생소하거나 헷갈리는 Python 문법들

이 포스팅은 생소한 프로그래밍 언어 문법 시리즈의 첫 번째 편(Python)이다. 이후 Java, C 편이 이어질 예정이다.

도입 — Python 문법의 '간결함' 뒤에 숨은 함정들

Python을 5년 가까이 다뤄오면서 처음 보는 문법이 있었다. 정보처리기사 실기 시험을 세 번 치르면서 Python, C, Java의 정확한 문법 공부가 절실했는데, 친구들과 대화하다가 for ~ else ~ 문법이라는 게 Python에 존재한다는 것을 알게 됐다. 5년 동안 Python을 다루면서도 한 번도 본 적이 없는 문법이었기에 아직도 모르는 게 있을 수 있다는 사실이 적잖이 충격이었다. 그래서 기본기부터 다시 다져보자는 마음으로 이 글을 작성하게 됐다.

정보처리기사 실기처럼 인터프리터 없이 코드의 출력을 예측해야 하는 상황에서는, 문법의 정확한 동작을 모르면 답을 맞힐 수가 없다. 이 글에서는 Python 3.8~3.13 범위에서 자주 혼동되거나 생소한 문법들을 하나씩 짚어보며, 각 문법마다 "이 코드의 출력은?" 형태의 예제를 먼저 보여준 뒤 정답과 함께 왜 그런 결과가 나오는지 설명한다.

가변 기본 인자(Mutable Default Argument)의 함정

Q. 다음 코드의 출력은?

def append_to(element, target=[]):
    target.append(element)
    return target

print(append_to(1))
print(append_to(2))
print(append_to(3))

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

[1], [2], [3]이 각각 출력될 것 같지만, 실제로는 리스트가 계속 누적된다.

Python에서 함수의 기본 인자값은 함수가 **정의(define)**될 때 단 한 번만 평가된다. 따라서 target=[]의 빈 리스트 객체는 함수 호출마다 새로 생성되는 것이 아니라, 모든 호출이 같은 리스트 객체를 공유한다.

올바른 패턴은 None을 센티널(sentinel)로 사용하는 것이다:

def append_to(element, target=None):
    if target is None:
        target = []
    target.append(element)
    return target

이 함정은 dict, set 등 다른 가변(mutable) 객체를 기본 인자로 사용할 때도 동일하게 적용된다.

for/while/try 문의 else 절 — 언제 실행되는가

Python에서 else는 if 문에만 붙는 것이 아니다. for, while, try 문에도 else 절을 붙일 수 있다.

Q. 다음 코드의 출력은?

for i in range(3):
    print(i, end=' ')
else:
    print("done")

0 1 2 done

for 문의 else 절은 반복이 break 없이 정상 종료되었을 때 실행된다. while 문도 마찬가지다. 이름이 else라서 "반복이 실행되지 않았을 때"로 오해하기 쉽지만, 실제로는 그 반대에 가깝다. "nobreak"라고 읽는 것이 더 직관적이다.

Q. 그렇다면 이 코드의 출력은?

for i in range(5):
    if i == 3:
        break
else:
    print("완료")

print("끝")

끝

i == 3에서 break가 실행되므로 else 절은 건너뛰고, print("끝")만 실행된다.

Q. 반복 대상이 비어 있을 때는?

for i in []:
    print("반복")
else:
    print("else 실행")

else 실행

반복 대상이 비어 있어도 break가 발생하지 않았으므로 else가 실행된다. 이것이 else라는 이름이 혼동을 주는 대표적인 사례다.

try 문의 else

try 문의 else는 예외가 발생하지 않았을 때 실행되며, finally 앞에 위치한다.

try:
    result = 10 / 2
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없음")
else:
    print(f"결과: {result}")  # 예외 없으므로 실행됨
finally:
    print("항상 실행")

왈러스 연산자(:=) — 대입 표현식의 올바른 사용법

Python 3.8에서 PEP 572를 통해 도입된 왈러스 연산자(:=)는 표현식(expression) 안에서 변수에 값을 대입할 수 있게 해준다.

