[8ee3431] 번역 요청 💬 (#37)

* merge 8ee3431 🛰

* [8ee3431] 1.1 배경 반영

* [8ee3431] 2.1 Lint 반영

* [8ee3431] 2.2 import 반영

* [8ee3431] 2.3 package 반영

* [8ee3431] 2.4 예외처리 반영

* [8ee3431] 2.5 이름 변경

* [8ee3431] 2.5 변경 가능한 전역 상태 반영

* [8ee3431] 2.6 중첩 반영

* [8ee3431] 2.7 list comprehensions

* [8ee3431] 2.8 기본 반복자와 연산자 반영

* [8ee3431] 2.9 제너레이터 반영

* [8ee3431] 2.10 람다 반영

* [8ee3431] 2.12 기본 인자 값 반영

* [8ee3431] 2.14 True/False 평가 반영

* [8ee3431] 2.16 렉시컬 스코핑 반영

* [8ee3431] 2.17 함수와 메서드 반영

* [8ee3431] 2.18 스레드 반영

* [8ee3431] 2.20 현대의 파이썬 반영

* [8ee3431] 2.20 이름 변경

* [8ee3431] 2.21 Type 주석 반영

* [8ee3431] 3.2 줄 길이 반영

* [8ee3431] 3.4 들여쓰기 반영

* [8ee3431] 3.5 빈 줄 반영

* [8ee3431] 3.7 Shebang_Line 반영

* [8ee3431] 3.8 주석과 docstring 반영

* [8ee3431] 3.10 문자열 반영

* [8ee3431] 3.12 TODO 주석 반영

* [8ee3431] 3.13 import 형식 반영

* [8ee3431] 3.16 네이밍 반영

* [8ee3431] 3.19 Type 주석 방법 반영

* [8ee3431] 4.1 맺음말 반영

* 빌드 경고 수정

* 빌드 경고 수정

* [8ee3431] build

Author: Sotaneum

Google Python Style Guide kor.md

@@ -2,4 +2,4 @@
 - 이 스타일 가이드는 Python 프로그램에서 _해야 할 것들과 하지 말아야 할 것_ 들을 적어놓았습니다.
 - 코드 형식을 정확하게 하는 것들 돕기 위해, 우리는 [settings file for Vim](google_python_style.vim)을 만들었습니다.
 - Emacs 편집기에서는 기본 설정값으로 사용하면 됩니다.
-- 많은 팀에서 형식에 대한 논쟁을 피하기 위해 [yapf](https://github.com/google/yapf/) auto-formatter 을 사용합니다.
+- 많은 팀에서 형식에 대한 논쟁을 피하기 위해 [Black](https://github.com/psf/black) 혹은 [Pyink](https://github.com/google/pyink) auto-formatter 을 사용합니다.

Google Python Style Guide/1. 배경/1.1 배경.md

@@ -2,6 +2,6 @@
 - 이 스타일 가이드는 Python 프로그램에서 _해야 할 것들과 하지 말아야 할 것_ 들을 적어놓았습니다.
 - 코드 형식을 정확하게 하는 것들 돕기 위해, 우리는 [settings file for Vim](google_python_style.vim)을 만들었습니다.
 - Emacs 편집기에서는 기본 설정값으로 사용하면 됩니다.
-- 많은 팀에서 형식에 대한 논쟁을 피하기 위해 [yapf](https://github.com/google/yapf/) auto-formatter 을 사용합니다.
+- 많은 팀에서 형식에 대한 논쟁을 피하기 위해 [Black](https://github.com/psf/black) 혹은 [Pyink](https://github.com/google/pyink) auto-formatter 을 사용합니다.
 
 ---

Google Python Style Guide/1. 배경/ReadMe.md

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 - 경고를 띄우지 않기 위해, 코드에 라인 단위로 주석을 달아야 합니다.
 
