파이썬에서의 이터레이터와 itertools 모듈 활용법

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대상자

  • Python 개발자 (중급 이상): 이터레이터와 itertools 모듈의 고급 활용법을 배우고 싶은 분
  • 데이터 처리 및 분석에 관심 있는 개발자: 반복 가능한 데이터 구조를 효율적으로 처리하는 방법을 학습하고자 하는 분
  • 난이도: 중간 (이터레이터 개념 이해 필요)

핵심 요약

  • compress(): selectorsTrue인 요소만 필터링하여 반환 (예: compress(data='ABCDE', selectors=[1,0,1,1,0])A, C, D)
  • filterfalse(): predicate 조건이 True인 요소만 포함 (예: filterfalse(lambda x: x < 5, [1,4,6,3,8])6, 8)
  • takewhile(): predicateTrue인 동안 요소를 반환 (예: takewhile(lambda x: x < 5, [1,4,6,3,8])1, 4)
  • dropwhile(): predicateFalse가 될 때까지 요소를 건너뛰고 이후 요소를 반환 (예: dropwhile(lambda x: x < 5, [1,4,6,3,8])6, 3, 8)

섹션별 세부 요약

1. `compress()` 함수

  • 기능: selectorsTrue인 경우에만 data의 요소를 포함
  • 매개변수: data (필수, iterable), selectors (필수, iterable)
  • 예시:

- compress(data='ABCDE', selectors=[1,0,1,1,0])A, C, D

- selectors 길이가 data보다 짧을 경우 StopIteration 발생

2. `filterfalse()` 함수

  • 기능: predicate 조건이 True인 요소만 포함
  • 주의사항: predicate= 또는 iterable=과 같은 키워드 인수 사용 금지
  • 예시:

- filterfalse(lambda x: x < 5, [1,4,6,3,8])6, 8

- predicateNone이면 True로 간주

3. `takewhile()` 함수

  • 기능: predicateTrue인 동안 요소를 반환 후 중단
  • 매개변수: predicate (필수, callable), iterable (필수, iterable)
  • 예시:

- takewhile(lambda x: x < 5, [1,4,6,3,8])1, 4

- predicateFalse가 되는 순간 이후 요소는 무시

4. `dropwhile()` 함수

  • 기능: predicateTrue인 동안 요소를 건너뛰고, False가 되는 순간부터 반환
  • 주의사항: predicate이 항상 True일 경우 모든 요소가 건너뛰어짐
  • 예시:

- dropwhile(lambda x: x < 5, [1,4,6,3,8])6, 3, 8

- predicateFalse인 요소부터 iterable의 나머지가 반환됨

결론

  • 실무 팁: compress()는 조건에 따라 데이터를 필터링할 때 유용, filterfalse()predicate 조건이 True인 요소만 처리할 때 사용
  • 주의사항: selectorsdata의 길이 불일치 시 StopIteration 발생 가능, takewhile()dropwhile()predicate의 동작에 따라 결과가 달라짐
  • 예제 활용: itertoolscompress(), filterfalse(), takewhile(), dropwhile()은 데이터 처리 시 반복 구조를 간결하게 표현할 수 있음