내용
Iterator ans Generator
container
container는 데이터를 담을 수 있는 그릇의 역할을 하는 것으로 list, tuple, dic, set, string등의 데이터 구조를 의미합니다. 다음 코드에서 사용한 연산자 in를 사용하여 각 구조에 포함되는 요소들을 검사할 수 있습니다.
assert 1 in [1,2,3]
assert 4 in [1,2,3]
AssertionError Traceback (most recent call last) c:\Users\sonhs\Documents\note\python\산책\pyNote2.ipynb Cell 2' in <cell line: 1>() ----> 1 assert 4 in [1,2,3] AssertionError:
위 코드에서 사용한 assert는 if와 같은 조건문으로서 조건이 False일 경우만 에러를 반환합니다. 그러므로 조건의 판단만을 결정할 경우 유용하게 사용할 수 있습니다.
iterable과 interator(반복자)
- iterable
- 객체의 요소들을 한번에 하나씩 나타낼 수 있는 객체
- list, turple, set, dictionary와 같은 collection이나 string등의 자료형 객체
- iterator;
- 값을 차례대로 꺼낼 수 있는 객체
python에서 반복가능한 객체인 iterable의 대표적인 예로 range()에 의한 객체 인스턴스입니다. 다음은 0~9까지 정수를 생성하는 것입니다.
for i in range(10):
print(i, end=',')
0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,
위 코드는 실제로 0~9까지의 수를 모든 데이터를 생성한 후 반복이 이루어지는 것이 아니라 for 루프에서 어떤 수를 호출할 때 대상이 되는 수가 평가되는 방식으로 실행됩니다. 이러한 방식을 지연 평가(lazy evaluation)라 합니다.
iterator는 이 지연평가 방식으로 실행되는 객체입니다. 이러한 방식은 데이터의 양이 커질수록 메모리 관리에 효율적입니다. 실제로 iterator의 경우 그 객체의 모든 원소를 반환하면 메모리상에 저장위치만이 출력됩니다. 이것은 그 객체의 각 원소들이 __next__()메서드에 의해 호출될 때 생성됨을 의미합니다.
iterator는 iterable 객체로 부터 만들 수 있습니다. iterable 객체는 __iter__ 메서드를 가지고 있는 객체입니다. 각 객체의 메서드는 dir() 함수로 확인할 수 있습니다.
x=[1,2,3] print(dir(x), end=',')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'],
위 결과에 의하면 객체 리스트 객체인 x는 __iter__를 가지고 있으므로 iterator로 만들수 있으며 __next__메서드를 사용하여 각 원소를 차례대로 호출할 수 있습니다. 이 메서드는 원소가 존재하지 않으면 stopIteration이라는 에러가 발생합니다. 물론 반복가능한 객체로서 for문등을 사용하여 값을 호출할 수 있습니다.
x=[1,2,3]
for i in x:
print(i, end=' ')
1 2 3
x_it=x.__iter__() x_it
<list_iterator at 0x1f4106e98e0>
x_it.__next__()
1
x_it.__next__()
2
x_it.__next__()
3
x_it.__next__()
StopIteration:
리스트, 튜플, set, dictionary 등은 요소들이 보이는 객체인데 반해 range()에 의해 생성되는 객체는 다른 자료형으로 전환하기 전에는 원소들을 직접 확인 할 수 없습니다.
rng=range(5); rng range(0, 5) list(rng)
[0, 1, 2, 3, 4]
print(dir(rng), end=" ")
['__bool__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index', 'start', 'step', 'stop']
이러한 객체 역시 iterable 객체로서 __iter__ 메소드를 가지고 있습니다. 즉, iterator로 만들수 있니다.
rng.__iter__()
<range_iterator at 0x1f410ee94d0>
sequence와 iterable의 차이
- sequence
- 각 요소에 부여된 인덱스를 사용하여 요소를 호출 할 수 있는
- 리스트, 튜플, range
- iterable 객체
- 각 요소를 하나씩 나타낼 수 있는 객체로 모든 sequence 객체를 포함
- 인덱스를 사용할 수 없지만 요소를 하나씩 호출할 수 있는 set, dictionary 등의 객체로 포함
generator(발생자)
generator는 iterator와 같이 반복가능한 객체의 원소를 차례대로 반환하는 함수로서 yield 구문을 사용합니다. 즉, iterator(반복자)와 같은 기능을 가집니다. 그러나 반복가능한 객체를 iterator로 만들기 위해서는 __iter__()메서드를 사용하여 생성하며 실행을 위해서는 __next__() 메서드를 실행하여야 합니다. 반면에 generator는 yield 구문만을 사용하여 생성할 수 있습니다.
다음은 객체의 각 값의 제곱을 반환하나는 함수입니다.
def square(x):
re=[]
for i in x:
re.append(i*i)
return(re)
x=[1, 2, 3, 4, 5]
square(x)
[1, 4, 9, 16, 25]
위 객체는 모든 요소가 생성된 후에 일괄적으로 반환됩니다. 동일한 결과를 반환하는 iterater를 작성하여 보면 다음과 같습니다.
def square_it(x):
re=[]
for i in x:
re.append(i*i)
re1=re.__iter__()
return(re1)
x=[1, 2, 3, 4, 5]
x1=square_it(x)
x1
<list_iterator at 0x1f4106b4b80>
x1.__next__()
1
x1.__next__()
4
x1.__next__()
9
x1.__next__()
16
x1.__next__()
25
위 함수를 generator()로 작성하면 단순해 집니다. generator 역시 각 요소가 호출될 때 생성됩니다. 요소의 호출은 next()함수로 이루어지며 iterator와 마찬가지로 모든 값이 호출된 후에는 에러가 발생됩니다.
def square_ge(x):
re=[]
for i in x:
yield i*i
x=[1, 2, 3, 4, 5]
x2=square_ge(x)
x2
<generator object square_ge at 0x000002921B3A9040>
next(x2)
1
next(x2)
4
next(x2)
9
next(x2)
16
next(x2)
25
next(x2)
StopIteration:
generator 역시 반복가능한 객체이므로 for 문으로 각 원소를 출력할 수 있습니다.
for i in x2:
print(i, end=" ")
1 4 9 16 25
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