이터레이터(iterator)는 프로그래밍에서 자주 사용되는 개념으로, 데이터 컬렉션에 접근하여 순차적으로 데이터를 처리하는데 유용합니다. 이터레이터를 활용하면 데이터 변경을 감지하고 자동으로 저장하는 기능을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 실시간 변경을 추적하고 중요한 정보를 놓치지 않고 저장할 수 있습니다.

이터레이터 개념 이해하기

이터레이터란, 데이터 컬렉션을 반복적으로 순회하면서 요소에 접근하는 객체를 말합니다. 이터레이터는 next() 메서드를 호출하여 다음 요소에 접근하고, 데이터의 끝에 도달하면 StopIteration 예외를 발생시킵니다.

class MyIterator:
    def __init__(self):
        self.index = 0
        self.data = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    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
        
my_iter = MyIterator()
for item in my_iter:
    print(item)

위의 예시에서 MyIterator 클래스는 __iter__()와 __next__() 메서드를 구현하여 이터레이터를 생성합니다. __iter__()는 이터레이터 객체 자체를 반환하며, __next__()는 다음 요소를 반환하고 인덱스를 증가시킵니다.

데이터 변경 감지 및 자동 저장 구현하기

이터레이터를 이용하여 데이터 변경을 감지하고 자동으로 저장하는 기능을 구현하기 위해서는 데이터 컬렉션의 변경 시점에서 감지 코드를 추가하고, 필요에 따라 저장 작업을 수행하면 됩니다. 이를 위해서는 다음과 같은 과정을 거칠 수 있습니다.

class DataCollection:
    def __init__(self):
        self.data = []
        
    def add_data(self, value):
        self.data.append(value)
        self.save_data()
        
    def save_data(self):
        # 데이터를 저장하는 코드 작성
        pass

data_collection = DataCollection()
data_collection.add_data(1)
data_collection.add_data(2)

위의 예시에서 DataCollection 클래스는 add_data() 메서드를 통해 데이터를 추가할 때마다 save_data() 메서드를 호출하여 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터 변경 감지 로직과 실제 데이터를 저장하는 코드는 개별적으로 작성되어야 합니다.

이렇게 구현한 이터레이터를 통해 데이터 변경을 실시간으로 감지하고 필요한 경우 자동으로 저장하는 기능을 구현할 수 있습니다. 이는 데이터의 변경을 모니터링하고 중요한 정보를 손쉽게 보관하고자 할 때 특히 유용합니다.

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