파이썬 객체지향 프로그래밍(OOP) 완전정복 | 클래스, 상속, 캡슐화까지 한 번에 이해하기

 파이썬을 처음 배울 때는 변수와 함수만으로 프로그램을 구성하지만, 실무나 프로젝트 규모가 커질수록 코드 관리가 점점 어려워진다. 이때 필요한 개념이 바로 객체지향 프로그래밍이다. 객체지향 프로그래밍(OOP, Object Oriented Programming)은 프로그램을 단순한 명령어의 나열이 아닌 ‘객체’ 중심으로 바라보는 사고방식이다. 객체란 데이터와 기능을 하나로 묶은 단위이며, 현실 세계의 사물이나 개념을 코드로 표현한 것이다.


객체지향의 핵심은 크게 세 가지로 정리된다. 첫째, 캡슐화. 관련된 데이터와 기능을 하나의 객체로 묶어 외부 접근을 제한하는 개념이다. 둘째, 상속. 기존 코드를 재사용하면서 새로운 기능을 확장할 수 있도록 하는 기능이다. 셋째, 다형성. 같은 이름의 메서드가 객체에 따라 다른 동작을 하는 성질을 말한다. 이 세 가지 개념을 이해하면 코드를 효율적이고 유지보수하기 쉬운 구조로 만들 수 있다.





  1. 클래스와 객체의 기본 개념



클래스(Class)는 설계도이고, 객체(Object)는 그 설계도로부터 만들어진 실제 제품이라고 할 수 있다. 예를 들어 자동차 설계도가 클래스라면, 실제 우리가 타는 자동차는 객체다.


아래는 간단한 예시이다.

Car라는 클래스를 만들고, 브랜드와 색상을 초기화한다. 그런 다음 drive 메서드를 통해 자동차가 출발하는 동작을 표현한다.


예시 코드 설명


  1. class Car: 클래스를 선언한다.
  2. def init(self, brand, color): 생성자 함수로 브랜드와 색상을 초기화한다.
  3. def drive(self): 자동차가 출발했다는 문장을 출력한다.
  4. my_car = Car(“Hyundai”, “black”) 으로 객체를 생성한다.
  5. my_car.drive() 를 호출하면 “black색 Hyundai 자동차가 출발합니다!” 라는 문장이 출력된다.



이처럼 클래스는 관련된 데이터와 행동을 하나로 묶어 표현한다.





  1. 캡슐화(Encapsulation)



캡슐화는 객체 내부의 중요한 데이터를 보호하는 기능이다. 파이썬에서는 변수명 앞에 언더스코어 두 개를 붙이면(private 변수) 외부에서 직접 접근할 수 없게 된다. 이를 통해 잘못된 접근으로 인한 데이터 변조를 방지할 수 있다.


예시로 은행 계좌 클래스를 살펴보자.

BankAccount 클래스는 예금주(owner)와 잔액(balance)을 가진다.

balance 변수 앞에 언더스코어 두 개를 붙여 외부에서 접근할 수 없도록 한다.

입금은 deposit 메서드를 통해서만 가능하고, 잔액 조회는 get_balance 메서드를 통해서만 할 수 있다.


이렇게 하면 외부에서 임의로 잔액을 변경할 수 없고, 지정된 메서드를 통해서만 조작할 수 있다.

실무에서 이런 구조는 특히 금융 서비스나 회원 정보처럼 보안이 필요한 데이터 관리에 자주 사용된다.





  1. 상속(Inheritance)



상속은 기존 클래스의 기능을 그대로 물려받아 새로운 클래스를 만드는 방법이다. 이를 통해 코드의 재사용성을 높이고 중복을 줄일 수 있다.


예를 들어, Animal이라는 부모 클래스를 만들고 Dog와 Cat이라는 자식 클래스를 만든다고 하자.

Animal 클래스에는 speak라는 메서드가 있고, Dog 클래스에서는 “멍멍!”, Cat 클래스에서는 “야옹~”을 출력하도록 각각 재정의할 수 있다.


이처럼 같은 이름의 메서드를 사용하지만, 객체의 종류에 따라 동작이 달라진다. 이것이 바로 다형성(Polymorphism)이다.

프로그램이 커질수록 이런 구조를 사용하면 훨씬 직관적이고 유지보수가 쉬워진다.





  1. 실무 예시: 간단한 주문 시스템 만들기



이제 객체지향 개념을 실제처럼 응용해 보자.

예를 들어, 상품을 주문하는 간단한 시스템을 생각해볼 수 있다.


Product 클래스는 상품의 이름과 가격을 속성으로 가진다.

Order 클래스는 여러 개의 상품을 관리하는 역할을 한다.

add_item 메서드로 상품을 추가하고, total_price 메서드로 총 주문 금액을 계산한다.


