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Python의 Generator 알아보기

Generator(제네레이터)는 제네레이터 함수가 호출될 때 반환되는 iterator(이터레이터)의 일종이다. 제네레이터 함수는 일반적인 함수와 비슷하게 생겼지만 yield 구문을 사용해 데이터를 원하는 시점에 반환하고 처리를 다시 시작할 수 있다. 일반적인 함수는 진입점이 하나라면 제네레이터는 진입점이 여러개라고 생각할 수 있다. 이러한 특성때문에 제네레이터를 사용하면 원하는 시점에 원하는 데이터를 받을 수 있게된다.

예제

>>> def generator():
...     yield 1
...     yield 'string'
...     yield True

>>> gen = generator()
>>> gen
<generator object generator at 0x10a47c678>
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
'string'
>>> next(gen)
True
>>> next(gen)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

동작

  1. yield문이 포함된 제네레이터 함수를 실행하면 제네레이터 객체가 반환되는데 이 때는 함수의 내용이 실행되지 않는다.
  2. next()라는 빌트인 메서드를 통해 제네레이터를 실행시킬 수 있으며 next() 메서드 내부적으로 iterator를 인자로 받아 이터레이터의 __next__() 메서드를 실행시킨다.
  3. 처음 __next__() 메서드를 호출하면 함수의 내용을 실행하다 yield문을 만났을 때 처리를 중단한다.
  4. 이 때 모든 local state는 유지되는데 변수의 상태, 명령어 포인터, 내부 스택, 예외 처리 상태를 포함한다.
  5. 그 후 제어권을 상위 컨텍스트로 양보(yield)하고 또 __next__()가 호출되면 제네레이터는 중단된 시점부터 다시 시작한다.

yield문의 값은 어떤 메서드를 통해 제네레이터가 다시 동작했는지에 따라 다른데, __next__()를 사용하면 None이고 send()를 사용하면 메서드로 전달 된 값을 갖게되어 외부에서 데이터를 입력받을 수 있게 된다.

이점

List, Set, Dict 표현식은 iterable(이터러블)하기에 for 표현식 등에서 유용하게 쓰일 수 있다. 이터러블 객체는 유용한 한편 모든 값을 메모리에 담고 있어야 하기 때문에 큰 값을 다룰 때는 별로 좋지 않다. 제네레이터를 사용하면 yield를 통해 그때그때 필요한 값만을 받아 쓰기때문에 모든 값을 메모리에 들고 있을 필요가 없게된다.

range()함수는 Python 2.x에서 리스트를 반환하고 Python 3.x에선 range객체를 반환한다. 이 range객체는 제네레이터, 이터레이터가 아니다. 실제로 next(range(1))를 호출해보면 TypeError: 'range' object is not an iterator 오류가 발생한다. 그렇지만 내부 구현상 제네레이터를 사용한 것 처럼 메모리 사용에 있어 이점이 있다.

>>> import sys
>>> a = [i for i in range(100000)]
>>> sys.getsizeof(a)
824464
>>> b = (i for i in range(100000))
>>> sys.getsizeof(b)
88

다만 제네레이터는 그때그때 필요한 값을 던져주고 기억하지는 않기 때문에 a 리스트가 여러번 사용될 수 있는 반면 b 제네레이터는 한번 사용된 후 소진된다. 이는 모든 이터레이터가 마찬가지인데 List, Set은 이터러블하지만 이터레이터는 아니기에 소진되지 않는다.

>>> len(list(b))
100000
>>> len(list(b))
0

또한 while True 구문으로 제공받을 데이터가 무한하거나, 모든 값을 한번에 계산하기엔 시간이 많이 소요되어 그때 그때 필요한 만큼만 받아 계산하고 싶을 때 제네레이터를 활용할 수 있다.

Generator, Iterator, Iterable간 관계

Reference