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id: wiki-2026-0514-python-052
title: dataclass 고급 옵션
category: 10_Wiki/Topics/Coding/Python
status: needs_review
canonical_id: self
aliases: [python_dataclass_advanced]
duplicate_of: none
source_trust_level: C
confidence_score: 0.6
created_at: 2026-05-14
updated_at: 2026-05-14
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tags: [Python, advanced, python_dataclass_advanced]
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tech_stack: { language: "Python", pillar: "advanced" }
applied_in: []
verification_status: conceptual
related_notes: [dataclass, frozen, slots]
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# dataclass 고급 옵션

## 한 줄 통찰
> dataclass는 편의 기능이지만 도메인 모델 설계 의도를 먼저 세워야 한다.

## 핵심 개념
- 요약: frozen, slots, kw_only 등 dataclass 옵션을 정리한다.
- 지식 축: 데코레이터, 디스크립터, 메타클래스 등 Python의 고급 메커니즘
- 이 문서는 Python 코딩과 설계, 운영, 품질 판단에 연결할 수 있는 개념 초안이다.

## 세부 내용
- 고급 기능은 강력하지만 팀의 이해 비용도 함께 높인다.
- 추상화 이득이 분명할 때만 사용해야 유지보수성이 살아난다.
- 언어 내부 모델을 이해할수록 문제에 맞는 최소 추상화를 고를 수 있다.
- 이 주제는 Python 코드의 표현 방식뿐 아니라 팀 규칙, 운영 환경, 리팩토링 비용까지 함께 고려해야 한다.

## 의사결정 기준
- 고급 기능 도입 전 대체 가능한 단순한 방법이 없는지 먼저 본다.
- 팀이 읽고 수정할 수 있는 수준인지 확인한다.
- 추상화가 실제 반복 제거와 API 안정성에 기여하는지 검토한다.

## 안티패턴
- 멋있어 보여서 고급 문법을 먼저 적용한다.
- 설명 없이 메타프로그래밍을 남발한다.
- 디버깅 비용을 무시하고 추상화 층만 늘린다.

## 적용 사례
- 아직 직접 연결된 실제 적용 사례는 없다.
- `verification_status: conceptual` 상태이며 추후 실제 Python 프로젝트, 스크립트, 서비스 구조에 연결되면 갱신한다.

## 중복 검사 결과
- 2026-05-14 기준 `Topics/Coding` 전역에서 동일 제목의 Python 전용 문서는 직접 확인되지 않았다.
- 일부 유사 개념은 범용 코딩 문서 또는 AI/Backend 문서 안에 부분적으로 존재할 수 있으므로 후속 정리 대상이다.

## 모순 및 업데이트
- 현재 문서는 사용자 요청으로 생성된 AI 기반 개념 초안이다.
- 실제 프로젝트 적용이나 코드 사례가 생기면 `applied_in`과 `verification_status`를 갱신한다.

## 관련 문서
- [[dataclass]]
- [[frozen]]
- [[slots]]

## Raw Source
- user_request:2026-05-14-python-coding-batch

## 변경 이력
- 2026-05-14: Python 코딩 지식 배치용 초기 문서 생성.
