Python Decorator @Propery를 이용, Overwrite를 방지할 수 있다.

Property Decorator를 이용,  직접 할당을 제한하여 클래스 Attribute를  덮어쓰지 않도록 보호할 수 있다. 이는 실수로 모델이나 데이터를 Overwrite할 수 있는 가능성을 원천차단할 수 있다.

class SimpleMLModel:
    def __init__(self):
        self._trained = False
        self._model_parameters = None

    @property
    def trained(self):
        """check if the model has been trained."""
        return self._trained

    @property
    def model_parameters(self):
        """get the model parameters for the trained model."""
        if self.trained:
            return self._model_parameters
        else:
            raise ValueError("Model has not been trained. Parameters are not available.")

    def fit(self, features, targets):
        """train the machine learning model."""
        self._model_parameters = self._train_model(features, targets)
        self._trained = True
    
    def _train_model(self, features, targets):
        # implement model training algorithm
        # return the model parameters
        pass