[부스트캠프 AI Tech / Day3] 파이썬 Iterable & Generator (수정필요)

[DAY 3] Iterable & Generator

iterable object

• Sequence형 자료형에서 데이터를 순서대로 추출하는 object
• Characteristics
  • 내부적 구현으로 __iter__ 와 __next__ 가 사용됨

  • iter() 와 next() 함수로 iterable 객체를 iterator object로 사용

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    for city in ["Seoul", "Busan", "Pohang"]: print(city, end="\t") for language in ("Python", "C", "Java"): print(language, end="\t") for char in "Python is easy": print(char, end = " ") # characteristics cities = ["Seoul", "Busan", "Jeju"] iter_obj = iter(cities) print(next(iter_obj)) print(next(iter_obj)) print(next(iter_obj)) next(iter_obj)

generator

• iterable object를 특수한 형태로 사용해주는 함수
• element가 사용되는 시점에 값을 메모리에 반환
• yield를 사용해 한번에 하나의 element만 반환함
• generator comprehension
  • list comprehension과 유사한 형태로 generator형태의 list 생성
  • generator expression 이라는 이름으로도 부름
  • [ ] 대신 ( ) 를 사용하여 표현
• 일반적인 iterator는 generator에 반해 훨씬 큰 메모리 용량 사용
• generator은 언제 사용?
  • list 타입의 데이터를 반환해주는 함수는 generator로 만들기
    • 읽기 쉬운 장점, 중간 과정에서 loop 이 중단될 수 있을 때
  • 큰 데이터를 처리할 때는 generator expression을 고려하기
    • 데이터가 커도 처리의 어려움이 없음

  • 파일 데이터를 처리할 때도 generator를 쓰자!

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    def general_list(value): result = [] for i in range(value): result.append(i) return result def geneartor_list(value): result = [] for i in range(value): yield i # generator comprehension gen_ex = (n*n for n in range(500)) print(type(g)) # memory issue from sys import getsizeof gen_ex = (n*n for n in range(500)) print(getsizeof(gen_ex)) print(getsizeof(list(gen_ex))) list_ex = [n*n for n in range(500)] print(getsizeof(list_ex))