Python Academy · 강의

제너레이터 함수

yield로 값을 지연 생성하기

제너레이터 함수은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

제너레이터란 무엇인가요

제너레이터 함수는 일반 함수처럼 보이지만 return 대신 또는 return과 함께 yield를 사용합니다. 이 함수를 호출해도 본문이 실행되지는 않습니다. 대신 반복자인 제너레이터 객체가 반환됩니다.

def gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

g = gen()
print(type(g).__name__)
print(list(g))

yield가 실행을 일시 중지함

next()를 호출할 때마다 함수는 yield를 만날 때까지 실행되고, 해당 값을 반환한 다음 상태를 멈춘 상태로 유지합니다. 다음 호출에서는 yield 바로 다음부터 실행을 재개합니다.

def steps():
    print('start')
    yield 'a'
    print('resumed')
    yield 'b'

g = steps()
print(next(g))
print(next(g))

제너레이터 반복하기

제너레이터는 반복자이므로 for 반복문이 자동으로 제너레이터를 실행하고, 함수가 끝나면 반복을 멈춥니다. 이때 내부적으로 StopIteration이 발생합니다.

def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1

for x in countdown(4):
    print(x)

지연 평가

제너레이터는 지연 방식으로 동작합니다. 요청할 때만 값이 생성됩니다. 따라서 메모리를 많이 사용하지 않고도 매우 크거나 무한한 수열을 표현할 수 있습니다.

def naturals():
    n = 1
    while True:
        yield n
        n += 1

g = naturals()
print(next(g), next(g), next(g))

yield 사이의 상태

지역 변수는 yield 지점 사이에서도 값을 유지합니다. 제너레이터는 별도의 수동 인덱스 관리 없이 중단된 위치를 자연스럽게 기억합니다.

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

g = fib()
print([next(g) for _ in range(7)])

제너레이터와 리스트 만들기 비교

일반 함수는 전체 리스트를 한 번에 만들고 반환합니다. 제너레이터는 요청될 때마다 항목을 생성합니다. 수열이 크거나 중간에 일찍 멈출 수 있다면 제너레이터를 사용하세요.

def squares_list(n):
    result = []
    for i in range(n):
        result.append(i * i)
    return result

def squares_gen(n):
    for i in range(n):
        yield i * i

print(squares_list(5))
print(list(squares_gen(5)))

일찍 멈추기

생성이 지연되므로 반복문에서 빠져나오면 제너레이터는 나머지 값을 아예 계산하지 않습니다.

def naturals():
    n = 1
    while True:
        print('producing', n)
        yield n
        n += 1

for x in naturals():
    if x > 3:
        break
    print('got', x)

제너레이터 안의 return

제너레이터에서 값이 없는 return은 제너레이터를 끝낼 뿐입니다. 이때 StopIteration이 발생합니다. 반환한 값이 있다면 예외의 value 속성이 되지만, 대부분의 반복문은 이를 무시합니다.

def up_to(stop):
    i = 0
    while True:
        if i >= stop:
            return
        yield i
        i += 1

print(list(up_to(4)))

제너레이터는 한 번만 사용 가능

모든 반복자와 마찬가지로 제너레이터도 한 번 소비됩니다. 끝까지 소비한 뒤에는 아무것도 생성하지 않습니다. 새로운 제너레이터를 얻으려면 함수를 다시 호출하세요.

def gen():
    yield 1
    yield 2

g = gen()
print(list(g))
print(list(g))
print(list(gen()))

제너레이터로 필터링하기

제너레이터를 사용하면 깔끔한 데이터 pipeline을 만들 수 있습니다. 여기서는 짝수만 한 번에 하나씩 생성합니다.

def evens(numbers):
    for n in numbers:
        if n % 2 == 0:
            yield n

print(list(evens(range(10))))

제너레이터 연결하기

제너레이터는 다른 제너레이터를 소비할 수 있으므로 각 단계가 지연 방식으로 동작하는 다단계 pipeline을 만들 수 있습니다.

def numbers(n):
    for i in range(n):
        yield i

def doubled(src):
    for x in src:
        yield x * 2

print(list(doubled(numbers(5))))

빠른 확인

제너레이터 함수에 대한 이해도를 확인해 보세요.

복습

제너레이터 함수를 배웠습니다.

yield는 실행을 일시 중지하고 재개하며, 지역 상태를 보존합니다.
함수를 호출하면 지연 방식으로 동작하는 제너레이터 객체가 반환됩니다.
메모리 효율적이며 pipeline과 무한 스트림에 적합합니다.
다른 모든 반복자처럼 한 번만 사용할 수 있습니다.

다음은 더욱 간결한 제너레이터 표현식입니다.

자주 묻는 질문

“제너레이터 함수” 강의는 무료인가요?

네 — “제너레이터 함수” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Python Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“제너레이터 함수”에서 뭘 배우나요?

yield로 값을 지연 생성하기 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Python Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Python Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Python Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“제너레이터 함수” 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 Python Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Python Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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