본문은 “파이썬 코딩의 기술 (Effective Python, 2판)”의 “Chapter 04. Comprehensions and Generators”을 읽고 정리한 내용입니다.
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import itertools
help(itertools)
여러 이터레이터 연결하기
chain: 여러 이터레이터를 하나의 순차적인 이터레이터로 합친다.1 2 3
it = itertools.chain([1, 2, 3], [4, 5, 6]) print(list(it)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
repeat: 한 값을 반복하는 이터레이터를 반환한다. 두 번쨰 인자로 최대 횟수를 지정할 수 있다.1 2 3
it = itertools.repeat("안녕", 3) print(list(it)) # ['안녕', '안녕', '안녕']
cycle: 원소들을 계속해서 반복하여 내놓는 이터레이터를 반환한다.1 2 3 4
it = itertools.cycle([1, 2]) result = [next(it) for _ in range(10)] print(result) # [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2]
tee: 한 이터레이터를 병렬적으로 두 번째 인자로 지정된 개수만큼의 이터레이터로 만든다. 반환된 이터레이터들을 같은 속도로 소비하지 않으면 메모리 사용량이 늘어난다.1 2 3 4 5 6 7
it1, it2, it3 = itertools.tee(["하나", "둘"], 3) print(list(it1)) print(list(it2)) print(list(it3)) # ['하나', '둘'] # ['하나', '둘'] # ['하나', '둘']
zip_longest: 여러 이터레이터 중 짧은 쪽 이터레이터의 원소를 다 사용한 경우,fillvalue로지정한 값을 넣어준다.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
keys = ["하나", "둘", "셋"] values = [1, 2] normal = list(zip(keys, values)) print("zip:", normal) # zip: [('하나', 1), ('둘', 2)] it = itertools.zip_longest(keys, values, fillvalue="없음") longest = list(it) print("zip_longest:", longest) # zip_longest: [('하나', 1), ('둘', 2), ('셋', '없음')]
이터레이터에서 원소 거르기
islice: 이터레이터를 복사하지 않으면서 원소 인덱스를 이용해 슬라이싱하고 싶을 때 사용한다.(끝)만 지정하거나,(시작, 끝)을 지정하거나,(시작, 끝, 증가값)을 지정할 수 있다.1 2 3 4 5 6 7 8
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] first_five = itertools.islice(values, 5) print("앞에서 다섯 개:", list(first_five)) middle_odds = itertools.islice(values, 2, 8, 2) print("중간의 홀수들:", list(middle_odds)) # 앞에서 다섯 개: [1, 2, 3, 4, 5] # 중간의 홀수들: [3, 5, 7]
takewhile: 이터레이터에서 주어진 술어가 True를 반환하는 동안 원소를 돌려준다. (즉, 술어가 False를 반환하는 첫 원소가 나타날 때까지)1 2 3 4 5
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] less_than_seven = lambda x: x < 7 it = itertools.takewhile(less_than_seven, values) print(list(it)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
dropwhile: takewhile의 반대로, 술어가 True를 반환하는 동안 원소를 건너뛴다. (즉, 술어가 False를 반환하는 첫 원소가 나타날 때까지)1 2 3 4 5
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] less_than_seven = lambda x: x < 7 it = itertools.dropwhile(less_than_seven, values) print(list(it)) # [7, 8, 9, 10]
filterfalse: filter 내장 함수의 반대로, 주어진 이터레이터에서 술어가 False를 반환하는 모든 원소를 돌려준다.1 2 3 4 5 6 7 8
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] evens = lambda x: x % 2 == 0 filter_result = filter(evens, values) print("Filter:", list(filter_result)) filter_false_result = itertools.filterfalse(evens, values) print("Filter false:", list(filter_false_result)) # Filter: [2, 4, 6, 8, 10] # Filter false: [1, 3, 5, 7, 9]
이터레이터에서 원소의 조합 만들어내기
accumulate: 파라미터를 두 개 받는 함수를 반복 적용하면서 이터레이터 원소를 값 하나로 줄여준다. functools 내장 모듈에 있는 reduce 함수의 결과와 같다.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] sum_reduce = itertools.accumulate(values) # -- 이항 함수를 넘기지 않으면 이터레이터 원소의 합계 계산 print("합계:", list(sum_reduce)) # 합계: [1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55] def sum_modulo_20(first, second): output = first + second return output % 20 modulo_reduce = itertools.accumulate(values, sum_modulo_20) print("20으로 나눈 나머지의 합계:", list(modulo_reduce)) # 20으로 나눈 나머지의 합계: [1, 3, 6, 10, 15, 1, 8, 16, 5, 15]
product: 하나 이상의 이터레이터에 들어있는 원소들의 데카르트 곱을 반환한다. 깊은 리스트 컴프리헨션 대신에 사용하면 편리하다.1 2 3 4 5 6 7
single = itertools.product([1, 2], repeat=2) print("리스트 한 개:", list(single)) # 리스트 한 개: [(1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)] multiple = itertools.product([1, 2], ["a", "b"]) print("리스트 두 개:", list(multiple)) # 리스트 두 개: [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')]
permutations: 이터레이터가 내놓는 원소들로부터 만들어낸 길이 N인 순열을 돌려준다.1 2 3 4
it = itertools.permutations([1, 2, 3, 4], 2) print(list(it)) # [(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 3), (2, 4), # (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 1), (4, 2), (4, 3)]
combinations: 이터레이터가 내놓는 원소들로부터 만들어낸 길이 N인 조합을 돌려준다.1 2 3
it = itertools.combinations([1, 2, 3, 4], 2) print(list(it)) # [(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]
combinations_with_replacement: combinations와 같지만 원소의 반복을 허용한다. (중복 조합)1 2 3
it = itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3, 4], 2) print(list(it)) # [(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 3), (3, 4), (4, 4)]