itertool 모듈의 주요 함수 및 활용법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

• 대상자: Python 개발자, 특히 반복자(iterator)를 활용한 데이터 처리에 관심 있는 중급 이상 개발자
• 난이도: 중급(반복자 패턴, 제너레이터 이해 필요)

핵심 요약

• itertools.product(): *iterables의 카르테시안 곱을 생성하며, repeat 파라미터로 반복 횟수 조절 (예: product([1,2], repeat=2) → (1,1), (1,2), (2,1), (2,2))
• 주요 함수: accumulate(), chain(), groupby(), combinations() 등 15개 이상의 반복자 처리 함수 제공
• 확장 모듈: more-itertools 설치(pip install more-itertools)로 추가 기능 활용 가능

섹션별 세부 요약

1. 기본 반복자 함수

• count(): 무한 수열 생성 (예: count(start=1, step=2) → 1, 3, 5, ...)
• cycle(): 입력 시퀀스 무한 반복 (예: cycle([1,2,3]) → 1,2,3,1,2,3...)
• repeat(): 특정 값/객체를 repeat 횟수만큼 반복 (예: repeat('a', 3) → 'a', 'a', 'a')

2. 데이터 집합 처리 함수

• accumulate(): 누적 연산 수행 (예: accumulate([1,2,3], func=operator.add) → 1, 3, 6)
• chain(): 여러 반복자 연결 (예: chain([1,2], [3,4]) → 1,2,3,4)
• chain.from_iterable(): 중첩된 반복자 펼침 (예: chain.from_iterable([[1,2], [3,4]]) → 1,2,3,4)

3. 필터링 및 그룹화 함수

• compress(): 조건에 따라 요소 필터링 (예: compress('abc', [1,0,1]) → 'a', 'c')
• groupby(): 키 기준으로 그룹화 (예: groupby(['apple', 'banana', 'cherry'], key=lambda x: x[0]))
• islice(): 슬라이싱 기능 (예: islice(range(10), 2, 6) → 2,3,4,5)

4. 조합 및 분할 함수

• combinations(): 중복 없이 조합 생성 (예: combinations([1,2,3], 2) → (1,2), (1,3), (2,3))
• batched(): 반복자 분할 (예: batched([1,2,3,4], 2) → [1,2], [3,4])
• pairwise(): 인접한 요소 쌍 생성 (예: pairwise([1,2,3]) → (1,2), (2,3))

결론

• product() 사용 시 *iterables와 repeat 파라미터를 명시적으로 전달해야 하며, repeat=0은 빈 튜플 생성
• more-itertools 설치로 batched() 등 30개 이상의 추가 함수 활용 가능
• 반복자 기반 데이터 처리는 메모리 효율성과 병렬 처리에 유리한 핵심 패턴임