들어가며

파이썬을 사용하다 보면, 대용량 데이터를 효율적으로 처리하거나 무한 시퀀스를 다루고 싶을 때 제너레이터(generator) 가 빛을 발합니다. 제너레이터는 한 번에 모든 값을 메모리에 올리지 않고, 필요할 때마다 한 개씩 생성한다는 점에서 메모리 사용량을 크게 줄여주는 장점이 있습니다. 이 글에서는 yield 키워드의 기본 개념부터 심화 주제인 yield from, 제너레이터 표현식, 그리고 실전 파이프라인 예시까지 차근차근 살펴보겠습니다.

1. 제너레이터란?

• 정의
  일반 함수와는 달리, yield 키워드를 포함한 함수를 제너레이터 함수라고 부릅니다. 이 함수를 호출하면 제너레이터 객체(generator object)가 반환되며, 이 객체는 이터레이터(iterator)로 동작합니다.
• 특징
  1. 지연 평가(Lazy Evaluation): 값이 필요할 때마다 생성 → 메모리 절약
  2. 상태 보존(Stateful): yield로 멈춘 위치와 지역 변수 상태를 그대로 유지
  3. 이터레이터 프로토콜: __iter__(), __next__() 메서드를 지원 → for 루프와 호환

2. yield 기본 사용법

def simple_gen():
    print("첫 번째 yield 직전")
    yield "A"
    print("두 번째 yield 직전")
    yield "B"
    print("완료!")

gen = simple_gen()
print(next(gen))  # 첫 번째 yield 직전 → "A"
print(next(gen))  # 두 번째 yield 직전 → "B"
# 이후 next(gen)를 호출하면 StopIteration 발생

1. simple_gen() 호출 → 제너레이터 객체 생성
2. next(gen) → 첫 yield까지 실행, "A" 반환
3. 다시 next(gen) → 두 번째 yield까지 실행, "B" 반환

3. yield from 심화

복수의 이터러블을 한꺼번에 이어서 처리할 때 yield from을 사용하면 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.

def chain(*iterables):
    yield from iterables[0]
    yield from iterables[1]
    # 또는:
    # for it in iterables:
    #     yield from it

# 사용 예
print(list(chain([1,2], "AB", range(3))))
# 출력: [1, 2, 'A', 'B', 0, 1, 2]

• 내부 이터러블의 요소를 차례로 꺼내 yield
• for 루프 없이 중첩 이터러블 처리 가능

4. 제너레이터 표현식

리스트 컴프리헨션과 거의 같은 문법이지만, 괄호를 [] 대신 ()로 바꾸면 제너레이터 표현식이 됩니다.

# 리스트 컴프리헨션
squares_list = [x*x for x in range(1_000_000)]

# 제너레이터 표현식
squares_gen = (x*x for x in range(1_000_000))

print(next(squares_gen))  # 0
print(next(squares_gen))  # 1
# … 계속 메모리 부담 없이 사용 가능

5. 실전 예제: 파이프라인 처리

여러 단계를 거쳐 데이터를 처리할 때, 각 단계를 제너레이터로 구현하면 매우 깔끔합니다.

# 1) 무한 시퀀스 생성
def integers(start=1):
    n = start
    while True:
        yield n
        n += 1

# 2) 짝수 필터
def evens(seq):
    for x in seq:
        if x % 2 == 0:
            yield x

# 3) 제곱 계산
def squares(seq):
    for x in seq:
        yield x * x

# 파이프라인 연결
gen = squares(evens(integers(1)))
for _ in range(5):
    print(next(gen))
# 출력: 4, 16, 36, 64, 100

• integers: 무한히 증가하는 숫자 생성
• evens: 짝수만 필터링
• squares: 제곱 계산
• 중간 결과를 리스트로 저장하지 않고 스트리밍 처리 가능

6. 제너레이터 제어: close()와 throw()

• gen.close(): 제너레이터를 강제 종료하고 GeneratorExit 예외를 발생시킵니다.
• gen.throw(exc_type): 제너레이터 내부에 예외를 던져, 내부에서 예외 처리 로직을 수행할 수 있습니다.

def foo():
    try:
        yield 1
    except ValueError:
        print("ValueError 처리됨!")
    yield 2

g = foo()
print(next(g))               # 1
print(g.throw(ValueError))   # "ValueError 처리됨!" 출력, 이후 2 반환

7. 언제 사용하면 좋을까?

