-methods) / [stack overflow의 관련 질문](https://stackoverflow.com/questions/170337/django-signals-vs-overriding-save-method)

보통 signals 을 사용하게 되면 유지보수가 힘들어져서 사용을 꺼리지만, 제대로 사용하면 오히려 간단해질 수도 있다. 
signals을 사용하면 좋은 경우는 해당 모델 외의 관계된 다른 모델에도 변경을 줄 때 효과적이다. 
메서드 오버라이딩을 통해 작업하는 게 좋은 경우는 해당 메서드가 있는 모델에만 변경을 줄 때이다. 
그리고 모델 메서드를 오버라이딩 하는 경우, `bulk operations` 실행 시에는 오버라이딩한 모델 메서드가 실행되지 않는다. 
이런 경우에는 signals 사용을 피할 수 없다.

### 2. Class-based View vs Funtion-based View

[관련 글](https://simpleisbetterthancomplex.com/article/2017/03/21/class-based-views-vs-function-based-views.html)

각각 장단점이 명확하다.

**Funtion-based View**

- 장점
    - 코드 흐름이 쉽고, 명확하다.
    - 데코레이터 사용이 쉽다.
    - 구조가 단순하여 읽기 쉽다.

- 단점
    - CBV에 비해 타이핑 수가 많다.
    - 코드의 재사용이 어렵다.
    - HTTP 메서드에 따라 처리하기가 깔끔하지 않다.

**Class-based View**

- 장점
    - FBV에 비해 타이핑 수가 적다.
    - 코드 확장이 쉽다.
    - 제너릭 뷰, 믹스인 등을 통해 코드 재사용이 용이하다.
    - 별도의 메서드로 HTTP 메서드에 따라 핸들링하기 편하다.

- 단점
    - 코드 흐름이 명확하지 않다.
    - 데코레이터를 사용하려면 추가 처리가 필요하다.

### 3. User 모델 커스터마이징
> 크게는 [customizing authentication](https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/auth/customizing/) 이라는 주제로 공식 문서에서 다루고 있다.

서비스를 하다보면 Django에서 기본으로 제공해주는 User 모델로는 서비스의 비즈니스 로직을 수행하기 어려운 부분이 있다. 
해서 Django를 쓰는 대부분의 기업에서는 User 모델을 커스터마이징 하고 있지 않을까 생각한다. 
이 방법은 크게 2가지로 나뉘는 걸로 알고 있다. (더 있다면 이슈로 알려주세요.)

1. **Django의 User 모델과 1:1 관계를 가진 User 모델 만들기** ([공식 문서](https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/auth/customizing/#extending-the-existing-user-model))
2. **AbstractBaseUser 혹은 AbstractUser를 상속받는 User 모델 만들기** ([공식 문서](https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/auth/customizing/#substituting-a-custom-user-model))

2개의 경우가 각각 사용되는 경우가 다르다. 
자신이 사용하려는 목적에 맞는 방법을 선택하면 될 것 같지만, **굳이** 비교를 해보자면

1번의 경우, 간단하고 적은 코드로 Django의 User 모델을 확장하여 사용할 수 있다. 
2번의 경우, `AbstractBaseUser` 모델을 상속한 User 커스텀 모델을 만들면 로그인 아이디로 이메일 주소를 사용하거나 Django 로그인 절차가 아닌 다른 인증 절차를 직접 구현할 수 있다.

### 4. QuerySet이 계산(evaluate)되는 경우

> 공식 문서에서도 [When QuerySets are evaluated](https://docs.djangoproject.com/en/2.0/ref/models/querysets/#when-querysets-are-evaluated) 라는 이름으로 다루고 있다.

내부적으로 QuerySet은 직접적으로 데이터베이스에 도달하지 않고, 웬만한 작업을 실행한다. 
QuerySet이 계산되기 전까지 실제로 데이터베이스에 접근하지 않는다. 
하지만 사용하다보면 QuerySet을 계산할 필요가 없는 부분에서도 계산돼서 데이터베이스에 접근을 여러 번 하게 되는 경우가 발생한다. 
실제로도 겪었었고, 그 때 QuerySet은 게으르게(lazy) 계산된다는 것을 알았다. 
그래서 QuerySet이 계산되는 경우를 정리해보고자 한다.

아래는 QuerySet이 계산되는 경우이다.

1. 반복 (Iteration): QuerySet은 반복 가능 (Iterable)하고, 처음 반복할 때 QuerySet이 계산된다.

2. 슬라이싱 (Slicing): QuerySet도 Python의 리스트처럼 슬라이싱이 가능하다. 대부분의 경우에는 계산되지 않은 QuerySet을 슬라이싱하면 다른 계산되지 않은 QuerySet을 반환한다. 하지만 슬라이싱할 때 `step` 인자를 사용하게 되면 QuerySet이 게산된다. `step` 인자는 다음과 같이 사용된다.
```
>>> temp_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> temp_list[0:9:2]
[1, 3, 5, 7, 9]
```

`temp_list[start:end:step]`의 경우 `start`부터 `end`까지 `step`만큼 증가시키면서 슬라이싱한다.

공식 문서에도 다루고 있다 ([Limiting QuerySets](https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/db/queries/#limiting-querysets)).

3. 피클링 (Pickling) / 캐싱 (Caching)

4. repr(): `repr()`를 호출할 떄도 계산된다. 이건 Python 인터프리터에서의 편의를 위해서 제공된다.

5. len(): `len()`를 호출할 때도 계산된다. 만약 실제 인스턴스가 필요하지 않고 개수만 필요가 있다면 `len()`보다는 `count()`를 사용하는 게 훨씬 효율적이다.

6. list(): `list()`를 호출해서 QuerySet을 강제로 계산할 수도 있다.

7. bool(): `bool()`이나 `or`, `and` 혹은 `if`문과 같은 불리언 (Boolean) 컨텍스트에서 QuerySet을 사용하는 경우에도 평가된다. 결과가 하나 이상 있으면 `True`이고, 아니면 `False`이다. 만약 적어도 하나 이상의 결과가 있는지 확인하려는 것이라면 `exists()`를 사용하는 것이 더 효율적이다.

django_topics

django_topics Latest Version Download

Today's picks

Was this content helpful?

Recent Feedback

django_topics

django_topics Latest Version Download

Today's picks

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README