Q. 다음 코드의 출력은?

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
result = [y for x in data if (y := x ** 2) > 10]
print(result)

[16, 25, 36]

x ** 2의 결과를 y에 대입하면서 동시에 > 10 조건을 검사한다. 조건을 만족하는 경우에만 y가 결과 리스트에 포함된다.

왈러스 연산자가 유용한 대표적인 패턴:

# while 루프에서 입력 처리
while (line := input(">>> ")) != "quit":
    print(f"입력: {line}")

# 정규식 매칭
import re
if (m := re.match(r"\d+", text)):
    print(m.group())

사용이 제한되는 위치

왈러스 연산자는 몇 가지 문맥에서 괄호가 필요하거나 사용이 금지된다:

• 최상위 표현식 문(expression statement): x := 10처럼 단독으로 사용할 수 없다. 일반 대입문 x = 10을 사용해야 한다.
• 함수의 기본 인자값에서 괄호 없이 사용: def f(a=b := 1):처럼 괄호 없이 사용하면 문법 오류가 발생한다. 단, def f(a=(b := 1)):처럼 괄호로 감싸면 허용된다.
• lambda 본문에서 괄호 없이 사용: lambda: x := 1은 파싱 우선순위 문제로 문법 오류가 발생한다. lambda: (x := 1)처럼 괄호로 감싸야 한다.

언패킹 연산자 * 와 ** 의 다양한 쓰임

*와 **는 곱셈·거듭제곱 연산자이기도 하지만, 언패킹(unpacking) 문맥에서는 완전히 다른 역할을 한다.

Q. 다음 코드의 출력은?

a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]
print(a)
print(b)
print(c)

1
[2, 3, 4]
5

*b는 양 끝을 제외한 나머지 요소들을 리스트로 묶어서 받는다.

다양한 사용 위치

Q. 다음 코드의 출력은?

def greet(name, greeting="Hello"):
    print(f"{greeting}, {name}!")

config = {"greeting": "안녕", "name": "철수"}
greet(**config)

안녕, 철수!

**config는 딕셔너리의 키-값 쌍을 키워드 인자로 풀어서 전달한다. 이때 딕셔너리의 키가 함수 매개변수 이름과 일치해야 한다.

Q. 다음 코드의 출력은?

first, *rest = "Python"
print(first)
print(rest)

P
['y', 't', 'h', 'o', 'n']

문자열도 이터러블이므로 언패킹이 가능하다. *rest는 나머지 문자들을 리스트로 수집한다(문자열이 아님에 주의).

리스트 컴프리헨션 vs 제너레이터 표현식 — 문법은 비슷하지만 동작은 다르다

Q. 다음 코드의 출력은?

list_comp = [i * 2 for i in range(5)]
gen_exp = (i * 2 for i in range(5))

print(type(list_comp).__name__)
print(type(gen_exp).__name__)
print(sum(gen_exp))
print(sum(gen_exp))

list
generator
20
0

리스트 컴프리헨션 []은 모든 요소를 즉시 메모리에 생성하지만, 제너레이터 표현식 ()은 **지연 평가(lazy evaluation)**로 요소를 하나씩 생성한다.

핵심적인 차이는 제너레이터가 한 번 소진되면 재사용할 수 없다는 점이다. 두 번째 sum(gen_exp) 호출 시 이미 소진된 제너레이터이므로 합계가 0이 된다.

메모리 관점에서, 큰 데이터를 처리할 때는 제너레이터 표현식이 유리하다:

# 리스트 컴프리헨션: 모든 요소를 메모리에 한꺼번에 생성
total = sum([x ** 2 for x in range(10_000_000)])

# 제너레이터 표현식: 요소를 하나씩 생성하여 메모리 효율적
total = sum(x ** 2 for x in range(10_000_000))

구조적 패턴 매칭(match-case) 기초와 주의점

Python 3.10에서 PEP 634를 통해 도입된 match-case 문은 값의 구조를 기반으로 분기하는 문법이다.

기본 사용법은 다른 언어의 switch-case와 유사하다:

def http_status(status):
    match status:
        case 200:
            return "OK"
        case 404:
            return "Not Found"
        case _:
            return "Unknown"

리터럴 값(200, 404)은 값 비교 패턴으로 동작한다. _는 모든 값에 매칭되는 와일드카드 패턴이다.

