Python에서의 Iterator 개념과 사용법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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개발 툴

대상자

• Python 초보자 및 중급 개발자
• 메모리 효율적인 데이터 처리를 학습하고자 하는 개발자
• 반복자와 제너레이터의 구분이 필요한 프로젝트 참여자

핵심 요약

• Iterator는 메모리 효율적인 대규모 데이터 처리를 위해 __iter__()와 __next__() 메서드를 사용하는 불변 객체입니다.
• iter() 함수나 제너레이터(yield 사용)로 생성되며, next() 또는 for 루프로 요소를 순차적으로 접근합니다.
• StopIteration 예외가 발생할 수 있으며, next()의 default 매개변수로 예외 처리가 가능합니다.

섹션별 세부 요약

1. Iterator의 정의와 특징

• Iterator는 대규모 데이터를 메모리 절약하면서 처리할 수 있도록 설계된 객체입니다.
• 불변성으로 인해 인덱싱/슬라이싱이 불가능하며, len() 사용 시 list() 또는 more_itertools.ilen()과 함께 사용해야 합니다.
• __iter__()와 __next__() 메서드를 통해 요소를 하나씩 반환하며, 요소가 없을 경우 StopIteration 예외를 발생시킵니다.

2. Iterator 생성 방법

• iter() 함수는 list, tuple, set, range() 등과 같은 반복 가능한 객체로부터 iterator를 생성합니다.
• sentinel 매개변수를 사용하면 callable 객체의 반환값이 sentinel과 동일할 때 예외를 발생시킵니다.
• __iter__() 메서드를 구현한 클래스나 제너레이터를 통해 iterator를 생성할 수 있습니다.

3. `next()`와 `__next__()` 사용법

• next(iterator, default)는 iterator가 종료되면 default 값을 반환하며, 예외 발생 방지에 유용합니다.
• __next__() 메서드는 next()와 동일한 동작을 수행하지만, 매개변수가 없음을 특징으로 합니다.
• 예제: next(v, 'No value')로 iterator가 종료된 경우 기본값을 반환하는 방식을 확인할 수 있습니다.

4. 코드 예제 및 실행 결과

• iter(['a', 'b', 'c', 'd'])로 생성된 iterator는 next()로 요소를 하나씩 접근하며, StopIteration이 발생할 경우 예외를 발생시킵니다.
• __iter__()와 __next__()를 직접 사용한 예제에서 동일한 동작을 확인할 수 있습니다.
• for 루프로 iterator를 순회할 경우, next()와 동일한 방식으로 요소가 처리됩니다.

결론

• 메모리 효율적인 데이터 처리를 위해 iterator를 사용하고, StopIteration 예외를 next()의 default 매개변수로 처리하는 것이 중요합니다.
• more_itertools.ilen()과 같은 라이브러리를 활용해 len()을 사용하는 경우, 추가 설치가 필요합니다.
• 제너레이터(yield 사용)를 통해 iterator를 생성할 경우, 복사본 생성이 불가능한 점을 주의해야 합니다.