Python 썸네일형 리스트형 Python : 코루틴(Coroutine) 요약, 사용법, 예제 1. 요약파이썬 코루틴(Coroutine)은 비동기 프로그래밍에서 자주 사용되는 기능으로, 함수가 중단되고 재개될 수 있는 방식으로 설계되었습니다. 코루틴을 사용하면 작업을 중단하거나 다시 시작할 수 있어, 효율적인 비동기 처리와 리소스 절약이 가능합니다. 특히, 데이터 파이프라인과 이벤트 기반 프로그래밍에서 유용하게 쓰이며, 파이썬 asyncio 모듈과 함께 비동기 I/O 작업을 효율적으로 처리하는 데 활용됩니다. 2. 개념코루틴은 전통적인 함수와 달리 호출자와 양방향으로 데이터를 주고받을 수 있는 함수입니다. 단일 쓰래드를 사용하여 스택을 기반으로 비동기 작업을 수행시킵니다. 코루틴은 제너레이터(generator)와 유사하게 yield 를 사용하기도 하지만, 3.5버전 이후부터는 주로 await와.. 더보기 Python : 병렬성 처리 - futures 모듈 가이드: 개념, 장단점, 사용법 및 예제 futures는 동시성을 쉽게 관리하기 위한 고수준 API로, 특히 멀티쓰레딩(ThreadPoolExecutor)과 멀티프로세싱(ProcessPoolExecutor)를 통해 여러 작업을 비동기적으로 실행할 수 있게 해줍니다. 멀티쓰레딩 / 멀티프로세싱 API 를 통일 시켜 동일한 API를 제공하기 때문에 사용하기가 매우 쉽습니다. 실행중인 작업 취소/완료 여부 체크, 타임아웃 옵션, 콜백추가, 동기화 코드 등을 쉽게 작성할 수 있습니다. JavaScript의 Promise 개념과 동일하다고 볼 수 있습니다. futures 개요 및 장단점futures 모듈은 Python의 concurrent.futures에 포함되어 있으며, 비동기 실행을 간편하게 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 주로 비동기 작업.. 더보기 Python itertools 가이드: 효율적인 반복 처리를 위한 주요 메서드와 예제 itertools는 Python의 표준 라이브러리 중 하나로, 반복(iteration) 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 해주는 고성능 모듈입니다. itertools는 특히 효율적으로 메모리를 사용하여 큰 데이터셋을 다룰 수 있으며, 복잡한 반복 작업을 간단하게 표현할 수 있는 함수형 도구들을 제공합니다. 이러한 이유로, itertools는 데이터 처리나 알고리즘 개발에 유용하며, Pythonic한 코드를 작성하는 데 큰 도움이 됩니다. itertools 의 메소드들은 대부분 iterator 를 반환하니 반복문이나 list(),tuple() 등을 사용하여 값을 확인할 수 있습니다. 다음은 자주 사용하는 itertools 메서드 10가지의 기능을 설명하고, 예제를 포함한 활용 방법을 보여드리겠습니다.1... 더보기 Python : Iterator와 Iterable의 차이 완벽 이해하기 핵심 요약 • Iterable 은 반복이 가능한 객체로, for 루프와 함께 사용할 수 있는 객체입니다. __iter__() 메서드를 가지고 있으며, 이를 통해 iterator 객체를 반환합니다. Iterator 는 반복 작업을 실제로 수행하는 객체로, __next__() 메서드를 사용해 순차적으로 값을 반환합니다. 더 이상 반환할 값이 없을 때 StopIteration 예외를 발생시킵니다. 즉, Iterable 객체가 실제 반복 작업으로 값을 반환하기 위해서 Iterator 객체를 사용한다고 보시면 되겠습니다. Iterable과 Iterator의 자세한 차이 1. 정의 • Iterable은 반복이 가능한 객체로 리스트, 튜플, 문자열과 같은 Python의 기본 자료형들은 모두 iterable입니다. _.. 더보기 Python : Iterator 완벽 가이드: 개념과 사용법 Iterator란 무엇인가? Python에서 iterator는 순차적으로 데이터를 탐색할 수 있는 객체입니다. 반복 가능한(iterable) 객체에서 항목을 하나씩 꺼낼 수 있도록 하는 구조로, 리스트, 튜플, 문자열 등 반복 가능한 모든 자료형에서 iterator를 생성할 수 있습니다. Iterator는 __iter__()와 __next__()라는 두 가지 기본 메서드를 사용하여 작동합니다. for 루프문을 사용할 때 iterator가 내부적으로 사용된다고 보시면 됩니다. Iterator의 작동 방식 Iterator 객체는 __iter__() 메서드를 통해 초기화되고, __next__() 메서드를 통해 항목을 순차적으로 반환합니다. 이때 __next__() 메서드가 호출될 때마다 다음 항목이 반환되며,.. 더보기 Python : Generator 완벽 가이드: 개념과 사용법 Generator란 무엇인가?Python에서 generator는 특별한 종류의 함수로, 값을 하나씩 “yield”하며 이터레이터를 반환하는 기능을 합니다. 일반 함수와 달리 한 번에 하나씩 값을 반환하기 때문에, 모든 값을 메모리에 저장할 필요 없이 필요한 시점에만 값을 생성할 수 있습니다. 이는 특히 큰 데이터셋이나 데이터 스트림을 다룰 때 메모리를 효율적으로 관리하는 데 유용합니다. Generator의 주요 특징: • 메모리 효율성: Generator는 항목을 한 번에 하나씩 생성하므로 리스트에 비해 메모리 효율적입니다. • 무한 시퀀스: 자연수와 같은 무한 시퀀스 표현에 적합하며, 한 번에 모든 항목을 저장하려고 하지 않습니다. • 상태 보존: 각 yield 문은 함수의 상태를 보존하여 다음 호.. 더보기 이전 1 2 3 다음