• 대용량 데이터 스트리밍: 로그 파일, 대규모 CSV 등
• 네트워크 데이터 처리: 소켓 스트림, API 응답 청크
• 무한 시퀀스 생성: 시뮬레이션, 랜덤 넘버 생성
• 메모리 최적화: 전체 데이터를 한 번에 메모리에 올리기 어려울 때

마무리

yield와 제너레이터는 파이썬의 강력한 기능 중 하나로, 복잡한 데이터 파이프라인을 간결하고 메모리 효율적으로 구현할 수 있게 해 줍니다. 본 가이드를 바탕으로 다양한 상황에 제너레이터를 응용해 보시고, 스트리밍 처리나 무한 시퀀스 생성 등에서 그 진가를 느껴보세요!

PowerShell에서 Python Poetry 설치 및 PyPI 배포 가이드

작성일: 2025-04-29

📌 개요

이 글은 Windows 환경에서 PowerShell을 사용하여 Python의 패키지 관리 도구인 Poetry를 설치하고, 이를 활용해 PyPI에 패키지를 배포하는 과정을 자세히 안내합니다. 또한, 설치 후 생성되는 폴더인 pypoetry의 의미도 함께 설명합니다.

1. Poetry란?

Poetry는 Python의 패키지 및 의존성 관리, 빌드, 배포 등을 현대적으로 통합 관리할 수 있게 해주는 도구입니다. setup.py, requirements.txt, virtualenv, twine 등의 기능을 하나로 통합해 줍니다.

주요 기능

• 프로젝트 생성 및 관리
• 의존성 자동 설치 및 잠금(lock)
• 가상환경 자동 생성
• PyPI 배포 지원

2. PowerShell에서 Poetry 설치 방법

1️⃣ Python 설치 확인

python --version

없다면 https://www.python.org/downloads/windows/ 에서 설치하고, "Add Python to PATH" 옵션을 체크하세요.

2️⃣ Poetry 설치

(Invoke-WebRequest -Uri https://install.python-poetry.org -UseBasicParsing).Content | python -

3️⃣ 환경 변수 설정

poetry 명령이 인식되지 않는다면 다음 경로를 환경 변수에 추가합니다:

%USERPROFILE%\AppData\Roaming\Python\Scripts\

4️⃣ 설치 확인

poetry --version

3. Poetry를 사용한 PyPI 배포

1️⃣ 프로젝트 생성

poetry new my_package
cd my_package

2️⃣ pyproject.toml 설정 예시

[tool.poetry]
name = "my-package"
version = "0.1.0"
description = "A simple example package"
authors = ["홍길동 <hong@example.com>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

3️⃣ 패키지 빌드

poetry build

4️⃣ PyPI 토큰 설정 및 배포

poetry config pypi-token.pypi your_token_here
poetry publish --build

TestPyPI를 사용할 경우:

poetry config repositories.test-pypi https://test.pypi.org/legacy/
poetry publish --build -r test-pypi

4. C:\Users\<사용자>\AppData\Roaming\pypoetry 폴더란?

Poetry 설치 후 생성되는 pypoetry 폴더는 사용자 설정, 캐시, 가상환경, 인증 정보 등을 저장하는 디렉토리입니다.

주요 구성

삭제하면 초기화되지만, 문제가 없으면 그대로 두는 것이 좋습니다.

✅ 요약

📎 참고 링크

• Poetry 공식 문서
• PyPI
• Python 설치

🔧 VS Code에서 Poetry 가상환경 제대로 연동하는 방법 (pyenv + launch.json 설정 포함)

Python 프로젝트를 관리할 때 Poetry는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 하지만 VS Code와 Poetry를 연동할 때 인터프리터 감지가 안 되거나, 실행이 안 되는 불편함을 겪은 분들이 많을 거예요.

