<div id="readability-page-1" class="page"><div>
 
 13 Sep 20202020.09.03 
2020.09.09
2020.09.17

<h4 id="sequence">sequence</h4>

파이썬 인터프리터가 x객체를 반복할 때는 iter(x)를 호출.
iter(x)는 다음과 같은 순서를 따른다.

<ol>
 <li>객체가 <code>__iter__</code> 메서드를 구현하는지 확인하고 이 메서드를 호출, 반복자를 가져온다.</li>
 <li><code>__iter__</code>메서드가 구현되어 있지 않더라도 <code>__getitem__</code>이 구현되어 있다면, 파이썬은 인덱스 0에서 시작해 항목을 순서대로 가져오는 반복자를 생성한다.</li>
 <li>이 과정이 모두 실패하면 파이썬은 ‘TypeError: ‘C’ object is not iterable’이라는 메시지와 함께 TypeError가 발생한다. 여기서 C는 대상 객체의 클래스이다.</li>
</ol>

모든 파이썬 시퀀스는 반복할 수 있지만,
<code>__iter__</code>특별 메서드를 구한 한 경우만 iterable이라고 간주한다.

<ul>
 <li>파이썬 3.4까지는 Iterable인지 확인할 수 있는 확실한 방법은 iter(x)를 호출하고 TypeError를 체크하는 것. isinstance(x, abc.Iterable)은 <code>__getitem__</code>을 확인하지 않기 때문.</li>
</ul>

<h4 id="iterable과-iterator">Iterable과 Iterator</h4>

반복형 Iterable
iter() 내장 함수가 반복자를 가져올 수 있는 모든 객체와 반복자(Iterator)를 반환하는 <code>__iter__</code> 메서드를 구현하는 객체는 iterable이다. 0에서 시작하는 인덱스를 받는 <code>__getitem__</code> 메서드를 구현하는 객체인 sequence도 마찬가지다.

Iterable이 Iterator를 생성.
Iterator는 Iterable을 상속받으며 <code>__next__</code>와 <code>__iter__</code>를 가지고 있음. 이 <code>__iter__</code>는 self를 리턴 함.

<ul>
 <li>Iterator인지 확인할 수 있는 가장 좋은 방법은 isinstance(x, abc.Iterator)를 호출하는 것이다.</li>
</ul>

<div><pre><code>&gt;&gt;&gt; s3 = Sentence('Pig and Pepper') # s3는 iterable
&gt;&gt;&gt; it = iter(s3) # iterable은 iter를 가지고 있음 iter의 리턴은 iterator므로 it은 iterator.
&gt;&gt;&gt; it
&lt;iterator object at 0x...&gt;
&gt;&gt;&gt; next(it) # iterator는 next 매서드를 가지고 있음.
'Pig' # 첫 next였으니 첫번째 단어를 반환
&gt;&gt;&gt; next(it)
'and'
&gt;&gt;&gt; next(it)
'Pepper'
&gt;&gt;&gt; next(it) # 더이상 없는데 next를 호출하면 오류가 남.
Traceback (most recent call last):
 ...
StopIteration
&gt;&gt;&gt; list(it)
[] # 다 비워진 iterator로 list를 만들어서 비워져 있음을 확인 가능
&gt;&gt;&gt; list(iter(s3))
['Pig', 'and', 'Pepper'] # 물론 s3 본체에는 영향 X
</code></pre></div>

반복자 Iterator
다음 항목을 반환하거나, 다음 항목이 없을 때 StopIteration 예외를 발생시키는, 인수를 받지 않는 <code>__next__</code> 매서드를 구현하는 객체. 파이썬 Iterator는 <code>__iter__</code> 메서드도 구현하므로 Iterable이기도 하다.

<h4 id="고전적인-iterator">고전적인 Iterator</h4>

iterable collection과 iterator 객체의 관계를 볼 것.

