Python의 itertools 모듈 활용 가이드

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대상자

• Python 개발자 (중급 이상)
• 반복자(iterable) 처리 및 데이터 전처리 기술을 필요로 하는 분야
• 난이도: 중급 (기본적인 Python 문법과 iterator 개념 이해 필요)

핵심 요약

• groupby()는 key 기준으로 iterable 요소를 그룹화하여 (key, group) 형식의 이터레이터를 반환 (from itertools import groupby).
• islice()는 start, stop, step 인자를 통해 정렬된 하위 집합을 추출 (예: islice(iterable, start, stop, step)).
• groupby()와 islice()는 데이터 집합의 구조화 및 필터링에 유용한 핵심 함수.

섹션별 세부 요약

1. `groupby()` 함수

• 기능: iterable 요소를 key 기준으로 그룹화.
• 인자:
• iterable (필수): 처리할 데이터 집합.
• key (선택): None일 경우 요소 자체를 키로 사용.
• 예시:

```python

from itertools import groupby

for key, group in groupby(['AB', 'CDE', 'FG', 'H', 'IJK'], key=len):

print(key, list(group)) # 2: ['AB', 'FG'], 3: ['CDE', 'IJK'], 1: ['H']

```

• 주의사항: 동일한 key 그룹 내 요소는 연속적으로 배치되어야 정확한 그룹화 수행.

2. `islice()` 함수

• 기능: iterable에서 특정 범위의 요소를 추출.
• 인자:
• start: 시작 인덱스 (0 이상, None일 경우 0).
• stop: 종료 인덱스 (0 이상, None일 경우 끝까지).
• step: 단계 (1 이상, None일 경우 1).
• 예시:

```python

from itertools import islice

for x in islice([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4], 3, 7): # -2, -1, 0, 1

print(x)

```

• 특징: 대규모 데이터 처리 시 메모리 효율적 (이터레이터 기반).

결론

• groupby()는 데이터 구조화 및 분류에 적합 (예: key=len 활용).
• islice()는 대규모 데이터의 효율적 필터링에 유리 (예: step=2로 간격 추출).
• 실무 팁: groupby() 사용 시 동일한 key의 요소가 연속적으로 배치되어야 정확한 결과 도출.