대용량 데이터를 효율적으로 다루고 싶다면?

이터레이터(iterator) 와 제너레이터(generator) 를 꼭 알아야 한다.
한 번에 하나씩 처리하고, 메모리도 절약할 수 있다.

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1. 이터레이터 (Iterator)

데이터를 순차적으로 하나씩 꺼낼 수 있는 객체
예: 리스트, 튜플, 딕셔너리, 문자열 등 대부분의 컬렉션에 사용 가능하다.

1) 이터레이터 프로토콜

이터레이터가 되려면 다음 2가지 메서드를 구현해야 한다.

메서드	설명
__iter__()	자기 자신을 반환함. 이터러블임을 나타냄
__next__()	다음 값을 반환. 끝나면 StopIteration 예외 발생

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2) 이터러블 vs 이터레이터

구분	설명	예시
이터러블	iter() 가능	리스트, 문자열, 튜플
이터레이터	next() 가능	파일 객체, 제너레이터 등

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3) 이터레이터 직접 구현해보기

class NumberIterator:
    def __init__(self, limit):
        self.limit = limit
        self.current = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current < self.limit:
            result = self.current
            self.current += 1
            return result
        else:
            raise StopIteration

# 사용 예시
for num in NumberIterator(5):
    print(num)
# 출력: 0 1 2 3 4

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4) enumerate() 함수

인덱스와 값을 동시에 순회할 수 있게 도와준다.

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
for i, fruit in enumerate(fruits, start=1):
    print(f"{i}: {fruit}")
# 출력:
# 1: apple
# 2: banana
# 3: orange

for문에서 인덱스가 필요할 때 매우 유용하다.

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2. 제너레이터 (Generator)

yield 를 사용하여 하나씩 값을 생성하는 함수 기반 이터레이터

1) 제너레이터를 왜 사용할까?

• 한 번에 모든 데이터를 메모리에 올리지 않는다.
• 지연 평가(Lazy Evaluation)로 성능 최적화할 수 있다.
• 복잡한 계산 흐름도 깔끔하게 표현 가능하다.

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2) 제너레이터 함수 예시

def count_up_to(n):
    count = 0
    while count < n:
        yield count
        count += 1

gen = count_up_to(3)
print(next(gen))  # 0
print(next(gen))  # 1
print(next(gen))  # 2

yield는 return처럼 값을 내보내지만,
함수의 실행 상태를 멈췄다가 나중에 다시 이어서 실행할 수 있게 해준다.

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3) next()와 StopIteration

• next() 호출 시 yield 다음 코드까지 실행한다.
• 더 이상 값이 없으면 StopIteration 발생한다.

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4) 제너레이터 표현식

gen = (x * 2 for x in range(5))
for i in gen:
    print(i)
# 출력: 0 2 4 6 8

리스트 컴프리헨션처럼 보이지만 () 사용한다. 메모리에 전부 담지 않고 하나씩 꺼내서 처리한다.

5) 제너레이터 활용 코드

def fibonacci_generator(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

for num in fibonacci_generator(5):
    print(num)
# 출력: 0 1 1 2 3

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3. 이터레이터 vs 제너레이터 요약

항목	이터레이터	제너레이터
형태	클래스 구현 필요	함수 + yield
상태 저장	직접 구현	자동으로 관리됨
코드 길이	상대적으로 길다	간결하다
메모리 효율	있음	더 좋음
대표 예시	파일 읽기, 리스트 순회	피보나치, 무한 시퀀스 생성

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오늘을 마치며

이터레이터는 순차의 틀, 제너레이터는 효율의 기술이다.

이터레이터는 데이터를 하나씩 꺼내며 흐름을 차분히 이끌어주고,
제너레이터는 꼭 필요할 때만 살짝살짝 값을 내어주며 가볍고 유연하게 도와준다.

두 도구가 만나면,
무거운 데이터도 부담 없이 다룰 수 있고
복잡한 로직도 훨씬 더 간결하고 자연스럽게 풀어낼 수 있다.

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