<div><pre><code>class Sentence:
 def __iter__(self):
 return SentenceIterator(self.words) # Iterator 객체를 생성해서 반환

class SentenceIterator:
 def __init__(self, words):
 self.words = words
 self.index = 0
 def __next__(self):
 try:
 word = self.words[self.index] # index에 해당되는 단어를 가지고 온다
 except IndexError:
 raise StopIteration() # 끝까지 다 갔으면 index error가 날테니 이를 stop iteration을 발생시키도록 한다.
 self.index += 1 # 다음번을 위해 index++
 return word
 def __iter__(self):
 return self # Iterator의 iter 매서드는 self를 반환해야 함

</code></pre></div>

Sentence class 안에 <code>__iter__</code> 외에 <code>__next__</code>도 구현해서 Sentence 객체를 Iterable이자 Iterator로 만들고 싶을 수도 있다. 그러나 그것은 잘못된 생각이다. Iterable은 자기 자신을 반복하는 Iterator로 작동하면 안 된다. 즉, <code>__iter__</code>를 구현하되, <code>__next__</code>는 구현하면 안된다. 한편 편의를 위해 반복자는 반복형이 되어야 한다. 이때 반복자의 <code>__iter__</code>는 self를 반환해야 한다.

<h4 id="generator-함수">Generator 함수</h4>

<div><pre><code> def __iter__(self):
 for word in self.words: # self.words는 init에서 만들어둔 것
 yield word # for loop를 돌면서 그때그때 다음 단어를 돌려보냄
 return
</code></pre></div>

본체 안에 yield 키워드를 가지고 있으면 제네레이터 함수.
self.words를 객체 생성 시점에 만든다는 점에서 느긋한 구현은 아님.

<div><pre><code> def __iter__(self):
 for match in RE_WORD.finditer(self.text): # finditer는 callable iterator object를 반환 -&gt; 그걸 하나씩 따라감
 yield match.group() # 매칭되는 텍스트 추출
</code></pre></div>

제네레이터 표현식은 지능형 리스트의 느긋한 버젼이다.
지능형 리스트가 리스트 팩토리라면, 제네레티어 표현식은 제네레이터 팩토리다.

<div><pre><code>&gt;&gt;&gt; def gen_AB():
 print('start')
 yield 'A'
 print('continue')
 yield 'B'
 print('end.')

&gt;&gt;&gt; res1 = [ x*3 for x in gen_AB()] # 이렇게 하면 지능형 리스트를 만들면서 gen_AB를 호출해서 이 시점에 start, continue, end가 print 된다.
&gt;&gt;&gt; for i in res1:
 print('--&gt;', i) # for 루프를 도는 시점에는 --&gt;와 A, B만 각각 print 된다.
&gt;&gt;&gt; res2 = ( x*3 for x in gen_AB() ) # ()에 묶인 애가 generator 표현식. 이 시점에서는 start / continue / end.가 뜨지 않았다.
&gt;&gt;&gt; for i in res2:
 print('--&gt;', i)
# 이 시점에서야 --&gt; 알파벳과 start / continue / end가 번갈아가며 뜨게 됨.
</code></pre></div>

따라서 <code>__iter__</code>를 다음과 같이 한줄로 쓸 수도 있다.

<div><pre><code> def __iter__(self):
 return (match.group() for match in RE_WORD.finditer(self.text))
</code></pre></div>

여러줄에 걸친 코드가 필요하면 제네레이터 함수 사용. 위와 같이 한줄에 정리가 가능하다면 generator 표현식으로 충분할 것!

<h4 id="등차수열-generator-만들기-근데-이미-있을껄">등차수열 generator 만들기. 근데 이미 있을껄</h4>

<div><pre><code>class ArithProgress:
 def __iter__(self):
 result = type(self.begin + self.step)(self.begin) # type을 호출한 결과가 int가 나오면 int(self.begin) 요런식으로 될 것, return이 type이라는 것도 충격 그게 callable인 것도 충격
 forever = self.end is None # None이면 True가 들어가서 무한 등차 수열
 while forever or result &lt; self.end : # 무한대로 가거나 end보다 작을 동안
 yield result
 index += 1
 result = self.begin + self.step * index
</code></pre></div>

재미있는 코드였지만 이미 파이썬이 itertools에서 제공해주고 있음.

