漸入佳境

왜 is None인가

DevLog

당연하게 쓰던 코드들이 갑자기 궁금해질 때가 있다.

동료에게 계산 결과가 None인 경우를 처리해 달라고 부탁한 적이 있다.

그러고 얼마 후 디버깅을 위해 코드를 살펴보던 중 특이한 점을 발견했다.

if x == None :

이렇게 == 비교 연산자로 조건문이 작성되어 있었다.

보통 is None 쓰지 않나?
비교 연산자는 두 변수의 값을 비교하기 위한 건데, None은 값이라 할 수 있나?

라는 의문이 들었다.

None 은 무엇인가

파이썬에서 None은 단일객체 즉, 싱글톤이다.
None 이라는 것은 말그대로 ‘값이 없다’ 라는 뜻인데, 각 객체 마다 None이라는 값이 각자의 메모리를 갖는 것은 비효율적이다.
그래서 하나의 프로그램에서 모든 None 값은 동일한 메모리 주소를 공유한다.

그리고 자체적으로 데이터타입을 가진다.

print(type(None))  # <class 'NoneType'>

실제로 동일한 메모리 주소를 공유하는지도 살펴보자.

x = None
y = None
print(x is y)  # True
print(id(x) == id(y)) # True

x,y 두 None이 동일한 주소를 공유한다는 것을 알 수 있다.

왜 is None일까?

사실 비교연산자로 None 을 판단해도 작동이 되긴한다.
하지만 파이썬은 is None을 권장한다. 왜냐면!

== 은 변수의 동등성 을 확인하고, is 는 변수의 정체성을 확인하기 때문이다.
동등성은 값이 같은지를 판단하며 정체성은 값이 동일한 객체인지를 판단한다고 보면 된다.
즉, None은 모든 객체가 참조하는 하나의 주소이기 때문에 정체성을 판단해주는 is를 써야 한다는 것이다.

예제를 보면 이해가 쉬워진다.

class CustomObject:
    def __eq__(self, other):
        return True

obj = CustomObject()

print(obj == None)  # True
print(obj is None)  # False

==연산자는 객체의 __eq__ 메서드를 호출하게 되어 있다.
여기서는 CustomObject 클래스를 활용하여 __eq__ 메서드를 오버라이드(재정의) 했다. (항상 True를 반환하도록) 즉, 비교연산자는 __eq__ 메서드에 의존하므로 이 메서드가 변경될 경우 동일한 결과를 보장받지 못한다.
그러나 is 의 경우 객체의 주소를 확인하기 때문에 언제나 명확하게 None을 판단할 수 있다.

PEP8가 그러라 했음

가장 중요한 사실은 PEP8에서 is None을 쓰라고 명시해뒀다.

Comparisons to singletons like None should always be done with is or is not, never the equality operators.

결론

지금까지 is None을 당연하듯이 써왔지만 그 이유를 제대로 생각해본 적은 없었는데, 이번 기회로 알 수 있게 되었다.

(추가로 알게됨) 파이썬의 정수 캐싱 메커니즘

비교연산자 예제를 만들다가, None이 아닌 값을 대입 시킨 후 주소를 비교하면 같은 값이라도 주소가 다르게 나오겠지? 라고 생각을 했다.

a = 1
b = 1
print(a is b)           # True
print(id(a) == id(b))   # True

잉???? 내 생각은 이게 아니었는데..?
찾아보니 파이썬은 메모리 최적화를 위해 정수 (-5 ~ 256) 까지는 캐싱을 통해 동일한 객체를 재사용한다고 한다.

a = 257
b = 257
print( a is b )         # False
print( id(a) == id(b) ) # False

파이썬이 불변객체(int,tuple,str)에 대해 캐싱을 적용하는 경우가 있다고 한다.

x = "hello"
y = "hello"
print(x is y)           # True (캐싱됨)
print(id(x) == id(y))   # True

이렇게 짧은 문자열의 경우 동일한 주소를 갖는 것을 알 수 있다.
불변객체의 범위 혹은 길이가 길어지면 캐싱이 되지 않는데, 그건 인터프리터에 따라 다르다고 한다.

하나 또 알고 간다 ~!

Reference
https://nephtyws.github.io/python/interning/