이 글에서는 pyenv + Poetry를 사용하는 프로젝트를 VS Code에서 완벽하게 연동하는 방법을 정리합니다. 특히 launch.json을 통해 디버깅까지 깔끔하게 설정하는 법도 다룹니다.

1️⃣ Poetry 가상환경 기본 구조 이해하기

Poetry는 기본적으로 가상환경을 아래 위치에 생성합니다:

# 프로젝트 외부 경로 (기본 설정)
C:\Users\<사용자>\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\<project-name>-<hash>

이로 인해 VS Code는 인터프리터를 자동으로 인식하지 못하는 경우가 많습니다.

2️⃣ Poetry 가상환경을 VS Code에서 인식시키는 방법

✅ 방법 1: 가상환경을 프로젝트 내부 .venv/에 생성 (강력 추천)

poetry config virtualenvs.in-project true
poetry env remove python      # (기존 가상환경 제거)
poetry install                # 가상환경 재생성 (.venv 생성됨)

이후 VS Code를 열면 .venv/Scripts/python.exe가 자동으로 감지됩니다.

✅ 방법 2: 수동으로 인터프리터 지정

1. 터미널에서 가상환경 경로 확인:

poetry env info --path

2. VS Code에서 Ctrl+Shift+P → Python: Select Interpreter
3. 위 경로의 Scripts/python.exe 선택

✅ 방법 3: .vscode/settings.json 직접 작성

{
  "python.defaultInterpreterPath": "C:\\Users\\flami\\AppData\\Local\\pypoetry\\Cache\\virtualenvs\\ice-breaker-xxxx\\Scripts\\python.exe"
}

3️⃣ launch.json으로 Poetry 가상환경에서 .py 자동 실행

VS Code의 launch.json을 설정하면 F5만 눌러도 poetry 가상환경에서 스크립트를 실행할 수 있습니다.

📁 예시 구조

ice_breaker/
├── main.py
└── .vscode/
    └── launch.json

📄 launch.json 예시

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Poetry Run: main.py",
      "type": "python",
      "request": "launch",
      "program": "${workspaceFolder}/main.py",
      "console": "integratedTerminal",
      "args": ["--debug"],

      "python": "C:\\Users\\flami\\AppData\\Local\\pypoetry\\Cache\\virtualenvs\\ice-breaker-xxxx\\Scripts\\python.exe"
    }
  ]
}

4️⃣ Poetry 환경 진입 여부 확인하는 방법

Poetry 가상환경에 들어와 있는지 확인하려면 다음 명령들을 활용하세요:

poetry env info --path
poetry env info
where python

또는 Python에서:

import sys
print(sys.prefix)

✅ 마무리 체크리스트

✨ 마치며

Poetry와 VS Code를 연동하면 패키지 관리 + 실행 + 디버깅까지 깔끔하게 통합됩니다.
이번 글의 설정대로만 따라 하면, 더 이상 “왜 VS Code에서 가상환경이 안 잡혀요?” 같은 고민은 끝입니다.

중첩 함수란 하나의 함수 내에서 다른 함수를 정의하는 것을 말합니다.  중첩 함수는 해당 부모 함수 내부에서만 유효하며 외부에서 직접 접근할 수 없습니다. 중첩 함수는 주로 부모 함수 내에서만 필요한 보조 작업을 수행하기 위해 사용됩니다.

def outer_function():
    def inner_function():
        return "This is inner function."
    
    return inner_function()

# outer_function을 호출하여 중첩된 inner_function을 실행합니다.
result = outer_function()
print(result)  # 출력: This is inner function.

위의 예시에서 inner_function은 outer_function 내에서만 정의되었습니다. 이는 outer_function 외부에서는 직접적으로 접근할 수 없음을 의미합니다.

