[Python] 제너레이터 표현식

Jun 05, 2025

Contents

리스트 내포(list comprehension)과 비슷하지만, 메모리에 모든 값을 저장하지 않고 하나씩 생성해주는 문법입니다.


(expression for item in iterable if 조건)

⚠️ [] 대신 ()를 사용합니다.


gen = (x * x for x in range(5))
print(gen)          # <generator object ...>
print(next(gen))    # 0
print(next(gen))    # 1
print(next(gen))    # 4


evens = (x for x in range(10) if x % 2 == 0)

for n in evens:
    print(n)  # 0 2 4 6 8

구분	리스트 내포 (List Comprehension)	제너레이터 표현식 (Generator Expression)
문법	`[x * x for x in range(5)]`	`(x * x for x in range(5))`
결과	리스트 반환	제너레이터 반환
메모리	한 번에 모든 값 저장	필요한 순간에 하나씩 생성 (메모리 절약)
속도	빠름 (작은 데이터에 적합)	느릴 수 있음 (큰 데이터에 적합)

💡

필요한 순간에 하나씩 생성

→ 현재 위치(index같은 내부 상태)만 저장하고 next() 등으로 호출하면 알고리즘 실행해서 결과 반환


total = sum(x * x for x in range(1000000))  # ✅ 효율적

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Jun 05, 2025

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리스트 내포(list comprehension)과 비슷하지만, 메모리에 모든 값을 저장하지 않고 하나씩 생성해주는 문법입니다.


(expression for item in iterable if 조건)

⚠️ [] 대신 ()를 사용합니다.


gen = (x * x for x in range(5))
print(gen)          # <generator object ...>
print(next(gen))    # 0
print(next(gen))    # 1
print(next(gen))    # 4


evens = (x for x in range(10) if x % 2 == 0)

for n in evens:
    print(n)  # 0 2 4 6 8

구분	리스트 내포 (List Comprehension)	제너레이터 표현식 (Generator Expression)
문법	`[x * x for x in range(5)]`	`(x * x for x in range(5))`
결과	리스트 반환	제너레이터 반환
메모리	한 번에 모든 값 저장	필요한 순간에 하나씩 생성 (메모리 절약)
속도	빠름 (작은 데이터에 적합)	느릴 수 있음 (큰 데이터에 적합)

💡

필요한 순간에 하나씩 생성

→ 현재 위치(index같은 내부 상태)만 저장하고 next() 등으로 호출하면 알고리즘 실행해서 결과 반환


total = sum(x * x for x in range(1000000))  # ✅ 효율적

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