오늘날 많은 애플리케이션들은 대량의 데이터를 다루어야 하는데, 이때 메모리 부족이나 처리 속도의 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 이터레이터를 활용한 대용량 데이터 읽기 및 쓰기 방법을 소개하겠습니다.

데이터 읽기

많은 데이터를 처리할 때는 전체 데이터를 메모리에 한 번에 로드하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 대신, 이터레이터를 사용하여 한 번에 처리할 수 있는 양의 데이터를 조금씩 읽어올 수 있습니다.

f = open('large_data.txt', 'r')
for line in f:
    # 각 줄에 대한 처리 로직
    process_line(line)
f.close()

위의 예제에서는 open 함수를 통해 파일을 열고, for 루프를 통해 한 줄씩 데이터를 읽어옵니다. 데이터 처리 로직은 process_line 함수에 구현하면 됩니다.

데이터 쓰기

이터레이터를 사용한 데이터 쓰기 역시 가능합니다. 대량의 데이터를 한 번에 처리하지 않고, 조각 내서 파일에 쓸 수 있습니다.

data = get_large_data()
f = open('output.txt', 'w')
for chunk in data:
    f.write(chunk)
f.close()

위의 예제에서는 get_large_data 함수를 통해 대용량 데이터를 가져오고, for 루프를 통해 데이터를 작은 조각으로 나누어 파일에 씁니다.

정리

이터레이터를 활용하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 데이터를 일부씩 읽거나 쓰면서 메모리 관리와 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션이 더 효율적이고 확장 가능한 구조로 개발될 수 있습니다.

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