   ```python
-  dict = 'something awful'  # Bad Idea... pylint: disable=redefined-builtin
+  def do_PUT(self):  # WSGI name, so pylint: disable=invalid-name
+    ...
   ```
 
 - `pylint`의 경고는 각각 symbolic name(`empty-docstring`)으로 구별됩니다.
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 - 각 메시지에 대해 자세한 정보를 얻고자 하는 경우 다음과 같은 방법으로 볼 수 있습니다.
 
   ```shell
-  pylint --help-msg=C6409
+  pylint --help-msg=invalid-name
   ```
 
 - `pyling: disable-msg`는 이전에 사용했던 방식으로 이제는 사용되지 않으며 `pylint: disable`를 사용합니다.
 - 사용되지 않는 인자에 대한 경고는 함수를 시작할 때 그 변수를 지움으로써 억제할 수 있습니다. 다만 그 변수를 왜 지웠는지에 대해 항상 주석으로 설명을 추가해야 합니다. 이러한 경우는 "Unused."라고 작성하면 충분합니다.
 - 아래 예시를 참고하세요.
 
   ```python
-  def viking_cafe_order(spam: str, beans: str, eggs: Optional[str] = None) -> str:
+  def viking_cafe_order(spam: str, beans: str, eggs: str | None = None) -> str:
       del beans, eggs  # Unused by vikings.
       return spam + spam + spam
   ```

Google Python Style Guide/2. Python 언어 규칙/2.1 Lint.md

@@ -28,8 +28,6 @@
 
 #### 2.10.4 결론
 
-- 람다를 한 줄로 사용하세요. 만약 코드 내부에 있는 람다 함수가 60~80글자 수 정도로 길다면 그건 아마 더 일반적인 
-  [Lexical Scoping(렉시컬 스코핑)](#s2.16-lexical-scoping)으로 정의하는게 나을 것입니다.
-
+- 람다 함수는 허용하지만, 람다 함수 내부의 코드가 여러 줄에 걸치거나 60-80자를 넘는 경우, 일반적인 [중첩 함수](#s2.16-lexical-scoping)로 정의하는 것이 더 나을 수 있습니다.
 - 곱셈 같은 일반 연산자에서는 `operator`모듈 대신에 람다 함수를 사용하세요.
 - 예를 들어, `operator.mul`을 `lambda x,y : x * y` 처럼 사용하시면 됩니다.

Google Python Style Guide/2. Python 언어 규칙/2.10 람다.md

@@ -50,7 +50,7 @@
   def foo(a, b=None):
       if b is None:
           b = []
-  def foo(a, b: Optional[Sequence] = None):
+  def foo(a, b: Sequence | None = None):
       if b is None:
           b = []
   def foo(a, b: Sequence = ()):  # tuples은 불변하기 때문에 사용 가능합니다.
@@ -60,12 +60,15 @@
 - 부적절한 예
 
   ```python
+  from absl import flags
+  _FOO = flags.DEFINE_string(...)
+
   def foo(a, b=[]):
       ...
-  def foo(a, b=time.time()):  # 모듈이 로드가 될 때의 시간인가???
+  def foo(a, b=time.time()):  # `b`가 이 모듈이 로드된 시간을 나타내는 것인가요?
       ...
-  def foo(a, b=FLAGS.my_thing):  # sys.argv는 아직 구문 분석되지 않았습니다...
+  def foo(a, b=_FOO.value):  # sys.argv는 아직 구문 분석되지 않았습니다...
       ...
-  def foo(a, b: Mapping = {}):  # 확인되지 않은 코드로 전달 될 수 있습니다...
+  def foo(a, b: Mapping = {}):  # 확인되지 않은 코드로 전달 될 수 있습니다.
       ...
   ```

Google Python Style Guide/2. Python 언어 규칙/2.12 기본 인자 값.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ### 2.14 True/False 평가
 
-- 가능한 경우 "암묵적(implicit)" `false`를 사용하세요.
+- 가능한 경우 "암묵적(implicit)" `false`를 사용하세요. (몇 가지 주의사항이 있지만)
 
 <a id="s2.14.1-definition"></a>
 

Google Python Style Guide/2. Python 언어 규칙/2.14 True, False 평가.md

@@ -33,7 +33,7 @@
 
 #### 2.16.3 단점
 
-- 혼란스러운 버그로 이어질 수 있습니다. [PEP-0227](http://www.google.com/url?sa=D&q=http://www.python.org/dev/peps/pep-0227/)에서 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.
+- [PEP-0227](https://peps.python.org/pep-0227)을 기반으로 한 이 예시와 같이 혼란스러운 버그를 초래할 수 있습니다.
 
