[Python] 반복문을 사용하는 여러가지 방법

목차

1. Iterable
2. Iterator
3. Generator
4. Generator 표현식

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Iterable

Iterable은 for 루프를 사용하여 반복할 수 있는 객체입니다. Python에서 리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리 및 세트는 반복 가능 항목의 예입니다. for 루프에서 iterable을 사용하여 요소를 하나씩 반복할 수 있습니다.

다음은 Python에서 iterable을 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

1. 리스트를 통해 반복

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

 

2. 튜플을 통해 반복

colors = ("red", "green", "blue")
for color in colors:
    print(color)

 

3. 문자열을 통해 루핑(문자별로)

text = "Hello, World!"
for character in text:
    print(character)

 

4. 딕셔너리를 통한 반복(키 사용)

person = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
for key in person:
    print(key, person[key])

 

5. 딕셔너리를 통한 반복(키-값 쌍을 얻기 위해 items 메서드 사용)

person = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
for key, value in person.items():
    print(key, value)

 

6. 세트를 통한 루핑

unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 5}
for number in unique_numbers:
    print(number)

 

이러한 각 예제에서 우리는 iterable의 요소(리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리 또는 집합)를 반복하고 각 요소에서 작업(이 경우 요소 인쇄)을 수행하기 위해 for 루프를 사용합니다.

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Iterator

Iterator는 Python에서 iterator 프로토콜을 구현하는 객체이며 __iter__() 및 __next__() 메서드로 구성됩니다. iterator는 항목 모음을 하나씩 반복하는 데 사용되어 각 항목에 대한 작업을 수행할 수 있습니다.

Python에서 iterator를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 리스트, 튜플 또는 문자열과 같은 반복 가능한 객체를 만듭니다.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

2. iter() 함수를 사용하여 iterable에서 iterator 객체를 만듭니다.

fruit_iterator = iter(fruits)

3. iterator에서 다음 항목을 가져오려면 next() 함수를 사용하십시오.

print(next(fruit_iterator))  # Output: apple
print(next(fruit_iterator))  # Output: banana
print(next(fruit_iterator))  # Output: cherry

4. iterator에 더 이상 항목이 없을 때 next()를 다시 호출하려고 하면 StopIteration 예외가 발생합니다.

print(next(fruit_iterator))  # Raises StopIteration exception

 

 

• 'for' 루프를 사용하여 iterator의 요소를 반복할 수도 있습니다.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruit_iterator = iter(fruits)

for fruit in fruit_iterator:
    print(fruit)

 

for 루프는 StopIteration 예외를 자동으로 처리하므로 for 루프를 사용할 때 이에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

다음은 사용자 정의 iterator 클래스를 사용하는 또 다른 예입니다.

class CountUpTo:
    def __init__(self, limit):
        self.limit = limit

    def __iter__(self):
        self.value = 0
        return self

    def __next__(self):
        if self.value > self.limit:
            raise StopIteration
        self.value += 1
        return self.value

counter = CountUpTo(5)
counter_iterator = iter(counter)

for number in counter_iterator:
    print(number)

 

이 예제에서는 1부터 주어진 한계까지 세는 사용자 정의 iterator 클래스 CountUpTo를 정의합니다. 이 클래스는 iterator 프로토콜을 준수하기 위해 __iter__() 및 __next__() 메서드를 구현합니다. 그런 다음 클래스의 인스턴스를 만들고 iterator를 만들고 for 루프를 사용하여 숫자를 반복합니다.

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Generator

Python의 Generator는 클래스가 아닌 함수를 사용하는 특별한 유형의 iterator입니다. Generator를 사용하면 보다 간결하고 메모리 효율적인 방식으로 iterator를 만들 수 있습니다. Generator 함수에는 Generator를 반복할 때 생성할 값을 지정하는 하나 이상의 yield 문이 포함되어 있습니다.

