Python의 itertools 모듈 활용 가이드

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대상자

• 대상자: Python 개발자, 데이터 처리 및 이터레이터 작업에 관심 있는 프로그래머
• 난이도: 중급 (이터레이터 개념 이해 필요)

핵심 요약

• accumulate(): 이터레이터의 요소를 누적하여 결과를 생성하는 함수. func 파라미터로 연산자 지정 가능, initial 값으로 초기값 설정 가능.
• batched(): 이터레이블을 지정된 크기의 배치로 그룹화. strict=True로 불완전한 배치 시 예외 발생.
• chain() 및 chain.from_iterable(): 여러 이터레이터를 순차적으로 연결하거나, 단일 이터레이블의 요소를 순차적으로 이터레이션.

섹션별 세부 요약

1. `accumulate()` 함수

• 기능: 이터레이터의 요소를 누적한 결과를 생성.
• 예시:

- accumulate([1,2,3], func=add) → [1, 3, 6]

- initial=10 사용 시 [10, 11, 13, 16, 20]

• 파라미터: iterable, func (기본값 None), initial (기본값 None)

2. `batched()` 함수

• 기능: 이터레이블을 지정된 개수(n)로 배치.
• 예시:

- batched('ABCDEFGH', n=3) → ('A','B','C'), ('D','E','F'), ('G','H')

- strict=True 사용 시 마지막 배치가 불완전하면 ValueError 발생.

• 파라미터: iterable, n (1 이상), strict (기본값 False)

3. `chain()` 및 `chain.from_iterable()`

• 기능:

- chain(*iterables): 여러 이터레이터를 연결.

- chain.from_iterable(iterable): 단일 이터레이블의 요소를 순차적으로 이터레이션.

• 예시:

- chain('ABC', 'DE') → 'A','B','C','D','E'

- chain.from_iterable(['A','B','C']) → 'A','B','C'

결론

• 실무 팁: itertools는 이터레이터 기반의 효율적인 데이터 처리에 적합하며, more-itertools 라이브러리 설치(pip install more-itertools)로 추가 기능 활용 가능.
• 핵심: accumulate()는 누적 계산에, batched()는 배치 처리에, chain()은 이터레이터 연결에 각각 적합.