Keyword-Only 파라미터로 중복 함수 통합하기

두 개의 파일에 있는 두 함수가 같은 일을 하고 있었는데, 한쪽에만 버그 수정을 적용하고 나서야 중복을 알아챘어요. 전형적인 복사-붙여넣기 함정이죠. 별도 모듈에 들어있으면 아무도 확인하지 않거든요.

ETL 코드베이스에서 이런 일은 흔해요. “일반” 파이프라인 경로와 “백필” 경로가 있고, 둘 다 약간 다른 설정으로 같은 핵심 작업을 수행해요. 시간이 지나면서 구현이 달라지고, 버그 수정은 한쪽에만 적용되고, 결국 프로덕션에서 문제가 터지게 돼요.

이런 상황이 발생하는 이유

한쪽은 정기 자동 export, 다른 한쪽은 수동 백필을 담당했고, 서로 다른 모듈에 있어서 거의 동일한 로직이 있다는 사실이 눈에 띄지 않았어요. 같은 버그 수정을 양쪽에 적용해야 하는 시점이 되어서야 중복을 발견했죠.

두 함수를 줄 단위로 비교해보니 차이점은 S3 prefix와 zip 아카이브 추출 여부 뿐이었어요. 숨겨진 조건 로직도 없고, 구조적 차이도 없었어요. 딱 두 개의 플래그 차이였죠.

검토한 옵션들

네 가지 접근법을 검토한 후 하나를 선택했어요.

옵션	장점	단점
Keyword-only params (*)	호출자가 플래그를 명시해야 함; 기본값으로 호환성 유지	플래그마다 시그니처가 커짐
mode: str enum 파라미터	여러 플래그 대신 단일 파라미터	문자열 타입; 자동완성 없음; 잘못된 값 가능
Config dict / dataclass	동작 설정을 하나로 묶음	1-3개 플래그에는 과도한 설계; 호출자가 객체를 만들어야 함
별도 함수 유지	리팩토링 불필요; 독립적	버그 수정을 두 번 해야 함; 구현이 달라짐

mode: str 파라미터는 시그니처가 작아져서 매력적이었어요. 하지만 자동완성이 안 되고 컴파일 타임 안전성도 없는 문자열 타입 API가 만들어져요. 결국 내부에서 if mode == "backfill" 같은 분기 로직을 써야 하는데, 그게 더 지저분하죠. Config dataclass는 깔끔하게 묶어주지만, 동작 차이가 딱 두 개의 플래그일 때는 과도한 설계예요.

해결 방법

Python의 * 구분자를 사용해서 하나의 함수로 통합하고, 동작 차이를 keyword-only 파라미터로 처리했어요.

변경 전 코드는 이렇게 생겼어요:

# BEFORE: Two separate functions in two files

# module_a.py
def save_data(data, date, hour):
    # extracts from zip, saves to prefix "regular"
    with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(data)) as zf:
        gzip_data = zf.read(zf.namelist()[0])
    key = f"regular/regular_{date}_{hour}"
    s3.put_object(Body=gzip_data, Key=key)

# module_b.py
def save_data(data, date, hour):
    # saves raw bytes to prefix "backfill"
    key = f"backfill/backfill_{date}_{hour}"
    s3.put_object(Body=data, Key=key)

통합된 버전은 이렇게 돼요:

# AFTER: Single function with keyword-only params

# common.py
DEFAULT_PREFIX = "regular"

def save_data(
    data: bytes,
    date: str,
    hour: int,
    *,                          # Everything after * is keyword-only
    prefix: str = DEFAULT_PREFIX,
    extract_zip: bool = True,
) -> str | None:
    if extract_zip:
        with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(data)) as zf:
            upload_data = zf.read(zf.namelist()[0])
    else:
        upload_data = data

    key = f"{prefix}/{prefix}_{date}_{hour}"
    s3.put_object(Body=upload_data, Key=key)

핵심은 * 구분자예요. 그 뒤에 오는 모든 파라미터는 반드시 이름을 지정해서 전달해야 해요.

이것이 효과적인 이유

*는 호출자가 파라미터를 명시적으로 이름 붙여 전달하도록 강제해요:

# Existing callers work unchanged (use defaults)
save_data(data, date, hour)

# New callers must be explicit about behavior
save_data(data, date, hour, prefix="backfill", extract_zip=False)

*가 없으면 누군가 실수로 위치 인자로 전달할 수 있어요:

save_data(data, date, hour, "backfill", False)  # Unclear intent

이 호출은 컴파일이 되지만, 6개월 후에 읽으면 "backfill"과 False가 뭘 의미하는지 함수 시그니처를 확인하기 전까지 아무도 모르죠. Keyword 인자는 의도를 자체 문서화해줘요.

기본값은 기존 동작을 보존해요. “일반” 경로의 모든 기존 호출자는 변경 없이 그대로 동작해요. 백필 호출자만 두 개의 새로운 keyword 인자를 전달하면 돼요.

실전 가이드

이 패턴은 함수가 80% 이상 동일하고 동작 차이가 1-3개의 플래그일 때 사용하세요. 그 이상이면 서로 다른 추상화를 하나의 함수에 억지로 넣는 셈이에요.

조건	조치
함수가 80% 이상 동일	파라미터로 통합
동작 차이가 1-3개 플래그	Keyword-only params 사용
동작 차이가 구조적	별도 유지 (다른 추상화)
같은 모듈의 함수	이미 하나여야 할 가능성 높음
다른 모듈의 함수	공유 모듈로 이동, 양쪽에서 import

두 함수가 로직의 80% 미만을 공유할 때는 사용하지 마세요. 통합하면 조건 분기로 가득한 함수가 되어 두 개의 별도 함수보다 읽기 어려워져요. 또한 동작 플래그가 3개를 넘으면 피하세요. 너무 많은 keyword-only params는 서로 다른 추상화라는 신호예요. Strategy 패턴이나 별도 클래스를 고려하세요.

한 가지 더: 한쪽 경로가 일시적이라면 (한 번 실행하고 삭제할 백필 같은 경우), 통합하는 노력이 낭비예요. 단순하게 유지하고 작업이 끝나면 코드를 삭제하세요.