Python Academy · 강의

반복자와 반복 가능한 객체

사용자 정의 반복 동작을 만들기 위한 반복자 프로토콜을 살펴봅니다

반복자와 반복 가능한 객체은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 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 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 5개의 강의가 포함되어 있습니다.

이터레이터와 이터러블 소개

이터레이터와 이터러블은 데이터 수열을 다룰 수 있게 해 주는 Python의 기본 개념입니다. 반복문, 컴프리헨션, 제너레이터의 기반이 됩니다.

이 레슨에서는 이터레이터와 이터러블이 어떻게 작동하는지, 그리고 직접 이터레이터를 만드는 방법을 배웁니다.

이터러블이란 무엇인가요?

이터러블은 Python에서 for 반복문을 사용해 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, 3

이터레이터란 무엇인가요?

이터레이터는 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: 3

이터러블과 이터레이터의 차이

이터러블은 순회할 수 있지만(예: 리스트), 이터레이터는 next() 메서드를 사용해 한 번에 항목 하나씩 생성합니다. 이터러블을 iter() 함수에 전달하면 이터레이터가 됩니다.

사용자 지정 이터레이터 만들기

__iter__() 및 __next__() 메서드가 있는 클래스를 정의해 사용자 지정 이터레이터를 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, 5

<code>iter()</code> 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: 1

<code>StopIteration</code> 처리

`StopIteration` 처리

이터레이터가 소진되면 StopIteration 예외가 발생합니다. 이는 Python이 수열의 끝을 알리는 방식입니다.

# Handling StopIteration
my_list = [1, 2, 3]
iterator = iter(my_list)

while True:
    try:
        print(next(iterator))
    except StopIteration:
        break

이터레이터와 제너레이터 비교

제너레이터는 이터레이터를 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, 3

이터레이터에서 흔히 하는 실수

다음과 같은 실수는 피해야 합니다.

사용자 지정 이터레이터에서 __iter__() 및 __next__()를 구현하는 것을 잊습니다.
StopIteration 예외를 올바르게 처리하지 않습니다.
이터레이터와 이터러블을 혼동합니다.

무엇을 배웠나요?

이 레슨에서는 다음 내용을 배웠습니다.

이터러블과 이터레이터의 차이점을 배웠습니다.
__iter__() 및 __next__()를 사용해 사용자 지정 이터레이터를 만드는 방법을 배웠습니다.
iter() 함수를 사용하고 StopIteration 예외를 처리하는 방법을 배웠습니다.
제너레이터가 이터레이터 생성을 어떻게 간소화하는지 배웠습니다.

잘하셨습니다! 다음 주제로 넘어가 보겠습니다.

자주 묻는 질문