일급객체(first-class object)란 프로그래밍에서 아래에 나열된 특징을 가지는 모든 객체들을 가리킵니다. 

• 모든 요소는 할당 명령문의 대상이 될 수 있습니다.
• 모든 요소는 동일 (equal, ==) 비교의 대상이 될 수 있습니다.
• 모든 요소는 함수의 파라미터가 될 수 있습니다. 
• 모든 요소는 함수의 반환 값이 될 수 있습니다.

파이썬의 일급 객체는 다음과 같은 특징을 가지는 요소들이 있습니다.

• 함수 (Function): 함수는 변수에 할당되거나 다른 함수의 인자로 전달될 수 있습니다.
• 클래스 (Class): 클래스도 일급 객체로 간주됩니다. 
• 메서드 (Method): 클래스 내부의 함수도 일급 객체로 취급됩니다.

다음은 함수를 일급 객체로 이용한 예제입니다. 

def add(n1, n2):
    return n1 + n2

def subtract(n1, n2):
    return n1 - n2

def multiply(n1, n2):
    return n1 * n2

def divide(n1, n2):
    return n1 / n2

## int/string/float 등과 같이 함수도 일급 객체로 활용

def calculate(calc_function, n1, n2):
    return calc_function(n1, n2)

result = calculate(add, 2, 3)
print(result)

파이썬 무제한 인자  이해하기

파이썬에서 무제한 인자를 사용하면 함수에 임의 개수의 인자를 전달할 수 있습니다. 이를 통해 함수를 더 유연하게 작성할 수 있습니다.

1. *args (Positional Arguments)

•  *args는 임의 개수의 인자를 받아서 튜플(Tuple) 형태로 저장합니다.
• 함수 내에서 *args를 사용하면 여러 개의 인자를 처리할 수 있습니다.

def print_args(*args):
    for arg in args:
        print(arg)

print_args(1, 2, 3)  # 출력: 1 2 3

2. **kwargs (Keyword Arguments)

• **kwargs는 임의 개수의 키워드 인자를 받아서 딕셔너리(Dictionary) 형태로 저장합니다.
• 함수 내에서 **kwargs를 사용하면 여러 개의 키워드 인자를 처리할 수 있습니다.  

def print_kwargs(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_kwargs(name="Alice", age=30)  # 출력: name: Alice, age: 30

데코레이터란 데코레이터는 기존의 함수나 클래스를 수정하지 않고 그 기능을 확장하거나 변경하는 방법을 제공합니다. 이는 함수형 프로그래밍의 아이디어 중 하나로, 코드를 재사용하고 가독성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

데코레이터의 구조

데코레이터는 보통 함수로 정의되며, 다른 함수를 인수로 받아 처리한 후 그 함수를 반환합니다. 데코레이터를 사용하여 함수에 추가적인 기능을 덧붙일 수 있습니다.

def decorator_function(func):
    def wrapper():
        print("Before calling the function")
        func()
        print("After calling the function")
    return wrapper

@decorator_function
def say_hello():
    print("Hello, world!")

say_hello()

출력 :
Before calling the function
Hello, world!
After calling the function

위의 코드에서 decorator_function은 데코레이터 함수로, say_hello 함수를 인수로 받아 그 기능을 수정하고 있는 것을 볼 수 있습니다.

데코레이터의 장점

1. 재사용성: 데코레이터를 사용하면 코드의 재사용성을 높일 수 있습니다. 동일한 기능을 여러 함수에 적용하려면 데코레이터를 각 함수에 적용하면 됩니다.
2. 가독성: 데코레이터를 사용하면 함수의 핵심 기능과 추가 기능을 분리하여 코드를 더 읽기 쉽게 만듭니다.
3. 유연성: 데코레이터를 사용하여 함수의 동작을 동적으로 변경할 수 있습니다. 이는 코드를 더 유연하고 확장 가능하게 만듭니다.

