[python] yield from
- 6 mins파이썬 yield from 간단히 알아보기
파이썬 3.3부터 yield from 이라는 키워드를 지원한다.
문장 그대로 해석하자면,
yield를 하긴 하는데, 내가 가진 값을 바로 yield 하는게 아니라,
‘어딘가’로부터(from) 받아온 값을 yield 해준다는 의미이다.
그 ‘어딘가’는 바로 iterable한 또다른 객체이다.
전혀 이해가 되지 않을테니, 예제를 통해 어떤 개념인지 간단히 알아보자.
다음 코드를 보자.
digit_gen은 호출할때마다 0과 1을 반복해서 무한 생성해내는 제네레이터 함수이다.
1 from itertools import cycle
2
3
4 def digit_gen():
5 for digit in cycle(range(2)):
6 yield digit
7
8
9 one_zero = digit_gen()
10 next(one_zero) # 0
11 next(one_zero) # 1
12 next(one_zero) # 0
13 next(one_zero) # 1
14 next(one_zero) # 0
15 next(one_zero) # 1
16 next(one_zero) # 0
참고로 itertools의 cycle은,
iterable한 객체를 인자로 전달했을때, 해당 객체를 무한히 반복해주는 iterator를 반환해준다.
딕셔너리를 전달해주면 next()로 호출시 딕셔너리의 key를 반복해서 뱉어낸다.
(for loop에 iterable한 객체를 넣었을때 동작하는 방식을 생각하면 된다)
어쨋든 해당 예제에서는 cycle에 range(2)를 주고 for loop을 돌렸기때문에,
next로 호출시 0과 1을 무한히 생성(yield)해내는 것이다.
헷갈리면 range(2) 대신 [0, 1] 이라고 생각하면 된다.
위 코드에 yield from 키워드를 적용하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.
1 from itertools import cycle
2
3
4 def digit_gen():
5 yield from cycle(range(2))
6
7
8 one_zero = digit_gen()
9 next(one_zero) # 0
10 next(one_zero) # 1
11 next(one_zero) # 0
12 next(one_zero) # 1
13 next(one_zero) # 0
14 next(one_zero) # 1
15 next(one_zero) # 0
5번 라인에서 for loop을 돌리던 부분을 yield from 키워드로 대체하였다.
기존에 cycle객체에 대하여 for loop을 돌며 데이터를 하나씩 yield하던 부분이 사라졌다.
즉, yield 작업에 대한 부분을 cycle에게 위임하였다고 볼 수 있다.
이해를 돕기위해 조금 더 예시를 들어보자.
iterable한 객체의 요소를 무한히 생성해내는 제네레이터 함수를 cycle을 사용하지 않고 직접 구현해보자.
이름은 임의로 cycle_gen으로 해보자.
1 def cycle_gen(iterable):
2 while True:
3 for item in iterable:
4 yield item
5
6
7 def digit_gen():
8 for digit in cycle_gen(range(2)):
9 yield digit
10
11
12 one_zero = digit_gen()
13 next(one_zero) # 0
14 next(one_zero) # 1
15 next(one_zero) # 0
16 next(one_zero) # 1
17 next(one_zero) # 0
18 next(one_zero) # 1
19 next(one_zero) # 0
(1~4) iterable한 객체를 받아서 for loop을 돌며 요소를 하나씩 반환하는데,
이를 while문에 넣어 요소가 바닥나면 다시 처음부터 반환하게하는 제네레이터 함수를 선언했다.
즉, cycle하고 똑같이 동작하는 제네레이터 함수를 선언했다.
(7~9) 이제 제네레이터 함수인 digit_gen은 또다른 제네레이터 함수인 cycle_gen으로부터 값을 생성해내고,
for loop을 돌며 cycle_gen이 생성(4번 라인의 yield)해준 값을 그대로 다시 생성(9번 라인의 yield)해준다.
마찬가지로, 이 코드에 yield from을 적용하면 다음과 같다.
1 def cycle_gen(iterable):
2 while True:
3 for item in iterable:
4 yield item
5
6
7 def digit_gen():
8 yield from cycle_gen(range(2))
9
10
11 one_zero = digit_gen()
12 next(one_zero) # 0
13 next(one_zero) # 1
14 next(one_zero) # 0
15 next(one_zero) # 1
16 next(one_zero) # 0
17 next(one_zero) # 1
18 next(one_zero) # 0
사실 첫 번째 예제와 완전히 동일한 예제이지만, 아마 조금 더 직관적으로 다가올 것이다.
yield from으로 생성을 위임한 제네레이터 함수(cycle_gen)가 실제 어떻게 구현되어있는지 눈에 보이기 때문이다.
근데, 자세히 보니까 왠지 3~4번 라인에서도 yield from을 사용할 수 있을것 같다.
iterable한 객체(iterable)에서 요소(item)를 받아와 생성(yield)해내고 있지 않은가?
그럼 바꿔보자.
1 def cycle_gen(iterable):
2 while True:
3 yield from iterable
4
5
6 def digit_gen():
7 yield from cycle_gen(range(2))
8
9
10 one_zero = digit_gen()
11 print( next(one_zero)) # 0
12 print( next(one_zero)) # 1
13 print( next(one_zero)) # 0
14 print( next(one_zero)) # 1
15 print( next(one_zero)) # 0
16 print( next(one_zero)) # 1
17 print( next(one_zero)) # 0
이 코드 또한 다른 에제들과 완전히 동일하게 동작한다.
이처럼 yield from 키워드를 이해하고 있다면, 보다 깔끔하고 가독성 높은 코드 작성이 가능하다.
쓸데없이 장황한(?) 예제를 들어가며 yield from에 대해 정말 간단히 알아보았다.
사실 개념을 정리하면서도 실제로 실무의 어떤 상황에서 적용될지 감이 잘 안잡힌다.
깊이있는 이해를 위해서는 실제 프로젝트에 적용하며 내공을 쌓아야할듯.
코딩장이
-장이: [접사] ‘그것과 관련된 기술을 가진 사람’의 뜻을 더하는 접미사.