Python의 Iterator 복사 이해: Shallow Copy vs. Deep Copy

핵심 기술

이 글은 Python에서 iterator 객체의 복사 방식, 특히 copy (shallow copy)와 deepcopy (deep copy)의 차이점을 실제 코드 예제와 함께 상세하게 설명합니다.

기술적 세부사항

• 변수 할당: v1 = iter([iter(['a'])]), v2 = v1과 같이 변수를 할당하면 두 변수가 동일한 iterator 객체를 참조하게 됩니다 (v1 is v2 결과는 True).
• Shallow Copy (copy): copy.copy() 함수는 새로운 iterator 객체를 생성하지만, 내부적으로 참조하는 객체는 동일합니다. 따라서 v1과 v2는 다른 iterator 객체를 가리키지만, 이들을 통해 접근하는 내부 데이터는 공유됩니다.
  • 예시: v1 = iter([iter(['a'])]), v2 = copy(v1). v1 is v2는 False. next(v1)과 next(v2)는 동일한 내부 iterator를 반환하며, next(next(v1))와 next(next(v2))는 모두 'a'를 반환합니다. 하지만 next(v3)는 StopIteration이 발생할 수 있습니다.
• Deep Copy (deepcopy): copy.deepcopy() 함수는 새로운 iterator 객체를 생성하며, 내부적으로 참조하는 객체까지 모두 새롭게 복사합니다. 따라서 v1과 v2 뿐만 아니라 내부의 모든 iterator도 독립적으로 생성됩니다.
  • 예시: v1 = iter([iter(['a'])]), v2 = deepcopy(v1). v1 is v2는 False. next(v1)과 next(v2)도 서로 다른 iterator를 반환하며, next(next(v1))과 next(next(v2))도 'a'를 반환하지만, 이들은 완전히 독립적인 객체입니다.
• 3D Iterator 예제: deepcopy가 중첩된 구조에서도 객체를 깊게 복사하는 것을 보여줍니다.

개발 임팩트

Iterator의 복사 방식을 정확히 이해하면, 예상치 못한 부작용(side effect) 없이 데이터를 안전하게 다룰 수 있습니다. 특히 함수 인자로 전달되거나 여러 부분에서 사용될 때 데이터의 일관성을 유지하는 데 중요합니다. 불필요한 객체 생성을 방지하고 메모리 사용을 최적화하는 데에도 기여합니다.

커뮤니티 반응

(원문에서 특정 커뮤니티 반응은 언급되지 않았습니다.)

톤앤매너

본 콘텐츠는 Python의 복잡한 복사 메커니즘을 명확하게 설명하기 위해 간결하고 정확한 기술 용어를 사용하며, 코드 예제를 통해 실질적인 이해를 돕는 전문적인 톤을 유지합니다.