데코레이터의 활용

• 로깅(logging)
• 인증 및 권한 부여(authentication, authorization)
• 성능 측정
• 캐싱(caching)
• 예외 처리

1.  len() : 문자열 길이 구하기 

str = "Life is good"
lenStr = len(str)  # 문자열 길이 구하기
print(lenStr)  # 출력: 12

2. find(),  index() : 문자열 특정 문자  인덱스 찾기

text = "Hello, World!"
print(text.find("World"))   # 출력: 7
print(text.index("World"))  # 출력: 7

3. upper(), lower() : 문자열 대/소문자 변환하기

text = "Hello, World!"
print(text.lower())  # 출력: hello, world!
print(text.upper())  # 출력: HELLO, WORLD!

4. strip(), lstrip(), rstrip() : 문자열 양쪽, 왼쪽, 오른쪽 공백 제거하기 

text = "   Hello, World!   "
print(text.strip())   # 출력: Hello, World!
print(text.lstrip())  # 출력: Hello, World!   
print(text.rstrip())  # 출력:    Hello, World!

5. split() : 문자열을 구분자를 기준으로 분할하여 리스트로 반환하기 

text = "apple, banana, cherry"
print(text.split(", "))  # 출력: ['apple', 'banana', 'cherry']

6. join() : 문자열 리스트를 지정된 구분자로 연결하기 

words = ['apple', 'banana', 'cherry']
print(", ".join(words))  # 출력: apple, banana, cherry

7. startswith(prefix), endswitch(suffix) : 문자열이 특정 접두사 혹은 접미사로 시작/끝나는지 확인하기

text = "Hello, World!"
print(text.startswith("Hello"))  # 출력: True
print(text.endswith("World!"))   # 출력: True

8. replace(old, new) : 문자열에서 지정된 문자 대체하기 

text = "Hello, World!"
new_text = text.replace("World", "Python")
print(new_text)  # 출력: Hello, Python!

파이썬은 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 다양한 자료구조를 제공합니다. 그 중에서도 딕셔너리(Dictionary)는 키(key)와 값(value)으로 이루어진 유연한 데이터 구조로, 파이썬 프로그래밍에서 빠질 수 없는 중요한 요소 중 하나입니다. 

파이썬 딕셔너리의 기초

파이썬 딕셔너리는 중괄호 {}를 사용하여 정의하며, 키와 값은 콜론(:)으로 구분하여 표현됩니다. 

my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}

위의 예시에서 'name', 'age', 'city'는 키(key)이고, 'Alice', 30, 'New York'은 각각 해당하는 값(value)입니다. 딕셔너리는 키를 사용하여 값을 검색하고 수정할 수 있습니다.

딕셔너리의 활용

값 접근과 수정

딕셔너리에서 값에 접근하려면 대괄호 [ ] 안에 키를 넣어주면 됩니다.

print(my_dict['name'])  # 출력: Alice

키를 사용하여 값을 수정할 수도 있습니다

my_dict['age'] = 31
print(my_dict)  # 출력: {'name': 'Alice', 'age': 31, 'city': 'New York'}

새로운 키-값 쌍 추가

my_dict['gender'] = 'Female'
print(my_dict)  # 출력: {'name': 'Alice', 'age': 31, 'city': 'New York', 'gender': 'Female'}

새로운 키-값 쌍을 추가하려면 해당 키를 지정하고 값을 할당하면 됩니다

딕셔너리의 중첩

파이썬 딕셔너리는 중첩하여 사용할 수 있습니다. 다음은 중첩된 딕셔너리의 예시입니다

nested_dict = {
    'person1': {'name': 'Alice', 'age': 30},
    'person2': {'name': 'Bob', 'age': 25}
}

위의 예시에서는 'person1', 'person2'라는 키에 각각 다른 딕셔너리가 할당되어 있습니다.