Python에서 Generator를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. yield 문을 사용하여 Generator 함수를 정의합니다.

def count_up_to(limit):
    value = 1
    while value <= limit:
        yield value
        value += 1

이 예에서는 1에서 주어진 한계까지 세는 Generator 함수 count_up_to를 정의합니다. 이 함수는 while 루프와 yield 문을 사용하여 숫자를 생성합니다.

2. Generator 함수를 호출하여 Generator 객체를 생성합니다.

counter_generator = count_up_to(5)

3. for 루프를 사용하여 Generator 개체를 반복합니다.

for number in counter_generator:
    print(number)

 

Generator 개체를 반복할 때 Python은 자동으로 Generator 함수를 호출하고 yield 문을 처리하므로 iterator 프로토콜을 수동으로 구현하지 않고도 값을 하나씩 생성할 수 있습니다.

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Generator는 대용량 데이터 세트로 작업하거나 계산 비용이 많이 드는 일련의 값을 생성할 때 특히 유용합니다. Generator는 즉시 값을 생성하기 때문에 모든 값을 한 번에 저장하기 위해 리스트나 기타 데이터 구조를 만드는 것과 비교하여 메모리를 절약하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

다음은 Generator를 사용하여 피보나치 수열을 생성하는 또 다른 예입니다.

def fibonacci(limit):
    a, b = 0, 1
    while a <= limit:
        yield a
        a, b = b, a + b

fibonacci_generator = fibonacci(10)

for number in fibonacci_generator:
    print(number)

 

이 예제에서는 주어진 한계까지 피보나치 수열을 생성하는 Generator 함수 'fibonacci'를 정의합니다. 이 함수는 'while' 루프와 'yield' 문을 사용하여 시퀀스의 숫자를 생성합니다. 그런 다음 함수에서 Generator 개체를 만들고 for 루프를 사용하여 반복합니다.

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Generator 표현식

Generator 표현식과 Generator 함수는 Python에서 제너레이터를 만드는 두 가지 방법으로, 보다 메모리 효율적인 방식으로 iterator를 만드는 데 사용됩니다. 둘 다 반복하면서 즉시 값을 한 번에 하나씩 생성할 수 있습니다.


1. Generator 함수:

Generator 함수는 하나 이상의 yield 문을 포함하는 일반 Python 함수입니다. 함수가 호출되면 for 루프 또는 next() 함수를 사용하여 반복할 수 있는 제너레이터 객체를 반환합니다.

Generator 함수의 예시는 다음과 같습니다.

def count_up_to(limit):
    value = 1
    while value <= limit:
        yield value
        value += 1

counter_generator = count_up_to(5)

for number in counter_generator:
    print(number)

 

2. Generator 표현식

제너레이터 표현식은 한 줄의 코드를 사용하여 제너레이터를 만드는 보다 간결한 방법입니다. 컴프리헨션을 나열하는 구문과 비슷하지만 대괄호 대신 괄호를 사용합니다.

Generator 표현식의 예시는 다음과 같습니다.

squared_numbers = (x * x for x in range(1, 6))

for number in squared_numbers:
    print(number)

이 예에서는 1에서 5까지 각 숫자의 제곱을 계산하는 Generator 표현식을 만듭니다. 그런 다음 'for' 루프를 사용하여 Generator 표현식을 반복할 수 있습니다.

3. 차이점
제너레이터 함수는 여러 줄의 코드를 포함하고 여러 값을 'yield'하고 루프 및 조건문과 같은 제어 구조를 사용할 수 있으므로 제너레이터 표현식보다 더 유연합니다.
제너레이터 표현식은 간단한 사용 사례에 대해 더 간결하고 읽기 쉽지만 제너레이터 함수에 비해 기능이 제한적입니다.

Generator 함수와 Generator 표현식은 모두 대규모 데이터 세트로 작업하거나 계산 비용이 많이 드는 일련의 값을 생성할 때 유용합니다. 모든 값을 한 번에 저장하기 위해 리스트 또는 기타 데이터 구조를 만드는 것과 비교하여 메모리를 절약하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.