Python itertools 모듈: accumulate, batched, chain, compress 함수 심층 분석 및 활용 가이드

핵심 기술: 본 콘텐츠는 Python의 강력한 itertools 모듈에 포함된 accumulate, batched, chain, compress 함수들을 소개하고, 각 함수의 작동 방식과 다양한 사용 예시를 코드와 함께 상세히 설명합니다. 이를 통해 개발자는 효율적인 데이터 처리와 반복자 활용 능력을 향상시킬 수 있습니다.

기술적 세부사항:
* accumulate(): 누적 합계와 같이 이전 값과 현재 값을 조합하여 결과를 생성하는 이터레이터를 반환합니다. func와 initial 인자를 통해 동작을 커스터마이징할 수 있습니다.
* iterable: 처리할 데이터 시퀀스 (필수).
* func: 누적에 사용할 함수 (선택, 기본값 None, operator.add 등 사용 가능).
* initial: 누적의 시작 값 (선택, 기본값 None).
* batched(): 데이터를 지정된 크기(n)의 배치(batch)로 나누는 이터레이터를 반환합니다. strict=True 옵션을 사용하면 마지막 배치의 크기가 n보다 작을 경우 ValueError를 발생시킵니다.
* iterable: 배치할 데이터 시퀀스 (필수).
* n: 배치 크기 (필수, 1 <= n).
* strict: 불완전한 배치의 오류 발생 여부 (선택, 기본값 False).
* chain() 및 chain.from_iterable(): 여러 이터러블을 하나로 연결하여 하나의 이터러블처럼 다루게 합니다. chain.from_iterable()은 이터러블의 이터러블을 인자로 받습니다.
* chain(): 가변 인자로 여러 이터러블을 받습니다.
* chain.from_iterable(): 단일 이터러블을 인자로 받아 각 요소가 이터러블인 경우 이를 풀어 연결합니다.
* compress(): data 이터러블의 요소를 selectors 이터러블의 해당 요소가 참일 때만 반환합니다. selectors의 길이가 data보다 짧거나 길어도 동작합니다.
* data: 데이터를 제공하는 이터러블 (필수).
* selectors: 필터링 조건을 제공하는 이터러블 (필수).

개발 임팩트: itertools 모듈을 사용하면 메모리 효율성을 높이고, 복잡한 루프를 간결하게 표현하며, Python 코드의 가독성과 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 대규모 데이터셋을 다룰 때 유용합니다.

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