Python 제너레이터(Generator)

Python 제너레이터(Generator) 이해하기

Iterator와 Generator

Iterator

리스트, Set, Dictionary와 같은 컬렉션이나 문자열과 같은 문자 Sequence 등은 for 문을 써서 하나씩 데이터를 처리할 수 있는데, 이렇게 하나 하나 처리할 수 있는 컬렉션이나 Sequence 들을 Iterator 객체라고 부른다

# Iterable 리스트
for i in [1,2,3,4,5]:
  print(i)
# Iterable 문자열
for i in "Hello World":
  print(i)

# 내장함수 iter()
my_list = [1,2,3]
it = iter(my_list)
next(it)
>> 1
next(it)
>> 2
next(it)
>> 3
next(it)
>> StopIteration

내장 함수 iter()는 iter(Iterable객체) 로 사용하여 그 Iterable 객체의 iterator를 리턴한다
객체에서 실제 Iteration을 실행하는 것은 iterator로서, iterator는 next 메서드를 사용하여 다음 element를 가져온다
더이상 next element가 없으면 StopIteration Exception이 발생
어떤 클래스를 Iterable 하게 하려면 그 클래스의 iterator를 리턴하는 __iter__() 메서드를 작성해야 한다.
이 __iter__() 메서드가 리턴하는 iterator는 동일한 클래스 객체가 될 수도 있고, 별도로 작성된 iterator 클래스의 객체가 될 수도 있다.
어떠한 경우든 Iterator가 되는 클래스는 __next()__메서드를 구현해야 한다.
next 메서드는 iterator객체.__next__()메서드를 사용한다

# Iterator 예시
class MyCollection:
  def __init__(self):
    self.size = 10
    self.data = list(range(self.size))
     
  '''
  __iter__() 메서드에서 self를 리턴함으로써 Iterable과 동일한 클래스에 Iterator를 구현
  ''' 
  def __iter__(self):
    self.index = 0
    return self
     
  # Iterator로서 필요한 __next__() 메서드 구현
  def __next__(self):
    if self.index >= self.size:
      raise StopIteration
         
      n = self.data[self.index]
      self.index += 1
      return n
       
coll = MyCollection()
for x in coll:
  print(x)

Generator

Generator는 Iterator의 특수한 형태이다
Generator 함수는 함수 안에 yield를 사용하여 데이터를 하나씩 리턴한다
일반적인 함수는 진입점이 하나라면 Generator함수는 진입점이 여러개 라고 생각할 수 있다. 이러한 특성 때문에 Generator를 사용하면 원하는 시점에 원하는 데이터를 받을 수 있게 된다

# Generator 함수와 호출의 간단한 예
# Generator 함수
def gen():
  yield 1
  yield 2
  yield 3
     
# Generator 객체
g = gen()
print(type(g))
>> <class 'generator'>
   
# generator 클래스의 객체 g의 내장함수 next() 함수 사용
n = next(g)
print(n)
>> 1
n = next(g)
print(n)
>> 2
n = next(g)
print(n)
>> 3
   
# for문
for x in gen():
  print(x)
     

위의 예처럼 Generator 함수가 처음 호출되면, 그 함수 실행 중 처음 만나는 yield 에서 값을 리턴한다
Generator 함수가 다시 호출되면 직전에 실행되었던 yield문 다음부터 다음 yield문을 만날 때까지 문장들을 실행한다

yield문의 값은 어떤 메서드를 통해 generator가 다시 동작했는지에 따라 달라지게 되는데, __next__() 를 사용하면 None이고 send() 를 사용하면 메서드로 전달 된 값을 갖게되어 외부에서 데이터를 입력받을 수 있게 된다.

Generator의 이점
- List, Set, Dict 표현식은 iterable하기 떄문에 for문 등에서 유용하게 쓰인다
- iterable 객체는 유용하지만 모든 값을 메모리에 담고 있어야 하기 때문에 큰 값을 다룰 떄에는 별로 좋지 않다
- 반면 generator를 사용하면 yield를 통해 그때그때 필요한 값만 받아 쓰기 때문에 모든 값을 메모리에 들고 있을 필요가 없게 된다

generator

참고사이트

Python 제너레이터(Generator)

Generator에 대해 알아보자

Python 제너레이터(Generator) 이해하기

Iterator와 Generator

Iterator

Generator

Generator의 이점

FEATURED TAGS

FRIENDS