Python Generator & Decorator 파이썬 제너레이터와 데커레이터란?

Generator 제너레이터

제너레이터는 간단한 프로그램보다 시각적 이미지 분석 인공 신경망인 CNN(convolution nural network) 모델의 성능을 높이기 위한 방법 중 하나인 데이터 증식에 많이 쓰인다.

파이썬 제너레이터는 시퀀스를 생성하는 객체이다. 기존에 사용하던 방식처럼

 

전체 시퀀스를 한 번에 메모리에 생성하고 정렬할 필요 없이

, 잠재적으로 아주 큰 시퀀스를 제너레이터로 순회할 수 있다.

 

제너레이터는 우리가 전에 사용했던 range() 함수도 제너레이터의 종류중 하나이다.

 

range()중 하나라고 하면 감이 잡히는 사람이 있고 잡히지 않는 사람이 있을텐데 한 번 같이 따라가보자.

 

1에서 100까지 더하는 예제

>>> sum(range(1, 101))
5050

제너리에터를 순회할 때 마다, 마지막으로 호출된 값을 기억하고 그 다음 값을 반환하는 것이 range()의 특성인데 일반 함수와 달리 제너레이터는 이전 호출에 대한 메모리가 없다는 점이 있다.

 

이 사실을 짚고 이제 잠깐의 제너레이터를 경험해보자.

yield

Generator를 알기 위해서는 yield 키워드를 알아야 하는데, yield은 함수를 종결하지 않고 값을 계속 반환할 때 사용된다.

이 말을 좀 더 풀어서 말 하자면

반복적으로 값을 return 하고 싶을 때 사용한다.

def genFunc():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

print(list(genFunc()))
>>> [1, 2, 3]

yield 문이 함수 안에서 어떤 동작을 수행하는 것을 제너레이터라고 한다.

 

generator

generator : yield가 포함된 함수 라고 간단하게 이야기 할 수 있다.

 

제너레이터에 대한 깊은 내용은 추후에 CNN 신경망에 대해 학습할 때 더 깊게 봐보자!

 

데커레이터

데커레이터란 하나의 함수를 취해서 또 다른 함수를 반환하는 함수이다.

 

우리가 데커레이터를 사용하게 된다면 소스코드를 바꾸지 않고, 사용하고 있는 함수를 수정하여, 함수에 전달된 인자, 디버깅을 할 수 있게 된다.

 

만약 우리가 매개변수 a와 b를 더해주는 함수가 있다고 해보자.

def adding(a, b):
    return a + b

이제 이 함수에 대한 정보를 갑자기 얻고 싶을 때가 있다.

 

예를 들어 함수 이름이라던지, 매개변수로 어떤 값이 들어갔는지가 알고싶을 때 데커레이터를 사용한다.

 

데커레이터

def proove_it(func):
    do_func(*args):
        print('Running function name is : ', func.__name__)
        print('arguments is : ', args)
        result = func(*args)
        print('Result: ', result)
        return result
    return do_func

데커레이터를 생성하였다.

 

데커레이터에는 Running function name에 대한 정보와 arguments에 대한 정보, 마지막으로 result 결과를 출력시켜준다.

 

기존 함수 adding에서는 단지 result만 출력시켰다면 proove_it데커레이터에서는 다양한 정보를 포함시킬 수 있다.

 

데커레이터 사용 방법

데커레이터를 사용하는 방법에는 두 가지 방법이 있다.

 

• 수동으로 사용하는 방법
  수동으로 사용하는 방법은 데커레이터 이름에 인자로 함수를 전달한다.

def info_it(func):
    def new_function(*args):
        print('Running function', func.__name__)
        print('Positional arguments:', args)
        result = func(*args)
        print('Result: ', result)

        return result
    return new_function

def adding(a, b):
    return a + b

Manual_use = info_it(add_ints)
Manual_use(3, 4)

• @decorator_name 으로 함수 위에 추가시키는 방법
  함수 위에 어노테이션과 같은 방식으로 추가한다.

  def info_it(func):
    def new_function(*args):
        print('Running function', func.__name__)
        print('Positional arguments:', args)
        result = func(*args)
        print('Result: ', result)
  
        return result
    return new_function
  
  @info_it
  def add_ints(a, b):
  return a + b
  
  add_ints(3, 4)
  

   

또한 데커레이터는 다중으로 적용할 수 있다.