{"componentChunkName":"component---src-templates-post-jsx","path":"/[파이썬] itertools 에 대해서 알아보자/","result":{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"jigglog","author":"JIGGLYPOP","homepage":"http://jigglog.s3-website.ap-northeast-2.amazonaws.com"}},"post":{"id":"2d9a82c6-8278-5de5-88ca-657e7fa12181","html":"

itertools에 대해서 알아보자

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itertools란?

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Python 내장 라이브러리인 itertools는 Python에서 제공하는 자신만의 반복자를 만드는 휼륭한 모듈입니다. 특정 배열에 대하여 순열이나 조합을 만들어 이를 이용하는 문제를 풀 때, 직접 구현해도 되지만, 이 itertools를 이용한다면 효율적으로 반복자를 구할 수 있습니다.

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라는 설명입니다. 대부분 코테 준비하시는 분들은 순열조합 라이브러리로 쓰셨을 텐데요, 이 설명만으로는 자세히 알기 어려우니 좀 더 예를 볼까요?

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import itertools
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임포트 후 알아봅시다

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1. 순열, 조합, 중복순열, 데카르트곱

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1) product()

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import itertools\n\nitertools.product('ABCD', repeat=2)\n# 결과: AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD
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인수: p, q, … [ 반복 = 1 ]

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결과: 중첩된 for loop에 해당하는 데카르트의 곱

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2) permutations()

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import itertools\n\nitertools.permutations('ABCD', 2)\n\n# 결과: AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
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인수: p \\[, r\\]

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결과: r 길이 tuple, 가능한 모든 순서, 반복 X

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3) combinations()

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import itertools\n\nitertools.combinations('ABCD', 2)\n\n# 결과: AB AC AD BC BD CD
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인수: p, r

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결과: r 길이 tuple, 정렬된 순서, 반복 X

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4) combinationswithreplacement()

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import itertools\n\nitertools.combinations_with_replacement('ABCD', 2)\n\n# 결과: AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD
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인수: p, r

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결과: r 길이 tuple, 정렬된 순서, 반복 O

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반복자인수결과
product()p, q, … [ 반복 = 1 ]중첩된 for loop에 해당하는 데카르트의 곱
permutations()p [, r]r 길이 tuple, 가능한 모든 순서, 반복 X
combinations()p, rr 길이 tuple, 정렬된 순서, 반복 X
combinationswithreplacement()p, rr 길이 tuple, 정렬된 순서, 반복 O
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1. chain()

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letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']\nbooleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1]\ndecimals = [0.1, 0.7, 0.4, 0.4, 0.5]\n\nprint list(itertools.chain(letters, booleans, decimals))\n\n\n# >> ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0.1, 0.7, 0.4, 0.4, 0.5]
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리스트( lists/tuples/iterables ) 를 연결합니다. chain된 3개의 리스트가 합쳐집니다.

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2. count()

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from itertools import count , izip\nfor number, letter in izip(count(0, 10), ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']):\n    print '{0}: {1}'.format(number, letter)\n\n\n>> 0: a  10: b  20: c  30: d  40: e
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count 는 반복하고자 하는 최대수를 미리 알지 않아도 되는 경우 사용됩니다. 여기서는 0 에서 시작해서 10씩 5개의 요소에 대해서 필요한 만큼 증가시켜 주고 있네요. 간단하게 말해서 시작과 step 만 있는 range 함수 느낌도 납니다.

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3. izip

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from itertools import izip\n\nprint list(izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']))\n\n>> [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
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파이썬에서는 이미 요소를 튜플에 결합하는 zip () 함수가 표준 라이브러리에 있으며 거의 같은 방식으로 작동하지만 약간의 성능 향상을 위해 iterable 객체를 반환합니다.