캡처 패턴의 함정

Q. 다음 코드의 출력은?

NOT_FOUND = 404
status = 200

match status:
    case NOT_FOUND:
        print("Not Found")

Not Found

놀랍게도 status가 200인데도 "Not Found"가 출력된다. case NOT_FOUND:는 status가 404인지 비교하는 것이 아니라, status의 값을 NOT_FOUND라는 새 변수에 **캡처(capture)**하는 것이다. 즉, 단독 이름(bare name)은 항상 캡처 패턴으로 해석되어, 어떤 값이든 매칭에 성공한다.

참고로, 이 캡처 패턴 뒤에 case _:와 같은 와일드카드 패턴을 추가하면, 캡처 패턴이 이미 모든 값을 잡아내므로 Python은 SyntaxError: name capture 'NOT_FOUND' makes remaining patterns unreachable를 발생시킨다.

상수 값과 비교하려면 점(dot) 표기법을 사용해야 한다:

from http import HTTPStatus

status = 200

match status:
    case HTTPStatus.NOT_FOUND:
        print("Not Found")
    case _:
        print("Other")

점이 포함된 이름(dotted name)은 캡처가 아닌 값 비교 패턴으로 해석된다. 혹은 직접 상수를 클래스나 모듈에 넣어서 사용할 수도 있다:

class Status:
    NOT_FOUND = 404
    OK = 200

match status:
    case Status.NOT_FOUND:
        print("Not Found")
    case Status.OK:
        print("OK")

구조 분해

match-case의 진짜 강점은 구조 분해(destructuring)에 있다:

point = (3, 4)

match point:
    case (0, 0):
        print("원점")
    case (x, 0):
        print(f"x축 위: {x}")
    case (0, y):
        print(f"y축 위: {y}")
    case (x, y):
        print(f"좌표: ({x}, {y})")

체이닝 비교(Chained Comparisons)와 is vs == 혼동

체이닝 비교

Python에서는 비교 연산자를 연속으로 체이닝할 수 있다.

Q. 다음 코드의 출력은?

x = 5
print(1 < x < 10)
print(10 > x > 3 > 1)
print(1 < x > 3)

True
True
True

1 < x < 10은 1 < x and x < 10과 동일하게 동작한다. 체이닝은 어떤 비교 연산자든 조합할 수 있으며, 각 피연산자는 최대 한 번만 평가된다.

주의할 점은 직관적이지 않은 조합도 문법적으로 허용된다는 것이다:

print(1 == 1 in [1, 2])  # True (1 == 1 and 1 in [1, 2])
print(1 is 1 < 2)        # True (1 is 1 and 1 < 2)

in과 is도 비교 연산자이므로 체이닝에 포함될 수 있다.

is vs ==

Q. 다음 코드의 출력은?

a = 256
b = 256
print(a is b)

c = 257
d = 257
print(c is d)

True

==는 **값(value)**이 같은지, is는 **동일 객체(identity)**인지를 비교한다.

CPython은 -5부터 256까지의 정수를 내부적으로 캐싱(interning)하므로, 이 범위의 정수는 is로 비교해도 True가 나올 수 있다. 하지만 이는 CPython의 구현 세부사항이며, Python 언어 명세에서 보장하는 동작이 아니다.

원칙: 값 비교에는 항상 ==를 사용하고, is는 None 비교(x is None) 등 싱글턴 객체 확인에만 사용하자.

global과 nonlocal — 스코프 규칙 정리

Q. 다음 코드의 출력은?

x = 10

def foo():
    print(x)
    x = 20

foo()

UnboundLocalError 발생

함수 내부에 x = 20이라는 대입문이 있으므로, Python 컴파일러는 x를 지역 변수로 간주한다. 그런데 print(x) 시점에서는 아직 지역 변수 x에 값이 할당되지 않았으므로 UnboundLocalError가 발생한다.