심화: 복잡한 중첩 구조

더 복잡한 중첩 구조의 딕셔너리를 사용할 수도 있습니다. 

complex_dict = {
    'outer_dict': {
        'inner_dict_1': {
            'inner_list': [
                {'key1': 'value1'},
                {'key2': 'value2'}
            ]
        },
        'inner_dict_2': {
            'inner_list': [
                {'key3': 'value3'},
                {'key4': 'value4'}
            ]
        }
    }
}

위의 예시에서는 'outer_dict' 안에 두 개의 'inner_dict'가 있고, 각각의 'inner_dict' 안에는 리스트가 있으며, 리스트 안에는 또 다른 딕셔너리가 포함되어 있습니다.

중첩 구조의 출력 

# 중첩된 딕셔너리 값 출력 예시
print(complex_dict['outer_dict']['inner_dict_1']['inner_list'][0]['key1'])  # 출력: value1

결론

파이썬의 딕셔너리는 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 강력한 도구입니다. 기초적인 사용법부터 복잡한 중첩 구조까지 다양한 형태로 활용할 수 있으며, 이를 통해 다양한 데이터를 효율적으로 다룰 수 있습니다. 딕셔너리의 활용은 파이썬 프로그래밍에서 중요한 부분이므로, 잘 익혀두는 것이 좋습니다.

이상으로 파이썬 딕셔너리에 대한 기초부터 심화까지의 내용을 다뤄보았습니다. 

Slice Notation이란?

Slice notation은 데이터 시퀀스의 부분을 선택하는 방법입니다. 이것은 데이터를 가져오거나 잘라낼 때 사용됩니다. 일반적으로 start:stop:step 형식으로 작성되며, 각각의 요소는 선택할 범위를 지정합니다. 각 요소는 선택적이며, 생략할 수 있습니다.

1. 기본 슬라이스 표기법

• a[start:stop]: start부터 stop-1까지의 아이템을 선택합니다.
• a[start:]: start부터 끝까지의 아이템을 선택합니다.
• a[:stop]: 처음부터 stop-1까지의 아이템을 선택합니다.
• a[:]: 전체 어레이의 복사본을 생성합니다.

2. Step 이용 

• a[start:stop:step]: start부터 시작하여 step-1까지의 step별 아이템을 선택합니다.

3.  음수 인덱스 

• a[-1]: 어레이의 마지막 아이템을 선택합니다.
• a[-2:]: 어레이의 마지막 두 개의 아이템을 선택합니다.
• a[:-2]: 마지막 두 개의 아이템을 제외한 모든 아이템을 선택합니다

4. 역순 슬라이싱

• a[::-1]: 어레이의 모든 아이템을 역순으로 선택합니다.
• a[1::-1]: 처음 두 개의 아이템을 역순으로 선택합니다.
• a[:-3:-1]: 마지막 두 개의 아이템을 역순으로 선택합니다.
• a[-3::-1]: 마지막 두 개의 아이템을 제외한 모든 아이템을 역순으로 선택합니다.

5. 예시

 - 리스트(List) 슬라이싱

my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 인덱스 2부터 5(포함하지 않음)까지의 요소를 선택
print(my_list[2:5])  # 출력: [2, 3, 4]

# 리스트의 처음부터 인덱스 5까지의 요소를 선택
print(my_list[:5])   # 출력: [0, 1, 2, 3, 4]

# 인덱스 5부터 끝까지의 요소를 선택
print(my_list[5:])   # 출력: [5, 6, 7, 8, 9]

# 인덱스 1부터 끝까지의 요소를 하나 건너뛰며 선택
print(my_list[1::2])  # 출력: [1, 3, 5, 7, 9]

# 리스트를 역순으로 출력
print(my_list[::-1])  # 출력: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

 - 문자열(String) 슬라이싱

my_string = "Hello, World!"

# 문자열의 인덱스 7부터 12(포함하지 않음)까지의 부분 문자열을 선택
print(my_string[7:12])  # 출력: World

# 문자열의 처음부터 인덱스 5까지의 부분 문자열을 선택
print(my_string[:5])    # 출력: Hello

# 인덱스 7부터 끝까지의 부분 문자열을 선택
print(my_string[7:])    # 출력: World!

# 문자열을 역순으로 출력
print(my_string[::-1])  # 출력: !dlroW ,olleH