제너레이터는 이터레이터를 생성해주는 함수입니다.
이터레이터는 클래스에 __iter__, __next__ 또는 __getitem__ 메서드를 구현해야 하지만 제너레이터는 함수 안에서 yield라는 키워드만 사용하면 끝입니다. 그래서 제너레이터는 이터레이터보다 훨씬 간단하게 작성할 수 있습니다.
yield 알아보기
함수 안에서 yield를 사용하면 함수는 제너레이터가 되며 yield에는 값(변수)을 지정합니다.
for 반복문에 number_generator()를 지정해서 값을 출력해보면 yield에 지정했던 0, 1, 2가 나옵니다. 이터레이터와 사용 방법이 똑같습니다.
generator 객체가 iterator인지 확인하기
그럼 number_generator 함수로 만든 객체가 정말 이터레이터인지 살펴보겠습니다. 다음과 같이 dir 함수로 메서드 목록을 확인해봅니다.
>>> g = number_generator()
>>> g
<generator object number_generator at 0x03A190F0>
>>> dir(g)
['__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw']number_generator 함수를 호출하면 제너레이터 객체(generator object)가 반환됩니다. 이 객체를 dir 함수로 살펴보면 이터레이터에서 볼 수 있는 __iter__, __next__ 메서드가 들어있습니다.
실제로 제너레이터 객체의 __next__를 호출해보면 숫자 0, 1, 2가 나오다가 StopIteration 예외가 발생합니다.
>>> g.__next__()
0
>>> g.__next__()
1
>>> g.__next__()
2
>>> g.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#29>", line 1, in <module>
g.__next__()
StopIteration이터레이터와 동작이 똑같습니다.
이처럼 함수에 yield만 사용해서 간단하게 이터레이터를 구현할 수 있습니다. 단, 이터레이터는 __next__ 메서드 안에서 직접 return으로 값을 반환했지만 제너레이터는 yield에 지정한 값이 __next__ 메서드(next 함수)의 반환값으로 나옵니다. 또한, 이터레이터는 raise로 StopIteration 예외를 직접 발생시켰지만 제너레이터는 함수의 끝까지 도달하면 StopIteration 예외가 자동으로 발생합니다.
제너레이터는 제너레이터 객체에서 __next__ 메서드를 호출할 때마다 함수 안의 yield까지 코드를 실행하며 yield에서 값을 발생시킵니다(generate). 그래서 이름이 제너레이터(generator)입니다.
for와 generator
참고로 제너레이터 객체에서 __iter__를 호출하면 self를 반환하므로 같은 객체가 나옵니다(제너레이터 함수 호출 > 제너레이터 객체 > __iter__는 self 반환 > 제너레이터 객체).
그런데 generate라는 키워드를 사용하면 되지 왜 yield라고 이름을 지었을까요? yield는 생산하다라는 뜻과 함께 양보하다라는 뜻도 가지고 있습니다. 즉, yield를 사용하면 값을 함수 바깥으로 전달하면서 코드 실행을 함수 바깥에 양보합니다. 따라서 yield는 현재 함수를 잠시 중단하고 함수 바깥의 코드가 실행되도록 만듭니다.
yield의 동작 과정 알아보기
이렇게 제너레이터는 함수를 끝내지 않은 상태에서 yield를 사용하여 값을 바깥으로 전달할 수 있습니다. 즉, return은 반환 즉시 함수가 끝나지만 yield는 잠시 함수 바깥의 코드가 실행되도록 양보하여 값을 가져가게 한 뒤 다시 제너레이터 안의 코드를 계속 실행하는 방식입니다.
yield에서 함수 호출하기
그럼 yield에서 함수(메서드)를 호출하면 어떻게 될까요? 다음은 리스트에 들어있는 문자열을 대문자로 변환하여 함수 바깥으로 전달합니다.
리스트 fruits에 들어있는 문자열이 모두 대문자로 출력되었습니다. yield i.upper()와 같이 yield에서 함수(메서드)를 호출하면 해당 함수의 반환값을 바깥으로 전달합니다. upper는 호출했을 때 대문자로 된 문자열을 반환하므로 yield는 이 문자열을 바깥으로 전달합니다. 즉, yield에 무엇을 지정하든 결과만 바깥으로 전달합니다(함수의 반환값, 식의 결과).
이처럼 yield의 동작 방식만 이해하면 이터레이터보다 훨씬 간단하게 만들 수 있습니다.
yield from으로 값을 여러번 바깥으로 전달하기
지금까지 yield로 값을 한 번씩 바깥으로 전달했습니다. 그래서 값을 여러 번 바깥으로 전달할 때는 for 또는 while 반복문으로 반복하면서 yield를 사용했습니다. 다음은 리스트의 1, 2, 3을 바깥으로 전달합니다.
이런 경우에는 매번 반복문을 사용하지 않고, yield from을 사용하면 됩니다. yield from에는 반복 가능한 객체, 이터레이터, 제너레이터 객체를 지정합니다(yield from은 파이썬 3.3 이상부터 사용 가능).
yield from 반복가능한객체
yield from 이터레이터
yield from 제너레이터객체
yield from x와 같이 yield from에 리스트(반복 가능한 객체)를 지정했습니다. 이렇게 하면 리스트에 들어있는 요소를 한 개씩 바깥으로 전달합니다. 즉, yield from을 한 번 사용하여 값을 세 번 바깥으로 전달합니다. 따라서 next 함수(__next__ 메서드)를 세 번 호출할 수 있습니다.
yield from에 generator 객체 지정하기
먼저 제너레이터 number_generator는 매개변수로 받은 숫자 직전까지 숫자를 만들어냅니다. 그리고 three_generator에서는 yield from number_generator(3)과 같이 yield from에 제너레이터 객체를 지정했습니다.
number_generator(3)은 숫자를 세 개를 만들어내므로 yield from number_generator(3)은 숫자를 세 번 바깥으로 전달합니다. 따라서 for 반복문에 three_generator()를 사용하면 숫자를 세 번 출력합니다(next 함수 또는 __next__ 메서드도 세 번 호출 가능).
출처 : 링크텍스트
