Python

Python 함수: 정의, 호출, 매개변수, 반환값

python2ai 2025. 3. 11. 13:12

함수란 무엇인가?

함수(Function)는 특정 연산을 수행하는 코드 블록이며, 모듈화된 프로그래밍의 핵심 요소입니다. Python에서는 함수를 활용하여 코드의 재사용성, 유지보수성, 가독성을 극대화할 수 있습니다. 또한, Python의 동적 타이핑 시스템과 결합하면 보다 유연하고 강력한 프로그래밍이 가능합니다.

 

함수를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

  • 중복 코드 제거: 동일한 로직을 여러 번 작성할 필요 없이, 함수를 호출하여 재사용할 수 있습니다.
  • 가독성 향상: 프로그램의 흐름을 이해하기 쉬워지며, 코드가 논리적으로 구분됩니다.
  • 디버깅 및 유지보수 용이: 문제가 발생했을 때 특정 함수만 수정하면 되므로, 코드 관리가 효율적입니다.

함수 예시

1. 함수 정의 및 호출

Python에서 함수는 def 키워드를 사용하여 선언하며, 특정 시점에서 호출하여 실행할 수 있습니다.

# 함수 정의
def greet():
    """사용자에게 인사하는 함수."""
    print("안녕하세요!")

# 함수 호출
greet()  # 출력: 안녕하세요!

함수를 호출하면 내부 코드가 실행되며, 호출되지 않는 한 실행되지 않습니다. 이는 프로그램을 모듈화하고 특정 기능을 독립적으로 관리하는 데 유용합니다.

2. 함수의 매개변수와 인자

함수를 호출할 때 전달하는 값을 인자(argument) 라고 하며, 함수 내부에서 인자를 받아들이는 변수를 매개변수(parameter) 라고 합니다. 매개변수는 함수가 외부로부터 값을 받아 처리할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 함수는 매개변수를 활용하여 동적으로 값을 전달받을 수 있습니다. 이를 통해 보다 유연한 프로그램 설계가 가능합니다.

# 매개변수를 사용하는 함수
def greet(name):
    """이름을 입력받아 인사하는 함수."""
    print(f"안녕하세요, {name}님!")

# 인자 전달
greet("철수")  # 출력: 안녕하세요, 철수님!

다중 매개변수 활용

Python에서는 여러 개의 매개변수를 정의하여 복잡한 연산을 수행할 수 있습니다.

def add(a, b):
    """두 숫자를 더한 값을 반환하는 함수."""
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)  # 출력: 8

3. 기본값을 갖는 매개변수

함수를 정의할 때 특정 매개변수에 기본값을 설정하면, 호출 시 해당 인자를 생략해도 자동으로 지정된 기본값이 사용됩니다. 이를 활용하면 함수 호출을 더욱 유연하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 자주 사용하는 기본값을 지정해두면, 불필요한 인자 입력을 줄이고 가독성을 높일 수 있습니다.

매개변수에 기본값을 설정하면, 인자를 전달하지 않았을 때 기본값이 자동으로 적용됩니다.

def introduce(name, age = 20):
    """이름과 나이를 입력받아 자기소개하는 함수."""
    print(f"저는 {name}이고, {age}살입니다.")

introduce("지민")  # 기본값 사용 (age=20)
introduce("윤아", 25)  # 기본값 변경 (age=25)

4. 타입 힌트(Type Hinting) 사용하기

Python 3.5부터 등장한 타입 힌트(Type Hinting)를 활용하면 코드의 가독성과 안정성을 높일 수 있습니다. 함수의 매개변수와 반환값의 타입을 명시적으로 지정하면, 개발자가 함수의 사용 방식을 더욱 쉽게 이해할 수 있습니다.

# 타입 힌트를 추가한 함수 정의
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

def greet(name: str) -> None:
    print(f"안녕하세요, {name}님!")

Python의 타입 힌트(Type Hinting)를 사용하면 코드의 가독성을 높이고, 오류를 사전에 방지할 수 있습니다. 위 코드에서 -> int는 반환값이 정수형(int)임을 명시합니다. 타입 힌트는 정적 분석 도구(mypy)와 함께 사용하면 더욱 강력한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 아래와 같은 코드가 있다고 가정해 봅시다.

# example.py

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

print(add(3, 5))   # 정상 작동
print(add("3", 5)) # 실행하면 오류 발생!

Python은 동적 타입 언어이므로 실행하기 전까지 타입 오류를 감지하지 못합니다. 하지만 mypy를 사용하면 실행 전에 오류를 발견할 수 있습니다.

터미널에서 다음 명령어를 실행하면 타입 검사가 가능합니다.

mypy example.py

출력 결과:

example.py:5: error: Argument 1 to "add" has incompatible type "str"; expected "int"
Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

이처럼 mypy를 활용하면 실행 전에 타입 오류를 사전에 방지할 수 있습니다.

