'Better way 32. 긴 리스트 컴프리헨션보다는 제너레이터 식을 사용하라' 정리
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들어가며
Effective Python 2nd 파이썬 코딩의 기술 (교보문고 링크)을 제대로 이해하고자 블로그에 정리합니다.
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Note
<4. Comprehensions and Generators>
Item 32: Consider Generator Expressions for Large List Comprehensions
Better way 32. 긴 리스트 컴프리헨션보다는 제너레이터 식을 사용하라
Item 32: Consider Generator Expressions for Large List Comprehensions
Better way 32. 긴 리스트 컴프리헨션보다는 제너레이터 식을 사용하라
한 줄 요약 및 첨언
()사이에 리스트 컴프리헨션과 비슷한 구문을 넣어 제너레이터 식(generator expression)을 만들 수 있습니다.
입력의 길이가 긴 경우에 적극 고려합시다.
사용 예시
두 리스트에 대해서 같은 인덱스를 봐야하는 상황에서 사용할 수 있습니다.
path = 'my_file.txt'
# aaaaaa
# aaaa
# aaa
#
# aaaa
#
# 리스트 컴프리헨션
value = [len(x) for x in open('my_file.txt')]
print(value) # [7, 5, 4, 1, 5] (뉴라인 문자가 있어 눈에 보이는 것 보다 1 길다)
# Example 2 (제너레이터 식)
it = (len(x) for x in open('my_file.txt'))
print(it) # <generator object <genexpr> at 0x000002F4E761DAC0>
print(next(it)) # 7
print(next(it)) # 5
기억해야 할 내용
책에서 챕터 마지막 부분에 적혀있는 내용입니다.
Tip
List comprehensions can cause problems for large inputs by using too much memory.
입력이 크면 메모리를 너무 많이 사용하기 때문에 리스트 컴프리헨션은 문제를 일으킬 수 있다.
입력이 크면 메모리를 너무 많이 사용하기 때문에 리스트 컴프리헨션은 문제를 일으킬 수 있다.
Tip
Generator expressions avoid memory issues by producing outputs one at a time as iterators.
제너레이터 식은 이터레이터처럼 한 번에 원소를 하나씩 출력하기 때문에 메모리 문제를 피할 수 있다.
제너레이터 식은 이터레이터처럼 한 번에 원소를 하나씩 출력하기 때문에 메모리 문제를 피할 수 있다.
Tip
Generator expressions can be composed by passing the iterator from one generator expression into the
제너레이터 식이 반환한 이터레이터를 다른 제너레이터 식의 하위 식으로 사용함으로써 제너레이터 식을 서로 합성할 수 있다.
for subexpression of another.제너레이터 식이 반환한 이터레이터를 다른 제너레이터 식의 하위 식으로 사용함으로써 제너레이터 식을 서로 합성할 수 있다.
Tip
Generator expressions execute very quickly when chained together and are memory efficient.
서로 연결된 제너레이터 식은 매우 빠르게 실행되며 메모리도 효율적으로 사용한다.
서로 연결된 제너레이터 식은 매우 빠르게 실행되며 메모리도 효율적으로 사용한다.
제너레이터 식 합성
제너레이터 식이 반환한 이터레이터를 다른 제너레이터 식의 입력으로 사용.
# Example 2 (제너레이터 식)
it = (len(x) for x in open('my_file.txt'))
print(it) # <generator object <genexpr> at 0x000002F4E761DAC0>
# 제너레이터 식 합성 (roots 에 next가 불리면 it 먼저 한 칸 진행함)
roots = ((x, x**0.5) for x in it)
print(next(roots)) # (7, 2.6457513110645907)
print(next(roots)) # (5, 2.23606797749979)