with 문(statement)으로 파일, DB 커서 등을 놓지지 않고 닫고 관리하기

with 문(statement)을 잘 쓰면 Python을 매우 간결하고 Python스럽게(Pythonic하게) 작성할 수 있습니다. with와 as에 의해 도출된 변수는 with 문의 스코프(scope) 안에서만 유효하게 쓰인다는 ‘느낌(*)’을 줍니다. 이 ‘느낌’을 문법적인 장치로 구현해 낸 것이죠. 이 문법적인 장치를 통해 코드의 작성자뿐 아니라 읽는 사람도 코드 속 논리의 경계를 쉽게 구분할 수 있습니다.

as에 의한 변수가 with 문의 스코프 안에서만 유효하다 단정지은 게 아니라 ‘유효한 느낌(*)’이라고 한 데에는 이유가 있습니다. 사실, as에 의한 변수는 with 문 스코프 밖에서도 사용할 수 있습니다. 그렇지만 with 문 밖에서는 그 ‘변수’가 ‘닫혀진(**)’ 상태일 것입니다. 그 변수는 with 문 속에서 열려 있다가 밖으로 나가는 순간 닫히는 것이지요.

가장 대표적인 용례는 파일 열기입니다. with 문을 사용하지 않으면 파일 열기를 다음과 같이 할 수 있습니다.

# 파일 열기 - with 문 미사용
f = open('/path/to/file', 'r')
fcont = f.read()
f.close()

한편, with를 사용하면 다음과 같죠.

# 파일 열기 - with 문 사용
with open('/path/to/file', 'r') as f:`
    fcont = f.read()

with를 쓴 파일 열기 코드에는, 쓰지 않은 코드와 다른 점 두 가지가 있습니다. 우선, 코드의 길이가 짧습니다. 줄(line) 개수를 하나 줄일 수 있었지요. 두 번째로, open()으로 연 파일을 별도로 close()해 주지 않았습니다. with 문의 스코프를 벗어나면서 파일 객체 f가 자동으로 close()되기 때문입니다.

이쯤되면 with 문을 사용한 뒤의 코드가 보다 Python스럽다(Pythonic)는 느낌을 받으시나요? 파이썬스럽다는 느낌을 차치하고도 뒤 코드는 여러 장점들이 있습니다. 첫째, 코드의 길이가 짧고(한 줄 차이이긴 하지만), 둘째, 변수가 지니는 논리의 경계가 정규 문법 차원에서 뚜렷히 분리되며, 셋째, 열고(open()) 나서 까먹고 닫지(close()) 않을 위험이 해소됩니다.

이제까지는 이해하기 편하게 ‘닫다(**)’라는 표현을 썼지만 엄밀히는 닫는 게 아니라 __exit__()한다라고 말해야 합니다. with 문의 as에 의해 변수가 될 수 있는 표현(expression)은 컨텍스트 매니저(context manager)이어야 하는데, with 문의 스코프가 끝날 때 컨텍스트 매니저가 스스로 지닌 멤버 메서드(method) __exit__()를 자동으로 호출하는 게, with 문의 실제 작동 원리이기 때문입니다.

파일의 open()의 경우 __exit__()가 close()를 호출해 주도록 되어 있기 때문에 with 문 밖으로 나감과 동시에 파일이 닫히게 되는 효과를 보는 것입니다. with 문과 컨택스트 매니저에 대해서는 보다 깊은 내용이 있으나 여기서는 상세한 부분을 생략하고 다음의 참고자료(링크)로 대신하겠습니다.

with 문을 파일 열기 외에도 사용할 수 있을까요? 다음처럼 데이터베이스(DB)의 커서를 관리하는 데 쓰기도 합니다.

# 데이터베이스(DB) 커서 관리 - with 문 사용
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('/path/to/file')
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute('select * from table_name')
    rows = cur.fetchall()

Pandas의 옵션 컨텍스트(option context)를 임시적으로 적용할 때에도 with 문을 사용할 수 있습니다. 데이터프레임(DataFrame)을 표시(display)할 때 특정 옵션을 설정하고 싶으나 전역적이지 않고 지엽적으로 임시 설정하려 할 때 자주 사용하는 기법입니다.

# 데이터베이스(DB) 커서 관리 - with 문 사용
import pandas as pd
import numpy as np

mat = np.random.randint(1000, size=(100, 10)) # 100행 10열 행렬
df = pd.DataFrame(mat) # 100행 10열 데이터프레임
with pd.option_context('display.max_rows', None):
    display(df)

위 용례에서, 행이 100개 정도로 많은 데이터프레임을 표시하려 하는데, Pandas는 데이터프레임을 표시할 때 기본적으로 중간에 있는 행들을 생략합니다. display.max_rows를 None으로 하면 생략 없이 모든 행을 보여줍니다. with 문의 사용 없이 pd.set_option()을 사용해 전역적으로 이 옵션을 적용할 수 있으나, 단발적, 일시적인 설정 효과를 내려면 pd.option_context()를 with와 함께 써 주면 됩니다.

앞서 살펴 본, 파일 열기, 데이터베이스 커서 관리하기, Pandas 옵션 컨텍스트 임시 적용하기의 용례 외에도, 자원(resource)의 락과 해제(lock, unlock) 등에도 사용할 수 있으며, 필요할 경웨 컨텍스트 매니저 자체를 직접 정의해 사용할 수도 있습니다.

참고자료

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