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4. imap

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from itertools import imap\n\nprint list(imap(lambda x: x * x, xrange(10)))\n# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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파이썬에서는 이미 요소를 튜플에 결합하는 map () 함수가 표준 라이브러리에 있으며 거의 같은 방식으로 작동

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Python은 Haskell처럼 모든 인자가 지연 평가되는 언어는 아니지만 워낙 모든 함수가 반복자를 주고 받게 되어 있다보니 반복자의 연쇄가 깊게 이뤄진다. 반복자의 연쇄가 깊다는 것은 함수 **호출 스택이 깊어도 맨 끝에서 아래까지 “의도”가 잘 전달된다는 뜻이다.예를 들어 아래의 코드를 보자.

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odd_numbers_to_10 = itertools.takewhile(lambda i: i <= 10, (x for x in xrange(1000) if x % 2))
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너무나 작위적인 예제지만, 의도가 깊게 관통하는 코드의 예로서는 읽을만 하다. 결국 최종적으로는 “0 이상 10 이하의 홀수 목록”을 원하는 건데, 최초로 제공되는 소스인 xrange(1000)은 10을 초과하는 숫자는 생성하지 않는다. 의도가 잘 전달된다는 것은 이러한 뜻이다. 의도가 전달되지 않는 예를 만드려면 xrange를 range로 바꾸면 된다

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odd_numbers_to_10 = itertools.takewhile(lambda i: i <= 10, (x for x in range(1000) if x % 2))
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이 코드는 최종적으로 얻고자 하는 값이 결국 10 이하의 숫자들뿐임에도 range(1000)이 1000개의 수가 담긴 큰 리스트를 만들어내는도록 냅둔다. 공간도 낭비고 시간도 낭비다. 만약 우리가 xrange(1000)나 range(1000) 자리에 무한개의 숫자를 만들어내는 함수를 넣는다면 결정적인 차이가 발생한다. 만약 그 함수가 반복자를 반환한다면 우리가 처음 xrange(1000)을 썼던 코드와 효율에 차이가 없겠지만, 리스트를 만들어낸다면 리스트를 만들다가 메모리가 꽉 차서 뻗고 말 것이다.

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5. islice

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from itertools import islice\n\nfor i in islice(range(10), 5):\n    print i\n\n>> 결과\n>> 0 1 2 3 4
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[0 ~ 10] 의 반복가능 객체에서 5번째까지만 결과값을 반환하는 기능입니다. 알고리즘에서 사용할 수 있겠습니다.

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for i in islice(range(100), 0, 100, 10):\n    print i\n\n>> 결과\n>> 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
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islice () 함수는 slice () 함수와 동일하게 작동합니다. 첫 번째 매개 변수는 반복 가능한 객체이고, 두 번째 매개 변수는 시작 색인입니다. 세 번째 매개 변수는 끝 색인입니다. 마지막 매개 변수는 각 반복 후에 건너 뛸 수있는 단계 또는 숫자입니다.

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tee

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from itertools import tee\ni1, i2, i3 = tee(xrange(10), 3)print i1# <itertools.tee object at 0x2a1fc68>print list(i1)# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print list(i1)# []print list(i2)# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print list(i2)# []print list(i3)# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print list(i3)# []
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설명:

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tee () 함수는 두 개의 매개 변수를 사용합니다. 첫 번째는 반복 가능이며 두 번째는 만들고자하는 복사본 갯수입니다. 예제를 보시다시피 한번 사용된 레퍼런스는 더 이상 값을 참조 하지 않습니다.

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r = (x for x in range(10) if x < 6)\nprint r\n# <generator object <genexpr> at 0x2a22870>\ni1, i2, i3 = tee(r, 3)\nprint list(r)\n# [0, 1, 2, 3, 4, 5]\nprint list(i1)\n# []\nprint list(i2)\n# []\nprint list(i3)\n# []
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설명:

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이렇게 원본의 제네레이터인 r 을 실행시키면 나머지 복제본들도 다 참조가 끊어 지는 특성이 있습니다.

