이터레이터는 데이터 구조를 순회하고 처리하는 효과적인 방법입니다. 이터레이터를 사용하면 데이터를 매핑하는 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. 데이터의 각 항목에 함수를 적용하여 새로운 변환된 데이터를 만들 수 있습니다.

이터레이터와 데이터 매핑

이터레이터는 반복 가능한 객체를 생성하는 데 사용됩니다. 반복 가능한 객체는 __iter__ 메서드를 구현하고, 이터레이터는 __next__ 메서드를 구현합니다. 이터레이터는 항목을 한 번에 한 개씩 반환합니다.

class MyIterator:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.data):
            raise StopIteration
        value = self.data[self.index]
        self.index += 1
        return value

위의 예시에서는 MyIterator 클래스를 정의하였습니다. 이 클래스는 data라는 리스트를 받아와 이터레이터를 생성합니다. __iter__ 메서드를 구현하여 이터레이터 객체를 반환하고, __next__ 메서드에서는 다음 항목을 반환합니다.

데이터 매핑하기

이제 이터레이터 객체를 생성하고, 데이터에 매핑 함수를 적용하여 변환된 데이터를 얻을 수 있습니다.

data = [1, 2, 3, 4, 5]

def square(x):
    return x ** 2

iterator = MyIterator(data)
mapped_data = [square(x) for x in iterator]

print(mapped_data)  # 출력: [1, 4, 9, 16, 25]

위의 예시에서는 data라는 리스트를 생성하고, square 함수를 정의하였습니다. 리스트의 각 항목에 square 함수를 적용하여 변환된 데이터를 mapped_data 변수에 저장합니다. 이 결과를 출력하면 [1, 4, 9, 16, 25]와 같이 변환된 데이터가 나옵니다.

정리

이터레이터를 사용하여 데이터를 매핑하는 것은 효과적이고 간편한 방법입니다. 이를 활용하여 데이터 구조를 순회하고 변환된 데이터를 생성할 수 있습니다. 이터레이터와 데이터 매핑을 잘 이해하고 활용한다면 데이터 처리 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있을 것입니다.

#Python #Iterator #DataMapping