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

  • 이터레이터__iter__()__next__() 메서드를 통해 반복 가능한 객체를 생성하는 클래스 기반 구조
  • itertools 모듈은 count(), cycle(), pairwise()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 루프나 next() 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 from으로 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 반환
  • StopIteration 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()accumulate() 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