Objects: The Zenith of Dimensional Representation

class Human: SKIN_OPTIONS = ("백", "흑", "황")

def __init__(self, height, weight, age, skin, energy):
    self.height = height       # 0~300cm
    self.weight = weight       # 0~200kg
    self.age = age             # 0~200살
    self.skin = skin           # 백/흑/황 중 하나
    self.energy = energy       # 0~1

class Learner(Human): def init(self, height, weight, age, skin, energy): super().init(height, weight, age, skin, energy)

    # 속성 5개 (학습자 고유)
    self.curiosity = 0.9            # 호기심
    self.focus = 0.7                # 집중력
    self.knowledge = 0.2            # 누적 지식
    self._confusion = 0.0           # 캡슐화: 지금은 무시할 내부 상태
    self._mood = "neutral"          # 캡슐화: 학습 사건에 따라 변하는 내부 상태

# 메서드 1: 학습 — 사건이 들어오면 내부 상태가 자동으로 변함
def learn(self, topic):
    self.energy -= 0.2
    if topic == "흥미로운 주제":
        self._mood = "engaged"
        self.knowledge += 0.1
        self._confusion = max(0.0, self._confusion - 0.1)
        return f"{topic} 몰입함"
    elif topic == "어려운 주제":
        self._mood = "confused"
        self._confusion += 0.2
        return f"{topic} 헷갈림"
    else:
        self._mood = "bored"
        return f"{topic} 흘려봄"

# 메서드 2: 휴식 — 혼란이 정리되고 에너지 회복
def rest(self):
    self.energy = 1.0
    self._confusion = max(0.0, self._confusion - 0.3)

# 메서드 3: 자기소개
def introduce(self):
    return f"학습자입니다. 호기심 {self.curiosity}, 누적 지식 {self.knowledge}"

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.energy = 1.0          # 상태 차원 1

    def consume(self, resource):   # 기본 행동: 자원 소비
        return f"{resource}을(를) 섭취했다."

class Learner(Human):              # Human의 기본 생존 본능을 상속
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name)
        # 고유 속성 (데이터 차원)
        self.curiosity = 0.9       # 속성 1: 새로운 차원을 탐구하려는 의지
        self.knowledge_base = []   # 속성 2: 습득한 데이터 집합
        self.utility_value = 0.0   # 속성 3: '쓰는 사람'으로서 창출한 가치 (버핏 포인트)
        self._internal_logic = {}  # 속성 4: (캡슐화) 외부에서 알 필요 없는 사고방식
        self.level = 0             # 속성 5: 차원 해석 해상도

    # 메서드 1: 가치 변환 (버핏의 철학 반영)
    def apply_knowledge(self, data):
        # 단순히 데이터를 갖는 게 아니라 '사용'하여 가치를 생성함
        added_value = len(data) * self.curiosity
        self.utility_value += added_value
        return f"데이터를 지혜로 변환하여 {added_value}만큼의 가치를 얻었다."

    # 메서드 2: 캡슐화된 휴식
    def _recharge_logic(self):     # 내부 로직 보호
        self.energy = 1.0

    # 메서드 3: 레벨 업 (Override)
    def level_up(self):            # Human의 성장을 '해상도의 확장'으로 재정의
        self.level += 1
        self.curiosity *= 1.1      # 더 높은 차원을 볼 수 있게 됨
        return f"Level {self.level} 달성: 이제 세상이 더 선명하게 보인다." python```