이 번 포스팅에서는 iterator와 generator에 대해서 알아보도록 하겠다.
목차
1. Iterator?
이터레이터(iterator)는 값을 차례대로 꺼낼 수 있는 객체(object) 또는 반복자를 말한다. for 반복문을 사용할 때 흔히 range() 를 활용해 연속된 숫자를 만들어 낸다고 생각하지만, 사실 숫자를 차례대로 꺼낼 수 있는 이터레이터가 내부에서 동작하고 있는 것이다.
이처럼 Python에서는 이터레이터만 생성하고 값이 필요한 시점이 되었을 때 값을 만드는 방식을 사용하고, 이를 지연 평가(lazy evaluation)라고 한다.
문자열, 리스트, 딕셔너리, 세트 등 반복이 가능한 객체는 내부 magic method에 __iter__ 메서드가 포함되어 있다. 이 때, 반복이 가능한 객체에서 __iter__ 를 호출하면 이터레이터 객체를 호출할 수 있다. 또한, __next__ 메서드를 사용하면 반복 가능한 객체 내의 요소를 차례대로 꺼낼 수 있으며, 이터레이터 내 모든 요소가 다 호출되면 StopIteration 예외를 발생시킨다.
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it = [1,2,3].__iter__()
it.__next__()
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it.__next__()
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딕셔너리와 세트는 반복 가능한 객체이지만 순서가 정해져 있지 않기 때문에, 시퀀스 객체에 포함되지 않는다.
1.1 Iterator 만들기
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class Counter:
def __init__(self, stop):
self.current = 0
self.stop = stop
def __iter__(self): #현재 인스턴스 반환
return self
def __next__(self):
if self.current < self.stop:
r = self.current
self.current += 1
return r
else:
raise StopIteration
위 객체는 리스트, 문자열, 딕셔너리, 세트, range 처럼 __iter__ 를 호출해줄 반복 가능한 객체(iterable)가 없으므로 __iter__ 메세드에서 현재 인스턴스를 반환 해준다.
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class Counter:
def __init__(self, stop):
self.current = 0
self.stop = stop
def __getitem__(self, index):
if index < self.stop:
return index
else:
raise IndexError
위 과정을 조금 더 간단하게 나타낼 수 있는 방법으로는 __getitem__ 메서드를 사용하는 방법이 있고, 이를 구현하면 인덱스로 접근할 수 있는 이터레이터가 생성된다. __getitem__ 메서드를 사용하는 경우 __iter__, __next__ 를 생략할 수 있다.
python 내장 함수에서는 iter(), next()를 각각 지원한다.
1.2 iter
iter는 반복을 끝낼 값을 지정하면 특정 값이 나올 때 반복을 끝낸다.
iter(호출가능한 객체, 반복을 끝낼 값)
이 때, 기존과 다른 점으로는 반복 가능한 객체가 아닌 호출가능한 객체를 입력받다는 것이 있다
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import random
it = iter(lambda : random.randint(0,5), 2)
next(it)
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next(it)
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next(it)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#37>", line 1, in <module>
next(it)
StopIteration
1.3 next
next는 기본값을 지정할 수 있다. 기본값을 지정하면 반복이 끝나더라도 StopIteration이 발생하지 않고 기본값을 출력한다.
next(반복 가능한 객체, 기본값)
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it = iter(range(2))
next(it, 10)
0
next(it, 10)
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next(it, 10)
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next(it, 10)
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2. Generator?
제너레이터(generator)는 이터레이터를 생성해주는 함수이다. 이터레이터(iterator)는 클래스 내부에 __iter__, __next__ 또는 __getitem__을 구현해야 하지만, 제너레이터는 함수 안에서 yield라는 키워드만 사용하면 된다.
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def number_generator():
yield 0
yield 1
yield 2
for i in number_generator():
print(i)
0
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먼저 제너레이터 객체를 만든 후, next()를 호출하면 제너레이터 안의 yield 0이 실행되어 숫자 0을 전달한 뒤 바깥의 코드가 실행되도록 양보한다. yield는 함수를 끝내지 않은 상태에서 값을 함수 바깥으로 전달할 수 있다.
2.1 Generator 만들기
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def number_generator(stop):
n = 0
while n < stop:
yield n
n += 1
def i in number_generator(3):
print(i)
yield에서는 변수 뿐만 아니라 함수도 호출할 수 있다. 이 때, yield에서 함수(메서드)를 호출하면 해당 함수의 반환값을 바깥으로 전달한다.
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def upper_generator(x):
for i in x:
yield i.upper() # 함수의 반환값을 바깥으로 전달
fruits = ['apple', 'pear', 'grape', 'pineapple', 'orange']
for i in upper_generator(fruits):
print(i) #모두 대문자로 출력
2.2 yield from
yield from을 사용하면 반복 가능한 객체를 대상으로 요소를 한 개씩 바깥으로 전달 할 수 있다.
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def number_generator():
x = [1, 2, 3]
yield from x # 리스트에 들어있는 요소를 한 개씩 바깥으로 전달
for i in number_generator():
print(i)
또한, yield from에는 제너레이터 객체를 지정하는 것도 가능하다.
number_generator(3)은 숫자를 세개 만들어 내므로 yield from 역시 숫자를 세 번 바깥으로 전달한다.
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def number_generator(stop):
n = 0
while n < stop:
yield n
n += 1
def three_generator():
yield from number_generator(3) # 숫자를 세 번 바깥으로 전달
for i in three_generator():
print(i)
리스트 표현식을
[]가 아닌()묶으면 제너레이터 표현식이 된다. 이는 필요할 때 마다 요소를 만들어내므로 메모리를 절약할 수 있다.