# [Python] 이터레이터와 제너레이터 ## 이터레이터 --- ### 반복자 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20250128/002719_V2NV9SXkOcLfA6Xp5T?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) - 반복자 자료형과 유사한 자룧하나 이상의 항목이 포함되어 있는 자료 구조에서 값을 순차적으로 꺼낼 수 있는 객체 - `next()`라는 함수나 객체의 `__next__()`라는 특수 메소드를 사용 ### iterable 자료형 ```javascript l = [10, 20, 30] # 반복 가능 자료형인 리스트 l_iter = iter(l) # n = 100 # 반복 불가능 자료형인 int n_iter = iter(n) # TypeError발생 ``` - 반복자 자료형과 유사한 자료형 - 파이썬의 리스트, 튜플, 문자열, 집합, 파일, range 등 - 파이썬 내장 함수인 `iter()` 함수를 사용하여 반복자 객체로 변환 ```javascript my_list = [1, 2, 3, 4] my_iter = iter(my_list) # my_list에 __iter__가 호출된다 print(next(my_iter)) # 출력: 1 # my_list에 __next__가 호출됩니다. print(next(my_iter)) # 출력: 2 # my_list에 __next__가 호출됩니다. ``` - 이터레이터가 더 이상 꺼낼 요소가 없을 때 `next()`를 호출하면 `StopIteration` 예외 발생 - 파이썬에서 이터레이터를 만들기 위해 `__iter__`와 `__next__` 메서드를 구현 ```javascript class MyIterator: def __init__(self, stop): self.currentValue = 0 self.stop = stop def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.currentValue >= self.stop: raise StopIteration result = self.currentValue self.currentValue += 1 return result my_iterator = MyIterator(5) for i in my_iterator: print(i) # for는 iter 먼저 실행, next로 StopIteration ``` my_iterator 객체를 두 번사용하여 다시 순회하는 값으로 만들어 준다 ```javascript a, b, c, d = MyIterator(4) a a, b, c, d = range(4) a ``` ### 내장함수 | **내장 함수** | **설명** | | --- | --- | | `all()` | 반복 가능한 항목들이 모두 참일 때만 참 반환 | | `any()` | 임의의 반복 가능한 항목 중 참이 하나라도 있으면 참을 반환 | | `ascii()` | 주어진 객체를 표현할 수 있는 ASCII 문자열을 반환 | | `bool()` | 반복 가능 객체의 존재 여부를 부울 값으로 변환 | | `filter()` | 반복 가능한 항목들을 하나하나 꺼내어 함수를 넣는다 리턴 값이 참인 것만 묶어서 반환하는 함수 (일반적으로 람다 함수를 필터링할 때 사용) | | `iter()` | 반복 가능한 객체를 iterator로 반환 | ## 제너레이터 --- ```javascript def mygen(): yield 'a' yield 'b' yield 'c' g = mygen() next(g) ``` - 이터레이터를 생성하는 특별한 종류의 함수 - 제너레이터는 `yield` 키워드를 사용하여 값을 ‘생성’ - 이터레이터와 마찬가지로 next() 함수를 통해 값을 순차적으로 꺼냄 - 모든 값을 메모리에 저장하는 대신 사용할 때마다 값을 생성 - 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다 → 큰 시퀀스 생성 시 성능 개선 ### 제너레이터 표현식 ```javascript # generator.py def mygen(): for i in range(1, 1000): result = i * i yield result gen = mygen() print(next(gen)) # 1 print(next(gen)) # 4 print(next(gen)) # 9 ``` - next를 호출할 때마다 for문의 결과를 반환한다 - `gen = (i * i for i in range(1, 1000))` 는 mygen()과 같은 기능을 한다 - 리스트 컴프리헨션 구문과 유사하지만 튜플을 사용한다는 점이 다르다 - for문에서 필요할 때마다 값을 받아오고, 메모리에서 보관하지 않는다 (lazy evaluation) ```javascript # 제너레이터 컴프렌션에서 사용했던 문법을 함수형태의 제너레이터로 구현 def count(): count = 2 while True: yield cont count += 2 for i, j in zip(range(10), count()): print(i, j) ``` ```javascript def count_up_to(n): count = 1 while count <= n: yield count count += 1 count = count_up_to(5) print(next(counter)) # 출력: 1 print(next(counter)) # 출력: 2 ``` - 제너레이터도 더 이상 꺼낼 요소가 없을 때 `next()`를 호출하면 `StopIteration`예외 발생 ```javascript def my_generator(data): for i in data yield i my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_iterator = my_generator(my_list) for i in my_iterator: print(i) ``` ```javascript def infinite_generator(): i = 0 while True: yield i i += 1 my_iterator = infinite_generator() for i in my_iterator: print(i) if i >= 10: break ``` - `infinite_generator` 함수는 `while`문을 사용하여 무한 반복 - `yield` 키워드를 사용하여 제너레이터 생성 - `my_iterator` 객체를 `for`반복문으로 순회하면서 값이 출력 - `break` 키워드를 사용하여 10번째 이후의 값은 출력하지 않는다 **파이썬 zip** - 두 개 이상의 iterable 객체를 인자로 받아서 각 iterable 객체의 동일한 index에 위치한 요소들을 묶어서 tuple 형태로 반환 - zip 함수는 iterator를 반환하여, 한 번만 사용할 수 있다 - zip 함수가 한 번 호출되면 모든 요소를 반환, iterator가 소멸 - zip 객체를 다시 사용하려면 새로운 iterator를 생성해야 한다 ```javascript a = [1, 2, 3] b = ['a', 'b', 'c'] z = zip(a, b) print(list(Z)) # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')] # zip 객체는 한 번 사용되었으므로 빈 리스트가 반환 print(list(z)) # [] ``` - zip 객체를 생성한 후 list 함수를 통해 출력, zip 객체는 이미 소멸되어 빈 리스트 반환 - zip 함수를 여러 번 사용해야하는 경우 각각 새로운 zip 객체를 생성하여 사용 ```javascript li = [1, 2, 3] st = ['a', 'b', 'c'] z = zip(li, st) for i in z: print(i) for i in z: print(i) ``` - 문자열, rang, list 등의 이터러블 객체는 동일하게 StopIteration이 발생하더라도 다시 호출 가능 ```javascript li = [1, 2, 3] i = iter(li) next(i) next(i) next(i) next(i) # StopIteration ``` - zip, map, reversed, filter가 동일하게 작동 - 재순회할 수 있다 ```javascript li = [1, 2, 3] z = map(lambda x:x**2, li) for i in z: print(i) for i in z: print(i) ``` ```javascript li = [1, 2, 3] z = reversed(lambda x:x**2, li) for i in z: print(i) for i in z: print(i) ``` - sorted는 2번의 for문 모두 순회 가능 ```javascript # 계속 순회가 가능하게 설계까 되어 있습니다. # 이런 설계를 위에서 우리가 직접 해보게 될 것입니다. li = [1, 2, 3] z = sorted(li) for i in z: print(i) for i in z: print(i) ``` **제너레이터 컴프리헨션 Generator Comprehensions** ```javascript gen = (x**2 for x in range(10)) print(next(gen)) # 출력: 0 (0의 제곱) print(next(gen)) # 출력 :1 (1의 제곱) ``` ### 제너레이터 사용 시 주의사항 ```javascript def create_gen(): alist = range(1, 4) for x in alist: yield x my_generator = create_gen() print(my_generator) for n in my_generator: print(n) for n in my_generator: print(n) ``` - 제너레이터를 실행할 떄 함수의 몸체를 실행하는 것이 아니라 함수가 가진 객체를 반환 - 한 번 생성해서 반환한 객체를 보관하지 않기 때문에 이전 코드 실행 후 추가한 코드를 실행하면 아무 객체도 출력하지 않는다 ### 제너레이터 장점 - 제너레이터를 메모리를 절약해준다 - 제너레이터는 수행시간도 절약 - 100만개의 피보나치 수열을 출력하고 싶은 경우 - 100만개의 피보나치 수열을 생성해서 리스트에 넣고 for문을 통해 출력 - 100만개의 수열을 계산할 때마다 for문에 넘겨준다 (제너레이터를 사용) ```javascript # 일반 함수를 사용한 루프 import time # function version def fibon(n): a = b = 1 result = [] for i in range(n): result.append(a) a, b = b, a + return result start_t = time.time() for x in fibon(1000000): pass end_t = time.time() print('total time = ', end_t - start_t) ``` ```javascript # 제너레이터를 사용한 루프 import time # generator version def fibon(n): a = b = 1 for i in range(n): yield a a, b = b, a + b start_t = time.time() for x in fibon(1000000): pass end_t = time.time() print('total time = ', end_t - start_t) ``` For the site tree, see the [root Markdown](https://slashpage.com/yerim-devnote.md).