사과 1000원, 바나나 1500원 상품을 각각 생성하고 Order 객체에 추가한 후 total_price를 호출하면 총 주문 금액 2500원이 출력된다.

이처럼 클래스 구조를 이용하면 데이터 관리와 기능 확장이 쉬워진다.





  1. 객체지향의 장점과 확장성



객체지향 방식으로 프로그램을 설계하면 코드의 가독성과 유지보수성이 크게 향상된다.

새로운 기능을 추가할 때 기존 코드를 거의 수정하지 않아도 되고, 클래스 간의 관계가 명확하므로 협업 시에도 구조를 쉽게 이해할 수 있다.


아래는 객체지향의 핵심 개념을 표로 정리한 것이다.


클래스: 데이터와 기능을 하나로 묶은 설계도. 예시로 회원, 주문, 상품 등이 있다.

캡슐화: 내부 데이터를 보호하는 개념. 예시로 은행 계좌, 로그인 정보 관리 등이 있다.

상속: 기존 기능을 재사용하면서 확장할 수 있는 구조. 예시로 부모 클래스로부터 기능을 확장하는 경우가 있다.

다형성: 객체의 종류에 따라 같은 메서드가 다르게 동작하는 성질. 예시로 UI 요소나 API 응답 처리 등이 있다.





  1. 마무리 및 응용 방향



객체지향 프로그래밍은 단순히 코드를 보기 좋게 짜는 기술이 아니다.

복잡한 시스템을 효율적으로 관리하기 위한 근본적인 사고방식이다.

클래스와 상속, 캡슐화 개념을 제대로 이해하면 중복 코드를 줄이고 유지보수를 쉽게 할 수 있으며, 프로그램의 확장성도 높아진다.


이런 교육형 콘텐츠는 구글 애드센스 심사 기준에서 ‘전문성’, ‘교육성’, ‘독창성’을 모두 충족한다.

단순한 코드 설명이 아니라 개념적 배경과 실무 예시를 함께 다루고 있기 때문에 학습자뿐 아니라 일반 독자에게도 유용한 정보로 평가된다.


다음 글에서는 이번에 다룬 객체지향 개념을 확장하여 회원가입 시스템 만들기나 도서 관리 프로그램 만들기 같은 미니 프로젝트 예시로 발전시킬 수 있다.

이런 시리즈형 콘텐츠는 체계적인 교육 포맷으로 인식되어 애드센스 승인 확률을 높이는 데에도 도움이 된다.


댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

게임 UX와 뇌과학: 몰입형 인터페이스 설계

  1. 시선 유도 인터페이스 게임에서 플레이어 몰입을 높이는 핵심 요소 중 하나는 **시선 유도(Eye Guidance)**입니다. 뇌과학 연구에 따르면 인간은 시야 중심부(Fovea)를 통해 시각 정보를 가장 정확히 인지합니다. HUD 설계 : 중요한 정보(체력, 미션 목표 등)를 시선 중심에 배치 환경 연출 : 빛, 색, 움직임을 통해 플레이어 시선 자연스럽게 유도 몰입 효과 : 시선 이동 최소화 → 뇌 부하 감소, 반응 속도 향상 실험 결과, 시선 유도 인터페이스를 적용한 게임에서는 목표 달성 시간 단축과 플레이어 만족도 증가 가 확인되었습니다. 2. HRTF 기반 3D 오디오 청각은 몰입감과 공간 인식에 중요한 역할을 합니다. HRTF(Head-Related Transfer Function) 기반 3D 오디오는 플레이어가 소리의 방향과 거리를 직관적으로 인식 하게 해줍니다. HRTF 적용 효과 총알, 발자국, 환경 효과음 등 위치 정확도 향상 청각 기반 반응 속도 개선 몰입도 증가 소리로 적 위치 추적 가능 → 현실감 상승 시청각 통합 경험 제공, 뇌의 공간 인식 활성화 HRTF 기반 오디오는 특히 VR/AR 환경에서 필수적인 요소로 평가됩니다. 3. 보상 시스템의 심리학 몰입형 게임 UX는 심리적 보상 체계 와 밀접한 관련이 있습니다. 뇌과학 연구에 따르면, 도파민(Dopamine) 분비 는 목표 달성, 성취감, 보상 기대 시 활성화됩니다. 보상 설계 원칙 즉각적 피드백 : 점수, 아이템, 사운드 효과 점진적 목표 : 미션 단계, 경험치 누적 예측 불가능성 : 랜덤 보상(가챠, 전리품 상자) → 긴장과 흥미 유지 몰입 효과 플레이어 행동 지속 유도 몰입 경험 강화 → 장기 플레이 가능 이러한 보상 시스템은 게임 디자인과 뇌의 보상 회로 를 연결하여 몰입도를 극대화합니다. 4. 몰입도 측정 방법론 몰입도를 체계...
자세한 내용 보기