<div><pre><code>&gt;&gt;&gt; import itertools
&gt;&gt;&gt; gen = itertools.count(1, .5) # 0.5가 아니라 .5로 써도 된다는게...
&gt;&gt;&gt; next(gen)
1
&gt;&gt;&gt; next(gen)
2
</code></pre></div>

itertools를 활용하면 위의 함수를 더 간단하게 만들 수 있다.

<h4 id="반복형을-reduce-하는-함수">반복형을 reduce 하는 함수</h4>

<ul>
 <li>any와 all은 단락 평가 함수. 결과가 확정되는 즉시 반복자 소비를 중단</li>
</ul>

<div><pre><code>&gt;&gt;&gt; all([])
True
&gt;&gt;&gt; g = (n for n in [0, 0.0, 7, 8])
&gt;&gt;&gt; any(g) # 0, 0.0은 넘어가고 7을 만나서 True를 반환
True
&gt;&gt;&gt; next(g) # True 다음인 8을 반환
8
</code></pre></div>

<ul>
 <li>sorted는 reversed와 달리 실제 리스드를 만들어서 반환한다. sorting을 한다는 것은 모든 항목을 읽어야 함 -&gt; 모든 항목에 접근해야 함. 정렬한 후 새로 만들어서 반환.</li>
</ul>

<h4 id="iter-함수-들여다보기">iter() 함수 들여다보기</h4>

<ul>
 <li>일반적으로 객체 x를 반복할 때 iter(x) 호출.</li>
 <li>일반 함수나 콜러블 객체로부터 반복자를 생성하기 위해 두 개의 인수를 전달해서 호출 할 수도 있음.</li>
 <li>첫 번째 인수는 인수 없이 반복적으로 호출되는 callable. 두 번째 인수는 sentinel로서 callable에서 이 값이 반환되면 반복자가 StopIteration 예외를 발생시킴.</li>
 <li>이 방법을 사용해서 만든 객체는 소모하고 난 후에는 재사용될 수 없다.</li>
</ul>

<div><pre><code>&gt;&gt;&gt; def d6():
... return randint(1, 6)
...
&gt;&gt;&gt; d6_iter = iter(d6, 1)
&gt;&gt;&gt; for roll in d6_iter:
... print(roll)
...
4
3
6
3
&gt;&gt;&gt; # 1이 나올 때까지 iter를 계속 돌면서 d6 함수를 호출하게 되어 있음. 여기에서 1이 나왔을 것임을 알 수 있다.
&gt;&gt;&gt; d6_iter = iter(d6, 1) # d6_iter를 또 쓰고싶으면 새로 생성해야 한다.
</code></pre></div>

