Python 내장 리스트와 Generator

* 내장 리스트 *



def devider(n):

   i = 1

   dv = [] 

   while(i <= n ): 

   if (n%i == 0): 

     dv.append(i)
       i += 1

     return dv 



 # 내장 리스트 방법 

def devider2(n): 

 return [d for d in range(1, n+1) if n%d == 0 ]





sal = [1000, 2000,3000, 4000, 5000]

net = [(n - (n * 0.033)) for n in sal]

print (net)



data = [(70, 60), (80, 40), (30,55)]

ft = [c[0] for c in data]

print(sum(ft))

st = [c[1] for c in data]

print(sum(st))



조건부 내장 리스트

if를 붙여서 조건을 추가할 수 있다.

sal = [1000, 2000,3000, 4000, 5000]

net = [(n - (n * 0.033)) for n in sal if n > 3000]

print (net)



* generator *

내장 리스트에 [] 대신 ()을 사용하면 generator가 생성 된다.

generator 사용 이유 : 메모리 절약.



내장 리스트는 생성 시 메모리를 모두 잡지만,

generator는 사용 시점에 값이 계산 되며 이전 계산 값은 기억하지 않는다.





import sys

내장 list 생성 방식

myLL = [n *10 for n in range(1,10000)] 

print(sys.getsizeof(myLL)) # range의 크기에 따라 메모리 증가 함.



generator 생성 방식

myGE = (n *10 for n in range(1,10000)) 

print(sys.getsizeof(myGE))

generator는 range의 크기에 따라 메모리 증가 하지 않음. 객체 메모리만 잡힐뿐 메모리에 담고 있지 않음.

때문에 bigdata 처리할 때 유용 함.





*Generator : 함수 기반 Generator와 내장 Generator*

함수기반 Generator

def fn() :

    yield 10    

 yield 20   

 yield 30    

 yield 40

f = fn() # generator 객체

print(f)

print(next(f))

print(" ")

for i in f:

    print(i)



yield를 이용한 함수기반 Generator 객체는 내장 Generator에 비해 복잡한 연산의 결과를 Generator로 만들때 유용하다.

def divider(n):

    for i in range(1, n+1):

        if (n%i == 0):

            yield i



f = divider(10)

for n in f:

    print(n)





함수기반 Generator를 이용하여 세금 3.3을 제한 실수령액을 계산

def net(n):

    for i in n:

        yield i - i*0.033        



n = net(salary)

for i in n:

    print(i)



비교 : 동등한 결과를 내는 기존 내장 generator

result = (n - n*0.033 for n in salary)



d ={'name': 'son', 'kor':100, 'eng':80,
      'name': 'kang', 'kor':80, 'eng':100} 

print([n for n in d.values() if type(n) == int])