5. 키워드 인자

키워드 인자(Keyword Argument)는 함수를 호출할 때 매개변수의 이름을 명시적으로 지정하여 값을 전달하는 방식입니다. 이를 사용하면 매개변수의 순서를 신경 쓰지 않고도 원하는 값을 정확하게 전달할 수 있어 코드의 가독성이 향상됩니다.

키워드 인자의 장점

  • 순서에 의존하지 않음: 매개변수의 순서가 변경되더라도 함수 호출에 영향을 주지 않음
  • 가독성 향상: 코드의 의미를 더욱 명확하게 표현할 수 있음
  • 유연한 함수 호출: 필요에 따라 특정 매개변수만 선택적으로 제공 가능

키워드 인자 예제

def describe_pet(animal: str, name: str) -> None:
    """반려동물의 종류와 이름을 출력하는 함수."""
    print(f"{name}은(는) {animal}입니다.")

# 키워드 인자 사용
describe_pet(name="쿠키", animal="강아지")  # 순서를 바꿔도 정상 작동
describe_pet(animal="고양이", name="나비")  # 더욱 가독성이 높아짐

출력:

쿠키은(는) 강아지입니다.
나비은(는) 고양이입니다.

키워드 인자와 위치 인자 혼합 사용

위치 인자와 키워드 인자를 함께 사용할 수도 있지만, 위치 인자는 항상 키워드 인자보다 먼저 와야 합니다.

def order_food(main: str, side: str, drink: str) -> None:
    print(f"메인 요리: {main}, 사이드: {side}, 음료: {drink}")

# 위치 인자 + 키워드 인자 혼합 사용
order_food("스테이크", side="샐러드", drink="콜라")  # 정상 작동

# 키워드 인자가 위치 인자보다 먼저 오면 오류 발생
# order_food(side="샐러드", "스테이크", drink="콜라")  # 오류 발생!

6. 가변 매개변수 (*args, **kwargs)

가변 매개변수를 사용하면 인자의 개수가 변할 수 있으며, 함수의 확장성을 극대화할 수 있습니다.

# *args: 여러 개의 위치 인자를 받을 때 사용
def sum_all(*args: int) -> int:
    """입력된 모든 숫자의 합을 반환하는 함수."""
    return sum(args)

print(sum_all(1, 2, 3, 4))  # 출력: 10
# **kwargs: 여러 개의 키워드 인자를 받을 때 사용
def print_info(**kwargs: dict) -> None:
    """사용자의 정보를 출력하는 함수."""
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_info(name="철수", age=30, city="서울")
# 출력:
# name: 철수
# age: 30
# city: 서울

7. 람다 함수 (Lambda Function)

람다 함수는 익명 함수(Anonymous Function)로, 간단한 연산을 수행할 때 유용합니다. 고차 함수(Higher-order Function) 와 결합하면 더욱 강력한 기능을 제공합니다.

# 일반 함수
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

# 람다 함수
add_lambda = lambda a, b: a + b

print(add_lambda(3, 7))  # 출력: 10

람다 함수는 map(), filter(), sorted() 등의 내장 함수와 함께 사용할 때 더욱 강력합니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # 출력: [1, 4, 9, 16, 25]

8. 함수의 반환값 (return)

return 문을 사용하여 함수에서 값을 반환할 수 있습니다. 반환값이 있는 함수는 결과를 변수에 저장하거나 다른 함수의 입력값으로 활용할 수 있어, 코드의 재사용성과 확장성이 높아집니다.

def multiply(a: int, b: int) -> int:
    return a * b

result = multiply(4, 5)
print(result)  # 출력: 20

9. 함수의 응용 사례

실무에서는 함수를 활용하여 데이터 분석, 웹 개발, AI 모델링 등 다양한 작업을 수행합니다. 예를 들어, 특정 조건을 만족하는 데이터를 필터링하는 함수를 작성할 수 있습니다.

def is_even(number: int) -> bool:
    """주어진 숫자가 짝수인지 판별하는 함수."""
    return number % 2 == 0

print(is_even(10))  # 출력: True
print(is_even(7))   # 출력: False

 

 

마무리

Python에서 함수는 코드를 깔끔하게 정리하고, 유지보수를 쉽게 만들어 주는 강력한 도구입니다. 함수의 개념을 명확하게 이해하고 활용하면, 보다 체계적인 프로그램을 작성할 수 있으며, 코드의 재사용성과 확장성을 극대화할 수 있습니다.

 

특히, 함수의 매개변수와 반환값을 명확히 정의하고, 타입 힌트를 적극 활용하면 더욱 안정적인 코드를 작성할 수 있습니다. 실무에서는 함수형 프로그래밍 패러다임을 적용하거나, API 설계, 데이터 분석, AI 모델링 등 다양한 분야에서 함수를 활용할 수 있습니다.

 

Python의 함수 개념을 충분히 익히고 나면, 더 복잡한 기능을 가진 프로그램을 보다 체계적으로 구축할 수 있습니다. 함수는 단순한 문법 요소를 넘어, 유지보수성과 가독성이 뛰어난 소프트웨어를 설계하는 데 필수적인 요소이므로, 꾸준한 연습을 통해 익숙해지는 것이 중요합니다.