Python 이터레이터(Iterator)의 모든 것: 개념, 사용법, 활용 예제

핵심 기술: 본 콘텐츠는 Python의 이터레이터(Iterator) 개념을 중심으로, 이터레이터의 정의, 작동 방식, 생성 방법 및 주요 활용 사례를 상세하게 설명합니다. 반복 가능한(iterable) 객체와의 차이점, __iter__() 및 __next__() 메서드의 역할, 그리고 itertools 모듈을 활용한 고급 기법까지 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 이터레이터의 정의: 각 요소를 순차적으로 반환하여 메모리 사용량을 줄이는 불변 객체입니다.
* 접근 방식: next(), __next__() 메서드 또는 for 루프를 통해 접근할 수 있습니다.
* 길이 측정: list(), tuple(), set() 등으로 변환 후 len()을 사용하거나 more_itertools.ilen()을 사용해야 합니다. 직접적인 len() 사용은 불가능합니다.
* 인덱싱 및 슬라이싱: 직접적인 인덱싱이나 슬라이싱은 지원하지 않습니다.
* 필수 메서드: __iter__()와 __next__() 메서드를 가집니다.
* 종료: 더 이상 반환할 요소가 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다.
* 생성 방법: iter(), __iter__(), 제너레이터 함수, 제너레이터 표현식, itertools 모듈을 통해 생성됩니다.
* 제너레이터: 하나 이상의 yield 문을 포함하는 함수이며, yield 또는 yield from을 사용합니다.
* iter() 함수: 반복 가능한 객체나 콜러블 객체를 인자로 받아 이터레이터를 생성합니다. 선택적으로 sentinel 인자를 사용하여 특정 값 반환 시 종료시킬 수 있습니다.
* next() 함수: 이터레이터에서 다음 요소를 가져오며, default 인자를 지정하여 이터레이터 종료 시 기본값을 반환하게 할 수 있습니다.
* for 루프: 이터레이터와 함께 사용하여 모든 요소를 간결하게 순회할 수 있습니다.

개발 임팩트: 이터레이터를 올바르게 사용하면 메모리 효율성을 크게 향상시킬 수 있으며, 특히 대규모 데이터를 처리할 때 유용합니다. 제너레이터와 itertools는 코드의 가독성과 성능을 높이는 강력한 도구로 활용될 수 있습니다.

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톤앤매너: 전문적이고 교육적인 톤으로 Python 이터레이터의 작동 원리와 실용적인 사용법을 명확하게 설명합니다.