</div></div>

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Gayuna

2020.09.03
sequence
파이썬 인터프리터가 x객체를 반복할 때는 iter(x)를 호출.
iter(x)는 다음과 같은 순서를 따른다.
객체가 __iter__ 메서드를 구현하는지 확인하고 이 메서드를 호출, 반복자를 가져온다.
__iter__메서드가 구현되어 있지 않더라도 __getitem__이 구현되어 있다면, 파이썬은 인덱스 0에서 시작해 항목을 순서대로 가져오는 반복자를 생성한다.
이 과정이 모두 실패하면 파이썬은 ‘TypeError: ‘C’ object is not iterable’이라는 메시지와 함께 TypeError가 발생한다. 여기서 C는 대상 객체의 클래스이다.
모든 파이썬 시퀀스는 반복할 수 있지만,
__iter__특별 메서드를 구한 한 경우만 iterable이라고 간주한다.
파이썬 3.4까지는 Iterable인지 확인할 수 있는 확실한 방법은 iter(x)를 호출하고 TypeError를 체크하는 것. isinstance(x, abc.Iterable)은 __getitem__을 확인하지 않기 때문.
Iterable과 Iterator
반복형 Iterable
iter() 내장 함수가 반복자를 가져올 수 있는 모든 객체와 반복자(Iterator)를 반환하는 __iter__ 메서드를 구현하는 객체는 iterable이다. 0에서 시작하는 인덱스를 받는 __getitem__ 메서드를 구현하는 객체인 sequence도 마찬가지다.
Iterable이 Iterator를 생성.
Iterator는 Iterable을 상속받으며 __next__와 __iter__를 가지고 있음. 이 __iter__는 self를 리턴 함.
Iterator인지 확인할 수 있는 가장 좋은 방법은 isinstance(x, abc.Iterator)를 호출하는 것이다.
>>> s3 = Sentence('Pig and Pepper') # s3는 iterable
>>> it = iter(s3) # iterable은 iter를 가지고 있음 iter의 리턴은 iterator므로 it은 iterator.
>>> it
<iterator object at 0x...>
>>> next(it) # iterator는 next 매서드를 가지고 있음.
'Pig' # 첫 next였으니 첫번째 단어를 반환
>>> next(it)
'and'
>>> next(it)
'Pepper'
>>> next(it) # 더이상 없는데 next를 호출하면 오류가 남.
Traceback (most recent call last):
 ...
StopIteration
>>> list(it)
[] # 다 비워진 iterator로 list를 만들어서 비워져 있음을 확인 가능
>>> list(iter(s3))
['Pig', 'and', 'Pepper'] # 물론 s3 본체에는 영향 X
반복자 Iterator
다음 항목을 반환하거나, 다음 항목이 없을 때 StopIteration 예외를 발생시키는, 인수를 받지 않는 __next__ 매서드를 구현하는 객체. 파이썬 Iterator는 __iter__ 메서드도 구현하므로 Iterable이기도 하다.
고전적인 Iterator
iterable collection과 iterator 객체의 관계를 볼 것.
class Sentence:
 def __iter__(self):
 return SentenceIterator(self.words) # Iterator 객체를 생성해서 반환
class SentenceIterator:
 def __init__(self, words):
 self.words = words
 self.index = 0
 def __next__(self):
 try:
 word = self.words[self.index] # index에 해당되는 단어를 가지고 온다
 except IndexError:
 raise StopIteration() # 끝까지 다 갔으면 index error가 날테니 이를 stop iteration을 발생시키도록 한다.
 self.index += 1 # 다음번을 위해 index++
 return word
 def __iter__(self):
 return self # Iterator의 iter 매서드는 self를 반환해야 함
Sentence class 안에 __iter__ 외에 __next__도 구현해서 Sentence 객체를 Iterable이자 Iterator로 만들고 싶을 수도 있다. 그러나 그것은 잘못된 생각이다. Iterable은 자기 자신을 반복하는 Iterator로 작동하면 안 된다. 즉, __iter__를 구현하되, __next__는 구현하면 안된다. 한편 편의를 위해 반복자는 반복형이 되어야 한다. 이때 반복자의 __iter__는 self를 반환해야 한다.
Generator 함수
 def __iter__(self):
 for word in self.words: # self.words는 init에서 만들어둔 것
