iterable과 iterator의 차이는 무엇인가요?

Question

Accepted Answer

**iterable**은 반복할 수 있는 모든 것(list, string, dict)이고, **iterator**는 실제 반복을 수행하여 값을 한 번에 하나씩 생성하고 위치를 추적하는 객체입니다. 이 구분은 Python에서 `for` 루프가 동작하는 방식의 기반입니다.

## 두 가지 프로토콜

```text
iterable → __iter__()를 가짐  → iterator를 반환
iterator → __next__()를 가짐  → 다음 값을 반환 (그리고 자신을 반환하는 __iter__)
```

## for 루프가 실제로 동작하는 방식

```python
# 이 for 루프는...
for x in [1, 2, 3]:
    print(x)

# ...대략 다음과 동등함:
it = iter([1, 2, 3])    # __iter__ → iterable에서 iterator를 얻음
while True:
    try:
        x = next(it)     # __next__ → 다음 값을 얻음
        print(x)
    except StopIteration: # 소진되면 발생 → 루프 종료
        break
```

`for` 루프는 `iter()`를 호출하여 iterator를 얻은 다음, `StopIteration`이 끝을 알릴 때까지 `next()`를 반복 호출합니다. 이 프로토콜이 모든 iterable을 반복 가능하게 만드는 것입니다.

## 실제로 iterable vs iterator

```python
nums = [1, 2, 3]        # iterable (리스트)
it = iter(nums)         # 그것에 대한 iterator

next(it)   # 1
next(it)   # 2
next(it)   # 3
next(it)   # StopIteration

# 리스트는 재사용 가능함 (루프마다 새 iterator를 얻음);
# iterator는 한 번 소비됨 — 한 번 통과 후 소진됨
list(it)   # [] — 이미 다 사용됨
```

핵심 차이: iterable(리스트)은 여러 번 반복할 수 있고(각 `for`가 새 iterator를 얻음), iterator는 **일회용**입니다 — 한번 소진되면 비어 있습니다.

## 사용자 정의 iterator 만들기

```python
class Countdown:
    def __init__(self, start): self.n = start
    def __iter__(self): return self          # iterable이 자신을 iterator로 반환
    def __next__(self):
        if self.n <= 0:
            raise StopIteration               # 끝을 알림
        self.n -= 1
        return self.n + 1

for x in Countdown(3):   # 3, 2, 1
    print(x)
```

## generator는 iterator임

```python
def gen(): yield 1; yield 2     # generator 함수는 자동으로 iterator를 반환
```

generator는 iterator를 만드는 쉬운 방법입니다 — `yield`가 `__next__`/`StopIteration` 기계를 대신 처리합니다.

## 왜 중요한가

iterable/iterator 구분은 Python에서 **`for` 루프가 동작하는 방식**과, iterator 프로토콜을 통해 모든 컬렉션(list, dict, 파일, generator)에 걸쳐 반복이 어떻게 통일되는지를 설명합니다.

이를 이해하면 실제 동작이 명확해집니다 — iterator가 왜 한 번만 소비될 수 있는지(흔한 버그: generator/zip을 두 번 반복하면 두 번째에는 아무것도 안 나옴), generator가 왜 iterator인지, 그리고 자신의 객체를 iterable하게 만드는 방법 등이죠.

이 프로토콜은 Python의 우아하고 일관된 반복 모델의 기반이며, generator, 지연 평가, 사용자 정의 iterable 클래스를 다루는 데 필수적입니다.