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cycle

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from itertools import cycle , izip\nfor number, letter in izip(cycle(range(2)), ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']):\n    print '{0}: {1}'.format(number, letter)\n    # 0: a\n    # 1: b\n    # 0: c\n    # 1: d\n    # 0: e
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설명:

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순환 가능한 객체에서 요소를 반복적으로 생성합니다. count 는 계속 증가하구요. 둘 모두 함께 계산되어지는 오른쪽 리스트에 따라 한정지어지는 특성을 지녔습니다.

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repeat

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from itertools import repeat\nprint list(repeat('Hello, world!', 3))\n# ['Hello, world!', 'Hello, world!', 'Hello, world!']
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설명: 요소를 반복합니다. 반복되는 갯수를 지정 합니다.

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dropwhile

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from itertools import dropwhile\nprint list(dropwhile(lambda x: x < 10, [1, 4, 6, 7, 11, 34, 66, 100, 1]))\n# [11, 34, 66, 100, 1]
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설명: 필터링 함수중 하나로서, 10보다 큰것이 나올 때까지 모든 요소는 드랍시키고 나머지것을 리턴함.

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takewhile

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from itertools import takewhile\nprint list(takewhile(lambda x: x < 10, [1, 4, 6, 7, 11, 34, 66, 100, 1]))\n# [1, 4, 6, 7]
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설명: 필터링 함수중 하나로서, 10보다 큰 것이 나올때까지의 모든 요소를 리턴함.

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ifilter

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from itertools import ifilter\nprint list(ifilter(lambda x: x < 10, [1, 4, 6, 7, 11, 34, 66, 100, 1]))\n# [1, 4, 6, 7, 1]
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설명: 필터링 함수중 하나로서, 10보다 작은 모든것을 리턴함.

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groupby

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from operator import itemgetter\nfrom itertools import groupby\n\nattempts = [\n    ('dan', 87),\n    ('erik', 95),\n    ('jason', 79),\n    ('erik', 97),\n    ('dan', 100)\n]\n\n# Sort the list by name for groupby\nattempts.sort(key=itemgetter(0))\n\n# Create a dictionary such that name: scores_list\nprint {key: sorted(map(itemgetter(1), value)) for key, value in groupby(attempts, key=itemgetter(0))}\n# {'dan': [87, 100], 'jason': [79], 'erik': [95, 97]}
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key 함수로 itemgetter(0) 를 이용하여 정렬후, 첫번째 요소로 groupby 함. (정렬해야함)

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from collections import defaultdict\n\ncounts = defaultdict(list)\nattempts = [('dan', 87), ('erik', 95), ('jason', 79), ('erik', 97), ('dan', 100)]\n\nfor (name, score) in attempts:\n    counts[name].append(score)\n\nprint counts\n# defaultdict(<type 'list'>, {'dan': [87, 100], 'jason': [79], 'erik': [95, 97]})
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defaultdict 사용합니다. 널값에 대한 체크를 생략할 수 있는 편의 제공.

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라이브러리"}},"posts":{"edges":[{"node":{"frontmatter":{"type":"portfolio","title":"MOIJA","images":["moija/images/moija.png","moija/images/moija1.png","moija/images/moija2.png","moija/images/moija3.png","moija/images/moija4.png","moija/images/moija5.png"],"path":"/portfolios/moija/","tags":null,"date":"2022-03-02T00:00:00.000Z","summary":null}}},{"node":{"frontmatter":{"type":"portfolio","title":"VUELOG","images":["vuelog/images/vuelog.png","vuelog/images/vuelog1.png","vuelog/images/vuelog2.png","vuelog/images/vuelog3.png","vuelog/images/vuelog4.png","vuelog/images/vuelog5.png","vuelog/images/vuelog6.png"],"path":"/portfolios/VUELOG/","tags":null,"date":"2022-03-01T00:00:00.000Z","summary":null}}},{"node":{"frontmatter":{"type":"portfolio","title":"DT CENTER","images":["dtcenter/images/dtcenter.png","dtcenter/images/dtcenter1.png","dtcenter/images/dtcenter2.png","dtcenter/images/dtcenter3.png"],"path":"/portfolios/DT 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