파이썬 제너레이터 (Generator)

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21. 파이썬 제너레이터 (Generator)¶

iterator를 만들어주는 기능
generator를 이해하기 위해 yield 키워드를 이해하자

21.1. yield 를 통해 generator를 이해하자¶

In [3]:

def str_data():
    data = "hi Dave"
    for item in data:
        return item

In [9]:

# str_data 는 함수
str_data

Out[9]:

<function __main__.str_data>

In [12]:

# str_data() 를 호출하면 함수가 실행되고 종료된다.
str_data()

Out[12]:

'h'

In [17]:

# str_data() 함수를 기반으로 iterator 만들기
char = iter(str_data())

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In [11]:

# char 는 iterator
char

Out[11]:

<str_iterator at 0x105ff3e10>

In [5]:

next(char)

Out[5]:

'h'

In [6]:

next(char)

---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-7e9e25a1b8ba> in <module>()
----> 1 next(char)

StopIteration:

생각해보기1
1. 위 코드에서 에러가 나는 이유를 생각해보자

이미 첫 next() 호출시, iterator인 char는 끝나버렸다!¶

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yield란?¶

return 은 결과값을 리턴하고, 함수를 종료
yield 는 yield라고 적은 곳에서 잠시 함수 실행을 멈추고 호출한 곳에 값을 전달
- 해당 함수는 현재 실행된 상태를 계속 유지
- 따라서, 다시 해당 함수를 호출하면 현재 실행된 상태를 기반으로 다음 코드를 실행함

In [13]:

def str_data():
    data = "hi Dave"
    for item in data:
        yield item

In [14]:

# str_data 는 함수
str_data

Out[14]:

<function __main__.str_data>

In [24]:

# str_data() 를 호출하면 generator 객체가 생성된다.
str_data()

Out[24]:

<generator object str_data at 0x1060c52b0>

In [25]:

# str_data() 함수를 기반으로 iterator 만들기
char = iter(str_data())

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In [26]:

next(char)

Out[26]:

'h'

In [27]:

next(char)

Out[27]:

'i'

In [28]:

print (next(char))
print (next(char))
print (next(char))

D
a

생각해보기2
1. 위 코드에서 이번에는 에러가 안나는 이유를 생각해보자

iterator인 char는 현재 실행된 상태를 계속 유지하기 때문에 다음 next() 호출시, 현재 상태 기반 다음 코드를 진행¶

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21.2. Generator Expression¶

Generator Comprehension 이라고도 함
List Comprehension과 형식 유사
- List Comprehension은 앞뒤를 [ ] 대괄호로 표현
- Generator Expression ( ) 둥근 괄호로 표현
실제 컬렉션 데이터를 리턴하지 않고, 표현식만 유지
- yield 방식으로 실제 호출할 때 관련 데이터 리턴(Lazy Operation)

In [117]:

# list comprehension 예
square_data = [num ** 2 for num in range(5)]

In [118]:

print( type(square_data))
print (square_data)
print (sum(square_data))

<class 'list'>
[0, 1, 4, 9, 16]
30

In [119]:

print (sum(square_data))
print (sum(square_data))
print (sum(square_data))

30
30
30

In [120]:

# generator expression 예1
square_data = (num ** 2 for num in range(5))

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In [121]:

print (type(square_data))
print (square_data)
print (sum(square_data))   # <--- 실제 사용될 때 관련 데이터 리턴(Lazy Operation)

<class 'generator'>
<generator object <genexpr> at 0x1060c5a40>
30

In [122]:

# 위 sum() 함수에서 제너레이터 모든 데이터를 다 리턴하였으므로, 더이상 리턴할 데이터가 없음
print (sum(square_data))

In [130]:

# generator expression 예3
square_data = (num ** 2 for num in range(5))

In [131]:

# 두 개의 데이터만 순회
for num in range(2):
    print (next(square_data))

0
1

In [132]:

# 나머지 데이터를 순회
for num in square_data:
    print (num)

4
9
16

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In [129]:

for num in lst:
    print(num, end=' ')
    
print()
    
for num in lst:
    print(num, end=' ')

0 1 4 9 16 
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