반복자와 반복 가능 객체
사용자 지정 반복 동작을 만드는 반복자 프로토콜을 살펴봅니다.
반복자와 반복 가능 객체은(는) CoddyKit의 무료 Learn AI with Python 강의입니다. 이것은 5개 중 5번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Learn AI with Python 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Learn AI with Python 강의에는 총 5개의 강의가 포함되어 있습니다.
반복자와 반복 가능한 객체 소개
반복자와 반복 가능한 객체 소개
반복자와 반복 가능한 객체는 데이터 시퀀스를 다룰 수 있게 해 주는 Python의 기본 개념입니다. 반복문, 컴프리헨션, 생성기의 기반이 됩니다.
이 레슨에서는 반복자와 반복 가능한 객체가 작동하는 방식과 직접 반복자를 만드는 방법을 배웁니다.

반복 가능한 객체란 무엇인가요?
반복 가능한 객체란 무엇인가요?
반복 가능한 객체는 Python에서 for 반복문을 사용하여 순회할 수 있는 모든 객체입니다. 리스트, 튜플, 집합, 딕셔너리 등이 그 예입니다.
# Example of an iterable
my_list = [1, 2, 3]
for item in my_list:
print(item) # Outputs: 1, 2, 3반복자란 무엇인가요?
반복자란 무엇인가요?
반복자는 데이터 스트림을 나타내는 객체입니다. __iter__() 및 __next__() 메서드를 구현합니다.
# Example of an iterator
my_list = [1, 2, 3]
iterator = iter(my_list)
print(next(iterator)) # Outputs: 1
print(next(iterator)) # Outputs: 2
print(next(iterator)) # Outputs: 3이터러블과 이터레이터의 차이
이터러블과 이터레이터의 차이
이터러블은 반복해서 순회할 수 있지만(예: 리스트), 이터레이터는 next() 메서드를 사용해 한 번에 하나의 항목을 생성합니다. 이터러블을 iter() 함수에 전달하면 이터레이터가 됩니다.
사용자 정의 반복자 만들기
사용자 정의 반복자 만들기
__iter__() 및 __next__() 메서드를 정의한 클래스를 만들어 사용자 정의 반복자를 만들 수 있습니다:
# Custom iterator example
class Counter:
def __init__(self, start, end):
self.current = start
self.end = end
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current > self.end:
raise StopIteration
self.current += 1
return self.current - 1
counter = Counter(1, 5)
for number in counter:
print(number) # Outputs: 1, 2, 3, 4, 5iter() 함수 사용
iter() 함수 사용
iter() 함수는 이터러블에서 이터레이터 객체를 반환합니다.
# Using iter() on a list
my_list = [1, 2, 3]
iterator = iter(my_list)
print(next(iterator)) # Outputs: 1StopIteration 처리
StopIteration 처리
반복자를 모두 사용하면 StopIteration 예외가 발생합니다. 이는 파이썬이 수열의 끝을 알리는 방식입니다.
# Handling StopIteration
my_list = [1, 2, 3]
iterator = iter(my_list)
while True:
try:
print(next(iterator))
except StopIteration:
break반복자와 생성기 비교
반복자와 생성기 비교
생성기는 반복자를 만드는 더 간단한 방법입니다. __iter__() 및 __next__() 메서드를 자동으로 구현합니다.
# Example of a generator as an iterator
def my_generator():
yield 1
yield 2
yield 3
for value in my_generator():
print(value) # Outputs: 1, 2, 3이터레이터를 사용할 때 흔히 하는 실수
이터레이터를 사용할 때 흔히 하는 실수
다음과 같은 실수를 피해야 합니다.
- 사용자 정의 이터레이터에
__iter__()와__next__()를 구현하지 않는 경우 StopIteration예외를 적절히 처리하지 않는 경우- 이터레이터와 이터러블을 혼동하는 경우
무엇을 배웠나요?
무엇을 배웠나요?
이번 수업에서는 다음 내용을 배웠습니다.
- 이터러블과 이터레이터의 차이
__iter__()와__next__()를 사용해 사용자 정의 이터레이터를 만드는 방법iter()함수를 사용하고StopIteration예외를 처리하는 방법- 제너레이터를 사용하면 이터레이터를 간단하게 만들 수 있다는 점
잘하셨습니다! 다음 주제로 넘어가 보겠습니다.

자주 묻는 질문
“반복자와 반복 가능 객체” 강의는 무료인가요?
네 — “반복자와 반복 가능 객체” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Learn AI with Python 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Learn AI with Python 강의에는 총 5개의 강의가 포함되어 있습니다.
“반복자와 반복 가능 객체”에서 뭘 배우나요?
사용자 지정 반복 동작을 만드는 반복자 프로토콜을 살펴봅니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Learn AI with Python을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Learn AI with Python을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Learn AI with Python은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 5개 중 5번째 강의입니다.
“반복자와 반복 가능 객체” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Learn AI with Python 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Learn AI with Python 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 데코레이터
- 제너레이터
- 컨텍스트 관리자(with 문)
- 컴프리헨션(리스트, 집합, 딕셔너리)
- 반복자와 반복 가능 객체