📝iterable object
Iterable
An object capable of returning its members one at a time. Examples of iterables include all sequence types (such as list, str, and tuple) and some non-sequence types like dict and file and objects of any classes you define with an iter() or getitem() method. Iterables can be used in a for loop and in many other places where a sequence is needed (zip(), map(), ...). When an iterable object is passed as an argument to the built-in function iter(), it returns an iterator for the object. This iterator is good for one pass over the set of values. When using iterables, it is usually not necessary to call iter() or deal with iterator objects yourself. The for statement does that automatically for you, creating a temporary unnamed variable to hold the iterator for the duration of the loop. See also iterator, sequence, and generator.
https://docs.python.org/2/glossary.html#term-iterable
iterable object의 정의는 자료형의 데이터를 하나 씩 추출 할 수 있는 객체를 말한다.
📝iterator
Iterator
An object representing a stream of data. Repeated calls to the iterator’s next() method return successive items in the stream. When no more data are available a StopIteration exception is raised instead. At this point, the iterator object is exhausted and any further calls to its next() method just raise StopIteration again. Iterators are required to have an iter() method that returns the iterator object itself so every iterator is also iterable and may be used in most places where other iterables are accepted. One notable exception is code which attempts multiple iteration passes. A container object (such as a list) produces a fresh new iterator each time you pass it to the iter() function or use it in a for loop. Attempting this with an iterator will just return the same exhausted iterator object used in the previous iteration pass, making it appear like an empty container.
https://docs.python.org/2/glossary.html#term-iterator
Iterator는 next() 메소드를 이용해서 원소를 하나씩 순차적으로 호출 할 수 있는 객체를 말한다.
모든 iterable object가 Iterator는 아니다 list의 경우 next() 메소드를 사용하여 원소를 호출하는 것이 불가능하다.
이러한 iterable object를 Iterator로 만들기 위해서 내장함수인 iter() 메소드를 통해 Iterator 객체를 만들어 줄 수 있다.
그러나 list나 tuple같은 iterable object를 Iterator로 변환하지 않아도 for문을 통해서 원소를 하나씩 호출할 수 있다. 이는 for 문으로 looping 하는 동안, python 내부에서 임시로 list를 iterator로 자동 변환해주었기 때문이라고 한다.
📝Generator
generator
A function which returns an iterator. It looks like a normal function except that it contains yield statements for producing a series of values usable in a for-loop or that can be retrieved one at a time with the next() function. Each yield temporarily suspends processing, remembering the location execution state (including local variables and pending try-statements). When the generator resumes, it picks-up where it left-off (in contrast to functions which start fresh on every invocation).
https://docs.python.org/2/glossary.html#term-generator
generator 는 간단하게 설명하면 iterator 를 생성해 주는 function 이다. iterator 는 next() 메소드를 이용해 데이터에 순차적으로 접근이 가능한 object 이다.
generator를 사용하는 이유로는 memory를 효율적으로 사용할 수 있다는 점이 있다.
list 는 list 안에 속한 모든 데이터를 메모리에 적재하기 때문에 list의 크기 만큼 차지하는 메모리 사이즈가 늘어나게 된다. 하지만 generator 의 경우 데이터 값을 한꺼번에 메모리에 적재 하는 것이 아니라 next() 메소드를 통해 차례로 값에 접근할 때마다 메모리에 적재하는 방식이다. 따라서 list 의 규모가 큰 값을 다룰 수록 generator의 효율성은 더욱 높아지게 된다.
참조
https://bluese05.tistory.com/56?category=559959
https://livetodaykono.tistory.com/25
