Python에서의 이터레이터 이해와 itertools 활용
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
- Python 초보자 및 중급 개발자
- 이터레이터와 itertools 활용에 관심 있는 개발자
- 난이도: 중급 (기초 문법과 고급 기능 모두 포함)
핵심 요약
- 이터레이터는
__iter__()
와__next__()
메서드를 통해 반복 가능한 객체를 생성하는 클래스 기반 구조 - itertools 모듈은
count()
,cycle()
,pairwise()
등 반복 처리를 위한 고성능 도구 제공 - pairwise() 함수는
('A', 'B')
와 같이 이터러블 요소를 순차적으로 쌍으로 반환하는 기능
섹션별 세부 요약
1. 이터레이터 기초
- 이터레이터는
__iter__()
메서드로 이터레이터 객체를 반환하고,__next__()
메서드로 다음 요소를 반환 for
루프나next()
함수로 이터레이터를 사용 가능- 예:
range()
객체는 이터레이터의 한 형태
2. 제너레이터 함수
yield
키워드를 사용해 이터레이터를 생성하는 함수- 메모리 효율성 향상 (대규모 데이터 처리 시 유리)
yield from
으로 다른 이터레이터를 연결 가능
3. itertools 모듈 핵심 함수
- count(start, step): 무한히 증가하는 수열 생성
- cycle(iterable): 주어진 이터러블을 무한히 반복
- repeat(obj, times): 특정 객체를 지정 횟수 반복
- accumulate(iterable, func): 누적 계산 수행 (기본값: 덧셈)
4. pairwise() 함수 예시
pairwise('ABCD')
→('A', 'B')
,('B', 'C')
,('C', 'D')
순서로 반환StopIteration
예외 발생 시 반복 종료- 인자로 이터러블(
list
,str
등)을 직접 전달 가능
5. itertools 그룹별 함수
- chain(): 여러 이터러블을 연결 (예:
chain([1,2], [3,4])
) - groupby(): 키 기준으로 이터러블 그룹화
- islice(): 이터러블의 특정 범위를 슬라이싱
결론
- itertools 모듈의
pairwise()
와accumulate()
등은 데이터 처리 효율성을 극대화하는 핵심 도구 - 이터레이터 이해는 메모리 최적화 및 대규모 데이터 처리에 필수적
__iter__()
/__next__()
메서드 구현을 통해 커스텀 이터레이터를 직접 설계 가능