list comprehension이란 무엇인가요?

Question

Accepted Answer

**list comprehension**은 하나의 표현식으로 iterable을 변환하거나 필터링하여 리스트를 만드는 간결하고 읽기 쉬운 방법입니다 — 리스트에 append하는 `for` 루프에 대한 Python의 관용적 대안입니다.

## 기본 문법

```python
# 루프 방식:
squares = []
for n in range(5):
    squares.append(n ** 2)

# comprehension 방식 — 동일한 결과, 한 줄
squares = [n ** 2 for n in range(5)]   # [0, 1, 4, 9, 16]
#          └expr──┘ └──for 절────┘
```

"range(5)의 각 n에 대해 n의 제곱"으로 읽습니다. 수동 루프보다 더 간결하고 종종 더 빠릅니다.

## 필터 추가하기 (if)

```python
# 짝수만 유지
evens = [n for n in range(10) if n % 2 == 0]   # [0, 2, 4, 6, 8]

# 변환과 필터링을 함께
result = [n * 2 for n in range(10) if n % 2 == 0]  # [0, 4, 8, 12, 16]
```

## 출력에 조건 표현식

```python
# if/else는 for 앞에 옵니다 (필터가 아니라 표현식의 일부)
labels = ["even" if n % 2 == 0 else "odd" for n in range(4)]
# ["even", "odd", "even", "odd"]
```

## 다른 타입을 위한 comprehension

```python
{x ** 2 for x in range(5)}             # set comprehension → {0, 1, 4, 9, 16}
{k: v for k, v in pairs}               # dict comprehension
(x ** 2 for x in range(5))             # generator expression — 지연 평가, 메모리 효율적
```

동일한 문법으로 set과 dict도 만들 수 있으며, 괄호를 사용하면 값을 지연 생성하는 **generator expression**이 됩니다(전체 리스트가 메모리에 없음 — 대용량 데이터에 적합).

## 사용하지 말아야 할 때

```python
# ❌ 깊이 중첩되거나 복잡한 로직 → 일반 루프가 더 읽기 쉬움
matrix = [[row[i] for row in data] for i in range(cols)]  # 괜찮지만, 과도하게 중첩하지 말 것
```

comprehension은 단순하게 유지하세요. 여러 중첩 루프나 복잡한 조건이 필요하다면 일반 루프가 더 명확합니다.

## 왜 중요한가

list comprehension은 전형적인 "Pythonic" 기능으로 — 간결하고 읽기 쉬우며 동등한 루프보다 종종 더 빠르고, 데이터를 변환하고 필터링하는 데 끊임없이 사용됩니다.

이를 숙달하는 것(set/dict/generator 변형, 그리고 대용량 데이터를 위한 지연 generator expression 포함)은 관용적인 Python을 작성하는 데 필수적입니다.

언제 사용할지(단순한 변환/필터) 대 일반 루프를 사용할지(복잡한 로직)를 아는 것은 깔끔하고 읽기 쉬운 코드의 표시입니다.