3. Generators

(역자 주: 이터레이터는 반복자등의 형태로 번역되어 쓰이지만, 이곳에서는 단원 등 명사로서 제시할 때는 반복자를, 문장에서는 이터레이터를 사용해서 이질감을 줄이고자 했습니다. )

먼저 이터레이터에 대해 이해해보겠습니다. 위키피디아에 따르면 이터레이터는 프로그래머가 컨테이너, 특히 목록을 탐색 할 수있게 해주는 객체입니다. 그러나 이터레이터는 순회를 수행하고 컨테이너의 데이터 요소에 대한 액세스를 제공하지만, 반복(iteration)을 수행하지는 않습니다. 무슨 말인지 복잡 해보이지만, 차근차근 알아보겠습니다. 즉, 세 부분에 대해서 알아보겠습니다.

• 반복가능한 객체 (Iterable)
• 반복자(Iterator)
• 반복(Itreation)

위 세 부분은 서로 연결되어 있습니다. 하나씩 먼저 설명하고 난 후에 제너레이터에 대해서 이야기 해보겠습니다.

3.1 반복가능한 객체 (Iterable)

반복가능(iterable)은 반복자를 반환하거나 인덱스를 취할 수있는 __iter__ 또는 __getitem__ 메소드가 정의 된 파이썬의 모든 객체입니다. (두 메소드 모두 이전 챕터에서 자세히 설명했습니다.) 간단히 말해서 반복가능(iterable)은 '반복자'(iterator)'를 제공 할 수 있는 모든 객체입니다. 그렇다면 반복자(iterator) 무엇일까요?

3.2 반복자(Iterator)

이터레이터는 next(python2) 혹은 __next__메소드가 정의된 모든 객체를 말하는 것입니다. 이것이 이터레이터입니다. 이제 그러면 반복에 대해서 이야기해보겠습니다.

3.3 반복(Iteration)

간단히 말하자면 리스트 같은 저장소에서 아이템을 가져오는 과정입니다. 만약 루프에서 루프로 어떤것을 옮기면 이것이 바로 이터레이션입니다. 과정 자체가 이터레이션인 것이죠. 이러한 용어들에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 제너레이터를 이해해 보겠습니다.

3.4 Generators

제너레이터는 이터레이터지만 단 한 번만 반복합니다. 메모리에 모든 값을 저장하지 않기 때문에 값을 사용할 때 즉시 생성합니다. 'for'루프를 사용하거나 반복하는 함수나 구조에 생성된 값들을 전달하여 반복을 통해 사용합니다. 대부분의 제너레이터들은 함수로 구현 됩니다. 그러나, 값을 반환하지않고, 산출(yield)될 뿐입니다. 다음은 제너레이터 함수의 간단한 예제 입니다.

def generator_function():
    for i in range(10):
        yield i

for item in generator_funtion():
    print(item)

# output: 0
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6
# 7
# 8
# 9

위 경우는 그리 유용해 보이지 않습니다. 제너레이터는 모든 결과물들을 메모리에 저장하지 않으면서 동시에, 많은 양의 결과 셋을 계산해야할 때 최고입니다. (특히 루프 그 자체를 포함한 계산을 할 때). 파이썬 2에서리스트를 반환하는 많은 표준 라이브러리 함수들이 파이썬 3에서 생성자를 반환하도록 수정되었습니다. 왜냐하면 제너레이터가 더 적은 자원을 필요로 하기 때문입니다. 아래에 피보나치 수열을 계산하는 예시가 있습니다.

# gerator version
def fibon(n):
    a = b = 1
    for i in xrange(n): # 역자: range(n)로 해야합니다.
        yield a
        a, b = b, a+b

아래와 같이 사용할 수 있습니다.

for x in fibon(1000000):
    print (x)

자원을 많이 사용하는 것이 걱정이라면 위 방법에서는 걱정하지 않아도 됩니다. 그러나 아래와 같이 더 향상시킬 수도 있습니다.

def fibon(n):
    a = b = 1
    result = []
    for i in xrange(n):
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result

매우 큰 입력값을 계산하도록 모든 자원을 사용하는 경우입니다 . 제너레이터를 사용하면 오직 한번만 반복할 수 있다고 했습니다만, 확인 해보지는 않았습니다. 확인 해 보기 전에, 여러분들은 파이썬의 내장함수 next()대해서 알아야합니다. 이 함수는 시퀀스의 다음 요소에 접근할 수 있게 해 줍니다. 이제 확인 해보겠습니다.

def generator_function():
    for i in range(3):
        yield i

gen = generator_function()
print(next(gen))
# output: 0
print(next(gen))
# output: 1
print(next(gen))
# output: 2
print(next(gen))
# output: Traceback (most recent call last):
#  File "<stdin>", line 1, in <module>
#  StopIteration

모든 변수가 산출되고 나서next()를 호출하면 StopIteration 에러가 뜬다는 것을 보았습니다.기본적으로 이 에러는 우리에게 값이 산출되었다고 알려주는 것입니다. 왜 for 루프를 사용할 때는 이러한 에러가 뜨지않는 지 궁금할 것입니다. 답은 간단합니다. for 루프는 자동으로 이 에러를 확인하고 next함수를 더 이상 호출하지 않습니다. 혹시 파이썬의 내장 데이터타입 몇몇은 반복(iteration)을 지원한다는 사실을 아시나요? 확인 해보겠습니다.

my_string = "Yasoob"
next(my_string)
# Traceback (most recent call last):
#  File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'str' object is not an iterator

우리가 기대 했던 결과가 아닙니다. 에러는 str 가 이터레이터가 아니라고 합니다. 맞습니다! 반복가능(iterable)하지만 이터레이터는 아닙니다. 반복(iteration)은 지원하지만 직접 반복시킬 수는 없다는 거죠. 그렇다면 어떻게 이것을 반복시킬 수 있을까요? 이제 iter라는 파이썬 내장함수를 하나 더 배워보겠습니다. iter함수는 반복가능(iterable)으로부터 이터레이터객체를 반환합니다. 정수형은 반복가능하지않기 때문에, 문자열을 사용해야합니다!

int_var = 1779
iter(int_var)
# Output: Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'int' object is not iterable
# This is because int is not iterable

my_string = "Yasoob"
my_iter = iter(my_string)
print(next(my_iter))
# Output: 'Y'

훨씬 좋아졌습니다. 제너레이터에 대해서 배우는 것을 좋아하리라 생각합니다. 이 개념을 사용할 때만 완전히 이해할 수 있다는 것을 명심하십시오. 이 방법을 따라해보고 적절한 상황에서 제너레이터를 사용해보세요. 절대 실망하지 않을 것입니다!