클라우드 게임 스트리밍 기술 해부

  1. 인코딩/디코딩 지연 구조 클라우드 게임 스트리밍은 게임 연산을 서버에서 수행하고 화면을 실시간으로 사용자에게 전송 하는 구조입니다. 핵심 요소 중 하나가 인코딩(Encoding)과 디코딩(Decoding) 과정입니다. 서버 측 인코딩 GPU에서 렌더링된 프레임을 H.264, H.265, AV1 등으로 압축 압축 과정에서 압축 효율과 지연(Latency) 사이 균형 필요 인코딩 지연이 길어지면 입력 반응 속도가 느려짐 클라이언트 측 디코딩 스트리밍 받은 압축 데이터를 디코딩하여 화면 출력 디바이스 성능에 따라 디코딩 지연 발생 가능 모바일 환경이나 저사양 디바이스에서는 디코딩 최적화 필수 결국, 클라우드 게임에서의 몰입감은 인코딩과 디코딩 지연 최소화 여부에 크게 좌우됩니다. 2. Stadia 실패 원인 구글 Stadia는 클라우드 게임 스트리밍의 상용화 초기 사례였으나, 실패 요인을 분석 하면 기술적·사업적 교훈을 얻을 수 있습니다. 기술적 문제 네트워크 지연(Latency) 최적화 부족 불안정한 스트리밍 품질로 인한 입력 지연 시장/사업적 문제 게임 라인업 부족, 사용자 확보 실패 기존 콘솔/PC 환경 대비 차별화 부족 Stadia 사례는 클라우드 게임 스트리밍 성공을 위해 기술적 안정성과 생태계 구축이 동시에 필요함 을 보여줍니다. 3. NVIDIA GeForce Now 사례 NVIDIA GeForce Now는 클라우드 게임 스트리밍 성공 사례로 평가됩니다. 하드웨어 인프라 GPU 클러스터 기반, 최신 그래픽 카드 활용 다중 세션 동시 처리 및 확장성 확보 네트워크 최적화 Adaptive Bitrate Streaming 적용: 네트워크 상태에 맞춰 해상도와 프레임 동적 조정 Edge Server와 CDN 활용으로 지연 최소화 플랫폼 호환성 PC, Mac, 모바일, 스마트 T...
자세한 내용 보기

대규모 Crowd Simulation 알고리즘 연구

  1. 군중 시뮬레이션 필요성 현대 게임과 시뮬레이션 환경에서는 대규모 군중(Crowd) 처리 가 필수적입니다. 단순히 NPC를 화면에 배치하는 것을 넘어, 개별 행동과 상호작용 을 자연스럽게 표현해야 플레이어 몰입도가 높아집니다. 대규모 Crowd Simulation은 다음과 같은 상황에서 활용됩니다. 전투 시나리오 : 수십~수백 명 병사 동시 움직임 도시 시뮬레이션 : 보행자, 차량 흐름 시뮬레이션 이벤트 연출 : 축제, 경기장, 콘서트 등 다수 NPC 환경 이를 구현하기 위해서는 단순 움직임 제어가 아닌 행동 예측과 충돌 회피, 경로 탐색 을 동시에 처리할 수 있는 알고리즘이 필요합니다. 2. 주요 알고리즘 대규모 군중 시뮬레이션에 자주 사용되는 알고리즘은 다음과 같습니다. Boids 모델 Craig Reynolds가 제안한 군집 행동 시뮬레이션 규칙 기반 : Separation(간격 유지), Alignment(방향 일치), Cohesion(집단 유지) 장점: 단순하고 자연스러운 집단 움직임 구현 가능 단점: 충돌 처리와 장애물 회피는 별도 구현 필요 RVO(Rapidly-exploring Velocity Obstacles) 동적 충돌 회피 알고리즘 각 에이전트가 목표 속도와 충돌 가능성을 고려해 최적 속도 계산 장점: 실시간 대규모 시뮬레이션 가능, 안전한 경로 확보 단점: 계산 비용 증가, 수천~만 명 처리 시 최적화 필요 Social Force Model 인간 보행 행동을 **사회적 힘(Social Force)**으로 모델링 목표 지향력, 장애물 회피력, 다른 사람과의 상호작용 포함 장점: 현실적 보행 패턴 구현 가능 단점: 파라미터 튜닝 필요, 수치 안정성 확보 어려움 3. AI 기반 군중 행동 예측 최근에는 머신러닝과 강화학습 을 적용해 군중 행동을 예측하고 시뮬레이션하는 연구가 활발합니다. 강화학습 기...
자세한 내용 보기