global

global 키워드로 모듈 레벨의 변수를 명시적으로 참조할 수 있다:

x = 10

def foo():
    global x      # 모듈 레벨의 x를 사용
    print(x)      # 10
    x = 20

foo()
print(x)          # 20 (전역 변수가 변경됨)

nonlocal

nonlocal은 중첩 함수에서 바로 바깥 스코프의 변수를 참조할 때 사용한다:

def outer():
    count = 0
    def inner():
        nonlocal count
        count += 1
    inner()
    inner()
    print(count)  # 2

outer()

nonlocal이 없으면 inner() 안의 count += 1은 UnboundLocalError를 발생시킨다. count += 1이 count = count + 1과 동일하여 count를 지역 변수로 인식하기 때문이다.

자주 혼동되는 기타 문법 모음

슬라이싱과 출력 포맷

Q. 다음 코드의 출력은?

lst = list(range(10))
for c in lst[::-2]:
    print(c, end='A')
print()

9A7A5A3A1A

lst는 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]이고, lst[::-2]는 끝에서부터 2칸씩 건너뛰며 역순으로 [9, 7, 5, 3, 1]을 만든다. print(c, end='A')는 줄바꿈 대신 'A'를 출력하므로 각 숫자 뒤에 A가 붙는다. 마지막 print()가 줄바꿈을 추가한다.

삼항 표현식(Conditional Expression)

Q. 다음 코드의 출력은?

x = 10
result = "짝수" if x % 2 == 0 else "홀수"
print(result)

짝수

Python의 삼항 표현식은 값1 if 조건 else 값2 형태다. 다른 언어의 조건 ? 값1 : 값2에 해당하지만 순서가 다르므로, 처음 접하면 혼동하기 쉽다.

중첩도 가능하지만 가독성이 크게 떨어지므로 권장하지 않는다:

# 가독성이 나쁜 예
grade = "A" if score >= 90 else "B" if score >= 80 else "C"

bool은 int의 서브클래스

Q. 다음 코드의 출력은?

print(True + True + False)
print(isinstance(True, int))

2
True

Python에서 bool은 int의 서브클래스이며, True는 1, False는 0과 동일한 정수 값을 갖는다. 따라서 산술 연산이 가능하다.

이로 인해 딕셔너리에서 True와 1을 키로 사용하면 같은 키로 취급된다:

d = {True: "bool", 1: "int"}
print(d)       # {True: 'int'}
print(len(d))  # 1

True == 1이고 hash(True) == hash(1)이므로 같은 키로 인식된다. 동일 키에 대해 나중에 대입한 값 "int"로 덮어써진다.

Ellipsis 리터럴 (...)

Q. 다음 코드는 에러가 발생할까?

def my_function():
    ...

...은 Ellipsis라는 내장 상수로, pass와 유사하게 빈 함수나 클래스의 자리 표시자(placeholder)로 사용할 수 있다. 타입 힌트에서 Tuple[int, ...]처럼 가변 길이를 표현할 때도 사용된다.

단일 요소 튜플

Q. 다음 코드의 출력은?

a = (1)
b = (1,)
print(type(a).__name__)
print(type(b).__name__)

int
tuple

(1)은 단순히 괄호로 감싼 정수 1이다. 단일 요소 튜플을 만들려면 반드시 쉼표가 필요하다: (1,). 이 실수는 특히 함수에 튜플을 전달할 때 자주 발생한다.

정리 및 참고 자료

Python은 간결한 문법을 지향하지만, 그 간결함 속에 직관적이지 않은 동작이 적지 않다. 이번 내용을 요약하면 다음과 같다:

인터프리터 없이 코드를 읽어야 하는 상황뿐 아니라, 일상적인 코드 작성에서도 이런 문법의 정확한 동작을 알고 있으면 디버깅 시간을 크게 줄일 수 있다.

다음 편에서는 Java의 헷갈리는 문법들을 다룰 예정이다.

참고 자료

• Python Language Reference — Compound statements
• Python Language Reference — Expressions
• PEP 572 — Assignment Expressions
• PEP 634 — Structural Pattern Matching: Specification
• PEP 636 — Structural Pattern Matching: Tutorial
• Python FAQ — Why are default values shared between objects?