Python Generator: 메모리 효율성을 높이는 함수 기반 이터레이터 이해하기

Python Generator: 메모리 효율성을 높이는 함수 기반 이터레이터 이해하기

이 글은 Python의 제너레이터(Generator) 개념을 집중적으로 다루며, 함수 기반 이터레이터로서의 특징과 메모리 효율적인 데이터 처리에 대한 심도 있는 설명을 제공합니다.

• 핵심 기술: Python의 제너레이터는 yield 키워드를 하나 이상 포함하는 함수로, 호출 시 즉시 실행되지 않고 제너레이터 객체를 반환합니다. 이 객체는 next() 함수를 통해 값을 순차적으로 생성하며, 메모리 사용량을 최소화합니다.
• 기술적 세부사항:
  • 제너레이터란?: yield 또는 yield from을 포함하는 함수 기반 이터레이터입니다.
  • yield와 yield from: yield는 단일 값을 반환하며, yield from은 반복 가능한(iterable) 객체의 모든 요소를 순차적으로 반환하는 데 사용됩니다.
  • 제너레이터 객체: 제너레이터를 호출하면 반환되며, next() 함수로 값을 가져올 수 있습니다.
  • 값 생성 및 종료: next() 호출 시 제너레이터 함수가 실행되며, yield 지점에서 값을 반환하고 일시 중지됩니다. 더 이상 반환할 값이 없거나 close()가 호출되면 StopIteration 예외가 발생합니다.
  • next() 함수의 인자: 두 번째 인자로 default 값을 지정하면 제너레이터가 종료될 때 해당 값을 반환하여 StopIteration 예외를 방지할 수 있습니다.
  • 제너레이터 활용: for 문과 함께 사용하여 반복 가능한 시퀀스를 효율적으로 처리하거나, 여러 변수가 동일한 제너레이터 객체를 공유하며 상태를 유지하는 방식으로 활용할 수 있습니다.
  • 제너레이터 컴프리헨션: 리스트 컴프리헨션과 유사한 문법으로 간결하게 제너레이터를 생성할 수 있습니다.
• 개발 임팩트: 제너레이터는 대규모 데이터셋을 다룰 때 메모리 오버헤드를 줄여 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 스트리밍 데이터 처리, 무한 시퀀스 생성, 복잡한 상태 관리에 유용합니다.
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