   ```python
   i = 4

Google Python Style Guide/2. Python 언어 규칙/2.16 렉시컬 스코핑(Lexical Scoping).md

@@ -49,6 +49,6 @@
 
 - Decorator는 분명한 이점이 있더라도 현명하게 사용해야 합니다. Decorator는 import와 명명 지침을 따라야 합니다. Decorator pydoc는 decorator 함수 임을 분명히 명시해야합니다. dcorator를 위한 유닛 테스트(unit test)를 사용해야합니다.
 - Decorator(예. 파일, 소켓, 데이터베이스 연결 등) 를 실행할 때 (`pydoc` 혹은 기타 도구를 import 시간에 가져올 때) 사용 못할 수 있으므로 Decorator의 외부 의존성을 피하세요. 유효한 매개변수를 가진 Decorator은 모든 경우에 작동할 수 있도록 보장되어야 합니다.
-- Decorator는 "Top level code"의 특별한 경우일 때에는 [main](#s3.17-main) 항목에 자세한 내용이 있습니다.
+- Decorator는 "Top-level code"의 특별한 경우일 때에는 [main](#s3.17-main) 항목에 자세한 내용이 있습니다.
 - 기존 라이브러리에 정의된 API와 통합하기 위해 강제하지 않는 한 "staticmethod"를 사용하지 마세요. 대신 모듈 레벨 함수를 쓰세요.
-- 프로세스 전체 캐시 등 필요한 global state를 수정하는 명명된 생성자 또는 클래스별 루틴을 작성할 때만 "classmethod"를 사용하세요.
+- classmethod는 명명된 생성자를 작성하거나 프로세스 전체 캐시와 같은 필수 전역 상태를 수정하는 클래스 특정 루틴을 작성할 때만 사용하세요.

Google Python Style Guide/2. Python 언어 규칙/2.17 함수와 메서드 Decorators.md

@@ -2,4 +2,4 @@
 
 ### 2.18 스레드
 
-- 내장된 타입의 원자성에 의존하지 마세요. 딕셔너리와 같은 Python의 내장된 타입은 원자 형태로 조작할 수 있지만 그러지 않은 경우(예: `__hash__`이나 `__eq__`가 Python 함수로 구현되는 경우)도 있으며 원자로 되어있다고 신뢰하면 안 됩니다. 또한, 원자 변수 할당에 의존해서는 안 됩니다. (결국, 딕셔너리에 달려있기 때문입니다) 스레드 간 데이터를 통신하는 데 선호하는 방법으로 큐 모듈의 `Queue` 데이터 타입을 사용하세요. 그렇지 않으면 threading 모듈이나 locking primitives를 사용하세요. lower-level lock 대신해 Condition variables와 `threading.Condition`를 선호하세요.
+- 내장된 타입의 원자성에 의존하지 마세요. 딕셔너리와 같은 Python의 내장된 타입은 원자 형태로 조작할 수 있지만 그러지 않은 경우(예: `__hash__`이나 `__eq__`가 Python 함수로 구현되는 경우)도 있으며 원자로 되어있다고 신뢰하면 안 됩니다. 또한, 원자 변수 할당에 의존해서는 안 됩니다. (결국, 딕셔너리에 달려있기 때문입니다) 스레드 간 데이터를 통신하는 데 선호하는 방법으로 `queue` 모듈의 `Queue` 데이터 타입을 사용하세요. 그렇지 않으면 `threading` 모듈이나 locking primitives를 사용하세요. lower-level lock 대신해 Condition variables와 `threading.Condition`를 선호하세요.