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Python에서의 Iterator 이해 및 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

Python 개발자 및 중급 이상의 프로그래머

핵심 요약

  • iter()__iter__() 메서드를 사용하여 리스트, 튜플, 딕셔너리 등 다양한 자료형에서 Iterator를 생성할 수 있음.
  • Generatoryield 키워드를 통해 MemoryError를 방지하는 Lazy Evaluation 방식의 Iterator 생성 가능.
  • itertools 모듈repeat(), pairwise(), combinations()는 복잡한 데이터 처리에 효율적.
  • deepcopy()를 사용하여 Iterator의 안전한 복사 가능.

섹션별 세부 요약

1. Iterator 생성 방법

  • iter() 함수 또는 __iter__() 메서드를 사용하여 리스트, 튜플, 세트, 딕셔너리, 문자열, range() 객체에서 Iterator 생성 가능.
  • 예: v2 = iter(v1) 또는 v2 = v1.__iter__()
  • 딕셔너리의 경우 keys(), values(), items() 메서드를 통해 각 요소에 대한 Iterator 생성.

2. Generator와 Generator Comprehension

  • yield 키워드를 사용한 Generator는 메모리 효율적인 Iterator 생성.
  • 예:
  • def func():
        yield 'a'
        yield 'b'
  • Generator Comprehension(x.upper() for x in ['a', 'b', 'c', 'd'])와 같이 간단한 표현식으로 Iterator 생성.

3. itertools 모듈 활용

  • itertools.repeat()은 특정 값 반복, pairwise()는 인접 요소 쌍 생성, combinations()는 조합 생성.
  • 예:
  • from itertools import combinations
    v = combinations(iterable='ABC', r=2)

4. Iterator 복사 및 동일성 확인

  • copy()는 얕은 복사, deepcopy()는 깊은 복사 가능.
  • v1 is v2를 통해 변수가 동일한 Iterator를 참조하는지 확인 가능.

결론

  • Generatoritertools를 활용해 메모리 효율적인 Iterator 구현.
  • deepcopy()를 사용하여 Iterator의 안전한 복사 및 상태 관리.
  • __iter__()__next__() 메서드를 통해 커스텀 Iterator 구현 가능.