Lambda & Map & Reduce

Lambda

• 함수 이름 없이, 함수처럼 쓸 수 있는 익명 함수
• 수학의 람다 대수에서 유래함
  
  Python 3 부터는 권장하지 않으나 여전히 많이 쓰임
  PEP 8에서는 lambda의 사용을 권장하지 않음
• 어려운 문법
• 테스트의 어려움
• 문서화 docstring 지원 미비
• 코드 해석의 어려움
• 이름이 존재하지 않는 함수의 출현
• but 그래도 많이 쓴다...

Map

두 개 이상의 list에도 적용 가능
if filter도 사용 가능

• Python 3는 iteration을 생성 → list를 붙여줘야 list 사용 가능
• 실행시점의 값을 생성, 메모리 효율적

Reduce

map function과 달리 list에 똑같은 함수를 적용해서 통합

• Lambda, Map, Reduce는 간단한 코드로 다양한 기능을 제공
• 그러나 코드의 직관성이 떨어져서 lambda나 reduce는 Python 3에서 사용을 권장하지 않음
• Legacy library나 다양한 머신러닝 코드에서 여전히 사용중
  
  

Iterable Object

Sequence형 자료형에서 데이터를 순서대로 추출하는 object

• 내부적 구현으로 __iter__ 와 __next__가 사용됨
• iter() 와 next() 함수로 iterable 객체를 iterator object로 사용
  

Generator

• iterable object를 특수한 형태로 사용해주는 함수
• element가 사용되는 시점에 값을 메모리에 반환
  : yield를 사용해 한번에 하나의 element만 반환함
  

Generator Comprehension

• list comprehension과 유사한 형태로 generator 형태의 list 생성
• generator expression이라는 이름으로도 부름
• [] 대신 ()를 사용하여 표현
  

Why and When Generator?

일반적인 iterator는 generator에 반해 훨씬 큰 메모리 용량 사용

• list 타입의 데이터를 반환해주는 함수는 generator로 만들어라
  : 읽기 쉬운 장점, 중간 과정에서 loop이 중단될 수 있을 때
• 큰 데이터를 처리할 때는 generator expression을 고려하라
  : 데이터가 커도 처리의 어려움이 없음
• 파일 데이터를 처리할 때도 generator를 쓰자