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Python Academy · 강의

itertools: 무한 및 유한 반복자

count, cycle, islice, chain 및 zip_longest를 사용합니다.

itertools: 무한 및 유한 반복자은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 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.

itertools란 무엇입니까

itertools는 메모리를 효율적으로 사용하는 이터레이터 구성 요소를 제공하는 표준 라이브러리 모듈입니다. 모든 함수는 목록이 아닌 이터레이터를 반환합니다.

import itertools

# count: infinite counter
for i in itertools.islice(itertools.count(10, 2), 5):
    print(i, end=" ")  # 10 12 14 16 18

count()

count(start, step)은 무한한 등차 수열을 생성합니다. 항상 islice 또는 중단 조건과 함께 사용하십시오.

import itertools

for n in itertools.count(1, 10):
    if n > 40:
        break
    print(n, end=" ")  # 1 11 21 31 41

cycle()

cycle(iterable)은 반복 가능한 객체를 무한히 반복합니다.

import itertools

colors = itertools.cycle(["red","green","blue"])
for _ in range(7):
    print(next(colors), end=" ")
# red green blue red green blue red

repeat()

repeat(value, times)는 같은 값을 times번 생성합니다(times를 생략하면 무한히 생성합니다).

import itertools
print(list(itertools.repeat(42, 4)))   # [42, 42, 42, 42]
print(list(map(pow, range(5), itertools.repeat(2))))
# [0, 1, 4, 9, 16]

islice()

islice(it, stop) 또는 islice(it, start, stop, step)은 이터레이터를 실제 목록으로 만들지 않고 일부를 추출합니다.

import itertools

result = list(itertools.islice(range(100), 2, 10, 2))
print(result)  # [2, 4, 6, 8]

chain()

chain(*iterables)은 여러 반복 가능한 객체를 끝에서 끝으로 연결하여 하나의 이터레이터로 만듭니다.

import itertools

result = list(itertools.chain([1,2], [3,4], [5]))
print(result)  # [1, 2, 3, 4, 5]

# chain.from_iterable for a list of iterables:
nested = [[1,2],[3,4]]
print(list(itertools.chain.from_iterable(nested)))

zip_longest()

zip_longest는 길이가 서로 다른 반복 가능한 객체를 묶고, 누락된 값은 fillvalue로 채웁니다.

import itertools

a = [1, 2, 3]
b = ["a", "b"]
print(list(itertools.zip_longest(a, b, fillvalue=0)))
# [(1, "a"), (2, "b"), (3, 0)]

dropwhile()과 takewhile()

takewhile(pred, it)은 조건식이 참인 동안 항목을 생성합니다. dropwhile은 그 반대로 동작합니다.

import itertools

nums = [1, 3, 5, 6, 7, 9]
print(list(itertools.takewhile(lambda x: x % 2, nums)))
# [1, 3, 5]

print(list(itertools.dropwhile(lambda x: x % 2, nums)))
# [6, 7, 9]

filterfalse()

filterfalse(pred, it)은 조건식이 False인 요소를 생성합니다. 이는 filter()의 여집합에 해당합니다.

import itertools

evens = list(itertools.filterfalse(lambda x: x%2, range(10)))
print(evens)  # [0, 2, 4, 6, 8]

starmap()

starmap(func, iterable)은 반복 가능한 객체에서 가져온 각 인수 튜플에 함수를 적용합니다.

import itertools, operator

pairs = [(2,3),(4,5),(1,10)]
result = list(itertools.starmap(operator.mul, pairs))
print(result)  # [6, 20, 10]

groupby()

groupby(it, key)는 같은 키 값을 가진 연속된 요소를 그룹으로 묶습니다. 올바르게 그룹화하려면 먼저 반복 가능한 객체를 정렬하십시오.

import itertools

data = sorted([("a",1),("b",2),("a",3)], key=lambda x:x[0])
for key, group in itertools.groupby(data, key=lambda x:x[0]):
    print(key, list(group))

빠른 확인

itertools.chain([1,2], [3,4])은 무엇을 생성합니까?

복습

itertools는 무한 이터레이터(count, cycle, repeat), 슬라이싱(islice), 결합(chain, zip_longest), 필터링(takewhile, dropwhile, filterfalse) 기능을 제공합니다. 모두 지연 방식으로 동작하므로 메모리 효율이 높습니다.

자주 묻는 질문

“itertools: 무한 및 유한 반복자” 강의는 무료인가요?

네 — “itertools: 무한 및 유한 반복자” 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.

“itertools: 무한 및 유한 반복자”에서 뭘 배우나요?

count, cycle, islice, chain 및 zip_longest를 사용합니다. 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 1번째 강의입니다.

“itertools: 무한 및 유한 반복자” 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.

이 강의의 모든 강의

  1. itertools: 무한 및 유한 반복자
  2. itertools: 조합론
  3. functools: partial과 reduce
  4. functools: lru_cache와 cached_property
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