Python 클래스 기반 이터레이터 및 제너레이터 구현 상세 가이드

핵심 기술: 이 콘텐츠는 Python에서 클래스를 사용하여 이터레이터(iterator)와 제너레이터(generator)를 구현하는 방법을 상세하게 설명합니다. __iter__() 및 __next__() 메서드와 yield 키워드를 활용하여 사용자 정의 이터러블 객체를 만드는 핵심 개념을 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 클래스 기반 이터레이터: __iter__() 메서드와 __next__() 메서드를 구현하여 객체를 이터러블하게 만들 수 있습니다.
* __iter__()는 이터레이터 자체를 반환해야 합니다 (return self).
* __next__()는 다음 요소를 반환하고, 더 이상 요소가 없을 경우 StopIteration 예외를 발생시켜야 합니다.
* __next__()에서의 yield 활용: __next__() 메서드 내에서 yield를 사용하면 해당 메서드가 제너레이터 함수처럼 동작합니다. 이 경우, 여러 번 호출 시에도 상태를 유지하며 값을 반환합니다. (단, yield 사용 시 __next__()는 여러 번 중첩 호출 시 RuntimeError: generator raised StopIteration와 같은 예상치 못한 동작을 유발할 수 있습니다. 일반적으로 제너레이터는 별도의 함수나 메서드 내에서 yield를 사용하여 정의됩니다.)
* __iter__()의 다양한 반환:
* __iter__()는 return self로 이터레이터 자신을 반환할 수 있습니다.
* __iter__()는 일반 함수처럼 특정 값을 반환할 수 있으나, 이 경우 iter() 함수로 다시 변환해야 할 수 있습니다.
* __iter__()는 iter([...])와 같이 다른 이터러블 객체의 이터레이터를 반환할 수도 있습니다.
* 이터(iter) 함수와의 관계: iter(obj)는 내부적으로 obj.__iter__()를 호출합니다.

개발 임팩트: 사용자 정의 컬렉션이나 데이터 스트림을 Python의 표준 순회 메커니즘과 통합할 수 있게 하여, 코드의 가독성과 효율성을 높입니다. 특히 대용량 데이터를 다룰 때 메모리 효율적인 제너레이터 사용은 필수적입니다.

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