파이썬 itertools (5)

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대상자

• Python 개발자 (중급 이상): 반복자 및 함수형 프로그래밍 기술을 활용한 코드 최적화에 관심 있는 개발자
• 난이도: 중급 (반복자 패턴, 고급 함수 사용법 포함)

핵심 요약

• itertools 모듈은 count(), cycle(), repeat() 등 반복자 생성 함수를 제공하여 반복 작업을 효율화
• accumulate(), chain(), product()` 등 데이터 처리 및 조합**을 위한 핵심 함수 포함
• pairwise()는 iterable에서 연속된 두 요소의 튜플을 생성하는 유용한 함수 (예: ('A', 'B'), ('B', 'C'))

섹션별 세부 요약

1. 반복자 생성 함수

• count(start, step): 지정된 시작값과 간격으로 무한히 숫자를 생성 (예: count(1, 2) → 1, 3, 5...)
• cycle(iterable): 주어진 iterable을 무한히 반복 (예: cycle(['A', 'B']) → 'A', 'B', 'A', 'B'...)
• repeat(object, times): 특정 객체를 지정된 횟수만큼 반복 (예: repeat('X', 3) → 'X', 'X', 'X')

2. 데이터 처리 및 조합 함수

• accumulate(iterable, func): func를 적용한 누적 결과를 생성 (예: accumulate([1,2,3], lambda x,y: x+y) → [1, 3, 6])
• chain(*iterables): 여러 iterable을 하나의 시퀀스로 연결 (예: chain([1,2], [3,4]) → [1,2,3,4])
• product(*iterables): 카르테시안 곱을 생성 (예: product([1,2], ['a','b']) → (1,'a'), (1,'b'), (2,'a'), (2,'b'))

3. 필터링 및 그룹핑 함수

• filterfalse(predicate, iterable): predicate 조건을 불만족하는 요소만 필터링
• groupby(iterable, key): key 기준으로 iterable을 그룹화 (예: groupby(['apple', 'banana', 'cherry'], key=lambda x: x[0]))
• islice(iterable, start, stop, step): iterable의 특정 범위를 슬라이싱 (예: islice(range(10), 2, 8, 2) → 2,4,6)

4. `pairwise()` 함수 예제

• pairwise(iterable)은 iterable의 연속된 두 요소를 튜플로 생성 (예: pairwise('ABCD') → ('A','B'), ('B','C'), ('C','D'))
• StopIteration 예외 발생 시 종료 (예: next(v) 마지막 호출 시)

결론

• itertools 모듈은 반복 작업, 데이터 조합, 필터링 등에서 고성능 코드 작성에 유리
• pairwise()와 같은 함수는 데이터 처리의 간결성을 높이는 데 효과적 (예: pairwise(['A', 'B', 'C']) → ('A','B'), ('B','C'))
• 실무 적용 시 itertools를 사용하여 반복자 기반 알고리즘을 구현할 수 있음