[python] Lazy Evaluation

Lazy Evaluation

만약 당신이 스터디룸에서 일하는 직원이다.

이 스터디룸은 스터디 공간뿐 아니라, 간단한 간식도 제공한다.

오후 7시에 10명이 스터디룸을 예약하고, 간식으로 컵라면을 주문해놓았다.

하지만 예약한 손님이 말하길,

“다들 바빠서 몇 명이 참석할지 모르겠네요, 최악의 경우 아무도 못갈수도 있어요 ㅠㅠ”

당신이 직원이라면 컵라면 10개를 미리 다 끓여 놓겠는가?

아니면 언제든 최대 10명까지 제공할 수 있는 상태로 준비만 해 두겠는가?

확실히 10명이 제시간에 온다는 보장이 있다면 전부 미리 물을 부어놓는게 효율적이겠지만,

이 상황은 당연히 후자가 효율적이다.

후자의 경우가 바로 Lazy Evaluation이다.

Lazy Evaluation은 어떤 값이 실제로 쓰일 때 까지 그 값의 계산을 뒤로 미루는 동작 방식이다.

이는 Generator라는 배경지식이 있어야 선행되어야 이해하기 수월하다.

다음과 같이 숫자 1을 반환하는 단순한 함수가 있다.

반환하기 전에 “return 1” 이라는 문자열을 출력한다.

def return_one():
    print("return 1")
    return 1 

그리고 다음과 같이 return_one을 10번 수행해서,

숫자 1을 10개 담는 리스트를 만들어보자.

def return_one():
    print("return 1")
    return 1

print("[let's make one_list !]")
one_list = [return_one() for x in range(10)]

마지막으로, 만든 리스트(one_list)에서 값을 하나씩 꺼내 출력해보자.

def return_one():
    print("return 1")
    return 1

print("[let's make one_list !]")
one_list = [return_one() for x in range(10)]

print("[let's print one_list !]")
for one in one_list:
    print(one)

출력 결과는 다음과 같다.

[let's make one_list !]
return 1
return 1
return 1
return 1
return 1
return 1
return 1
return 1
return 1
return 1

[let's print one_list !]
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

특별할거 없다.

one_list를 출력하기 전에 미리 함수 10번이 실행되어 값을 다 만들어 리스트에 저장해놓았다.

이번에는 리스트대신 generator로 값을 생성해보자.

list comprehension에서 대괄호만 소괄호로 바꾸어주면 generator expression이 된다.

comprehension & expression은 따로 정리해놨으니 참고하면 될 것 같다.

코드를 보자.

def return_one():
    print("return 1")
    return 1

print("[let's make one_generator !]")
one_generator = (return_one() for x in range(10))  # 대괄호[] 를 소괄호() 로 바꿈

print("[let's print one_generator !]")
for one in one_generator:
    print(one)

실행해보자.

[let's make one_generator !]
[let's print one_generator !]
return 1
1
return 1
1
return 1
1
return 1
1
return 1
1
return 1
1
return 1
1
return 1
1
return 1
1
return 1
1

차이가 보이는가?

[let’s make one_generator !] 아래쪽에 아무것도 없다.

즉, 실제로 값을 출력하기 전에는 ‘return_one’함수가 한 번도 실행되지 않았다.

첫 번째 예제에서 값을 출력했을 때에는,

one_list가 실제로 사용되든 말든 우선 값을 다 만들어놓았었다.

첫 번째 예제에서 [let’s print one_list !] 이 수행되기 이전에 “return 1”이 미리 10번 수행된 것을 보면 알 수 있다.

하지만 generator를 사용했을 때에는,

실제로 one_generator의 값을 사용하는 순간에만 함수를 수행하고있다.

즉, 값이 실제로 사용되지 않으면 연산 또한 하지 않으므로 시간과 메모리를 절약할 수 있다.

예제를 너무 간단한 것을 들어 체감이 안될수도 있으니 한 개만 더 보자.

이번엔 5초를 대기했다가 1을 반환하는 예제이다.

그리고 전부 반환하지 않고, 1부터 10까지 랜덤의 횟수만큼만 반환한다.

# -*- coding:utf-8 -*-

import time
import random

counter = random.randrange(1, 11)  # 1부터 10사이의 랜덤 값 생성
print("counter: {}".format(counter))

def return_one_after_five_sec():
    print("please wait for 5 seconds")
    time.sleep(5)
    print("return 1")
    return 1

print("[let's make one_list !]")
one_list = [return_one_after_five_sec() for x in range(10)]

# counter 숫자만큼 값 출력
print("[let's print one_list !]")
for item in one_list:
    counter -= 1
    print(item)
    if counter == 0:
        break

결과를 보자.

counter: 1

[let's make one_list !]
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1
please wait for 5 seconds
return 1

[let's print one_list !]
1

Process finished with exit code 0

counter가 1부터 10 사이의 값중 하필 1이 생성되었고,

덕분 50초에 걸쳐 리스트를 미리 만들어 놨는데 단 한개의 값만 사용했다.

라면을 10개 다끓여놨는데 스터디룸에 한 명 밖에 안와서 나머지 9개는 버렸다 ㅜㅜ

이런 상황에서는 연산 결과의 목록을 list보다는 generator로 만들어놓는게 효율적이다.

완전히 같은 상황을 generator로 바꿔보자.

대괄호만 소괄호로 바꾸면 된다.

# -*- coding:utf-8 -*-

import time
import random

counter = random.randrange(1, 11)  # 1부터 10사이의 랜덤 값 생성
print("counter: {}".format(counter))

def return_one_after_five_sec():
    print("please wait for 5 seconds")
    time.sleep(5)
    print("return 1")
    return 1

print("[let's make one_generator !]")
one_generator = (return_one_after_five_sec() for x in range(10))  # generator 생성

# counter 숫자만큼 값 출력
print("[let's print one_generator !]")
for item in one_generator:
    counter -= 1
    print(item)
    if counter == 0:
        break

결과는 어떨까?

counter: 1
[let's make one_generator !]
[let's print one_generator !]
please wait for 5 seconds
return 1
1

마찬가지로 counter 값은 1이 생성되었다.

하지만 미리 값을 만들어놓지 않은 덕분에 5초만에 작업을 끝내고 프로그램이 바로 종료되었다.

list로 값을 만들었을때에 비해 무려 9배의 성능 향상이 발생한것이다.

라면을 미리 끓여놓지 않길 잘했다.

이처럼 Lazy Evaluation을 적절히 활용하면,

라면을 미리 다 끓여놓았다가 아무도 오지 않아서 다 버려야하는 상황을 방지할 수 있다.

시간을 들여 연산하고 메모리까지 할당해 놓았는데,

프로그램이 종료될때까지 사용되지 않으면 억울하니까 Lazy Evaluation을 적절히 활용하자.

하지만 모든 요소, 혹은 대부분의 요소가 사용될 것이 확실한 상황이라면,

list를 통해 미리 연산을 해 두는 것이 더 효율적이므로 아무 상황에서나 남발하지는 말자.

코딩장이

-장이: [접사] ‘그것과 관련된 기술을 가진 사람’의 뜻을 더하는 접미사.

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