Generator

Generator

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 과정

1. yield 문이 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 iterator 를 인자로 받아 이터레이터의 next() 메서드를 실행시킨다.

3. 처음 next() 메서드를 호출하면 함수의 내용을 실행하다 yield 문을 만났을 때 처리를 중단한다.

4. 이 때 모든 local state 는 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.

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 yield 를 통해 그때그때 필요한 값만을 받아 쓰기때문에 모든 값을 메모리에 들고 있을 필요가 없게된다.

출처 : https://github.com/JaeYeopHan/Interview_Question_for_Beginner/tree/master/Python#pypy%EA%B0%80-cpython%EB%B3%B4%EB%8B%A4-%EB%B9%A0%EB%A5%B8-%EC%9D%B4%EC%9C%A0