 yield word # for loop를 돌면서 그때그때 다음 단어를 돌려보냄
 return
본체 안에 yield 키워드를 가지고 있으면 제네레이터 함수.
self.words를 객체 생성 시점에 만든다는 점에서 느긋한 구현은 아님.
 def __iter__(self):
 for match in RE_WORD.finditer(self.text): # finditer는 callable iterator object를 반환 -> 그걸 하나씩 따라감
 yield match.group() # 매칭되는 텍스트 추출
제네레이터 표현식은 지능형 리스트의 느긋한 버젼이다.
지능형 리스트가 리스트 팩토리라면, 제네레티어 표현식은 제네레이터 팩토리다.
>>> def gen_AB():
 print('start')
 yield 'A'
 print('continue')
 yield 'B'
 print('end.')
>>> res1 = [ x*3 for x in gen_AB()] # 이렇게 하면 지능형 리스트를 만들면서 gen_AB를 호출해서 이 시점에 start, continue, end가 print 된다.
>>> for i in res1:
 print('-->', i) # for 루프를 도는 시점에는 -->와 A, B만 각각 print 된다.
>>> res2 = ( x*3 for x in gen_AB() ) # ()에 묶인 애가 generator 표현식. 이 시점에서는 start / continue / end.가 뜨지 않았다.
>>> for i in res2:
 print('-->', i)
# 이 시점에서야 --> 알파벳과 start / continue / end가 번갈아가며 뜨게 됨.
따라서 __iter__를 다음과 같이 한줄로 쓸 수도 있다.
 def __iter__(self):
 return (match.group() for match in RE_WORD.finditer(self.text))
여러줄에 걸친 코드가 필요하면 제네레이터 함수 사용. 위와 같이 한줄에 정리가 가능하다면 generator 표현식으로 충분할 것!
등차수열 generator 만들기. 근데 이미 있을껄
class ArithProgress:
 def __iter__(self):
 result = type(self.begin + self.step)(self.begin) # type을 호출한 결과가 int가 나오면 int(self.begin) 요런식으로 될 것, return이 type이라는 것도 충격 그게 callable인 것도 충격
 forever = self.end is None # None이면 True가 들어가서 무한 등차 수열
 while forever or result < self.end : # 무한대로 가거나 end보다 작을 동안
 yield result
 index += 1
 result = self.begin + self.step * index
재미있는 코드였지만 이미 파이썬이 itertools에서 제공해주고 있음.
>>> import itertools
>>> gen = itertools.count(1, .5) # 0.5가 아니라 .5로 써도 된다는게...
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
2
itertools를 활용하면 위의 함수를 더 간단하게 만들 수 있다.
반복형을 reduce 하는 함수
any와 all은 단락 평가 함수. 결과가 확정되는 즉시 반복자 소비를 중단
>>> all([])
True
>>> g = (n for n in [0, 0.0, 7, 8])
>>> any(g) # 0, 0.0은 넘어가고 7을 만나서 True를 반환
True
>>> next(g) # True 다음인 8을 반환
8
sorted는 reversed와 달리 실제 리스드를 만들어서 반환한다. sorting을 한다는 것은 모든 항목을 읽어야 함 -> 모든 항목에 접근해야 함. 정렬한 후 새로 만들어서 반환.
iter() 함수 들여다보기
일반적으로 객체 x를 반복할 때 iter(x) 호출.
일반 함수나 콜러블 객체로부터 반복자를 생성하기 위해 두 개의 인수를 전달해서 호출 할 수도 있음.
첫 번째 인수는 인수 없이 반복적으로 호출되는 callable. 두 번째 인수는 sentinel로서 callable에서 이 값이 반환되면 반복자가 StopIteration 예외를 발생시킴.
이 방법을 사용해서 만든 객체는 소모하고 난 후에는 재사용될 수 없다.
>>> def d6():
... return randint(1, 6)
...
>>> d6_iter = iter(d6, 1)
>>> for roll in d6_iter:
... print(roll)
...
4
3
6
3
>>> # 1이 나올 때까지 iter를 계속 돌면서 d6 함수를 호출하게 되어 있음. 여기에서 1이 나왔을 것임을 알 수 있다.
>>> d6_iter = iter(d6, 1) # d6_iter를 또 쓰고싶으면 새로 생성해야 한다.

전문가를 위한 Python (p.499~539)

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