비행기 표

generator는 generator iterator라고 불리는 특별한 종류의 이터레이터를 반환하는 함수나 표현식이에요. Generator-iterator는 게으른 평가를 따르는데, values를 메모리에 저장해 두지 않고 필요할 때 값들을 _생성_해요.

제너레이터 함수는 다른 함수와 똑같이 생겼지만, 하나 이상의 yield 표현식을 포함해요. yield를 만나면 코드 실행이 잠시 멈추고, 현재 실행 상태(모든 지역 변수와 try 문을 포함한)를 저장해요. 제너레이터가 다시 실행되면, 중단된 지점의 상태를 그대로 이어받아요. 호출할 때마다 초기화되는 일반 함수와는 다르죠.

제너레이터 만들기

제너레이터는 다른 반복문이나 재귀 함수와 비슷하게 만들지만, yield 표현식이 필요해요. 이건 조금 뒤에 자세히 살펴볼게요.

예를 들어 주어진 숫자 목록에서 각 숫자의 _제곱_을 반환하는 함수를 생각해 봐요. 지금처럼 작성하면, 값을 하나라도 반환하기 전에 모든 입력을 다 처리해야 해요:

>>> def squares(list_of_numbers):
...     squares = []
...     for number in list_of_numbers:
...         squares.append(number ** 2)
...     return squares

이 함수를 다음과 같이 제너레이터로 바꿀 수 있어요:

>>> def squares_generator(list_of_numbers):
...     for number in list_of_numbers:
...         yield number ** 2

이렇게 하는 이유는, 모든 값을 한꺼번에 만들 필요가 없을 때 제너레이터를 쓰기 때문이에요. 지금 작업 중인 값만 계산하니 메모리와 처리 성능을 아낄 수 있죠.

제너레이터 사용하기

제너레이터는 Python에서 대부분의 iterables 대신 사용할 수 있어요. iterable이나 iterator를 인자로 요구하는 _함수_나 _객체_도 마찬가지죠.

squares_generator() 제너레이터를 사용하려면 이렇게 해요:

>>> squared_numbers = squares_generator([1, 2, 3, 4])

>>> for square in squared_numbers:
...     print(square)
...
1
4
9
16

generator 안의 값은 next() 함수로도 꺼내거나 접근할 수 있어요. next()는 제너레이터-이터레이터 객체의 __next__() 메서드를 호출해서 코드를 yield 표현식까지 "진행"시키거나 평가하고, 그러면 값 하나를 "yield"하거나 반환해요:

>>> squared_numbers = squares_generator([1, 2])

>>> next(squared_numbers)
1
>>> next(squared_numbers)
4

generator-iterator를 끝까지 다 써서 더 반환할 값이 없으면, StopIteration 오류를 던져요.

>>> next(squared_numbers)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

yield 표현식

yield 표현식은 return 표현식과 아주 비슷해요. return 표현식과는 달리, yield는 _특정 지점_에서 호출한 쪽에 값을 넘겨주고, 그 값들이 다시 요청될 때까지 추가 값의 평가와 반환을 멈춰요. yield가 평가되면, 감싸고 있는 함수의 실행을 잠시 멈추고 그 시점의 함수 값들을 반환해요. 그러면 함수는 스코프에 그대로 남아 있고, __next__()가 호출되면 다시 yield를 만날 때까지 실행을 이어가요.

>>> def infinite_sequence():
...     current_number = 0
...     while True:
...         yield current_number
...         current_number += 1

>>> lets_try = infinite_sequence()
>>> lets_try.__next__()
0
>>> lets_try.__next__()
1

제너레이터는 왜 만들까요?

제너레이터는 여러 곳에서 유용하게 쓰여요.

값이 아주 많을 수도 있는 컬렉션을 다룰 때는, 그 값들을 전부 메모리에 올리고 싶지 않을 수 있어요. 제너레이터를 쓰면 큰 데이터를 조각조각 처리하면서 메모리를 아끼고 성능을 높일 수 있죠.

처리나 계산이 _복잡_하거나 _비용이 많이 들_거나 _무한_할 때도 제너레이터가 아주 유용해요:

>>> def infinite_sequence():
...     current_number = 0
...     while True:
...         yield current_number
...         current_number += 1

이제 infinite_sequence 객체에 __next__()를 호출할 때마다 이전 숫자 + 1을 반환해요.