python에서 Generator의 길이는 어떻게 계산하는게 좋을까요?

2 분 소요

Why need generator?

  • 다른 사람이 잘 만들어둔 python library를 쓰다보면, 가끔 분명히 컨테이너인 것 같은데 []로 접근되지 않는 경우가 있습니다. 보통 에러 코드는 다음과 같죠. 즉, ‘generator’는 subscriptable하지 않다라는 이야기입니다. 그리고 이는 다시, ‘해당 객체에 __get__메소드가 구현되어 있지 않아서, []를 통해 접근할 수 없다는 이야기입니다.
TypeError: 'generator' object is not subscriptable
  • 그리고 보통 우리는 이럴 때, 아주 쉽게, list()등을 붙여서 리스트로 가져오곤 합니다. 그러나, list로 변환하면 아주 간편해지는 것은 모두 알고 있습니다. 그러함에도 generator로 굳이 만들어둔 것에는 합당한 이유가 있겠죠?
  • 다음을 보면 그 이유가 명확합니다. generator를 list로 만들면, 다음과 같이 저장해야 하는 용량이 급증하고, 이는 RAM에 과부하가 걸린다는 것을 의미하죠.
import sys

N = 10**6
gen_A = (i for i in range(0, N))
lst_A = [i for i in range(0, N)]
print(f"gen_A: {sys.getsizeof(gen_A)}")
print(f"lst_A: {sys.getsizeof(lst_A)}")
gen_A: 88
lst_A: 8697464

Length of Generator?

  • 하지만, 어쩔 수 없이, Generator의 길이를 체크해야 할 때가 있을 수 있죠. 그때는 두가지 방법이 있을 수 있습니다. 1) generator를 list로 변형하고 len()함수를 사용해서 체크 2) generator의 요소들을 하나씩 읽어들이면서, 1씩 증가하면서 체크.
  • 둘다 적절해보입니다만, 1)번의 경우 당연하지만, 리스트로 만들어야 하므로, 메모리에 문제가 발생할 수 있습니다. 그리고, 비교해봤을 때, 그렇게 압도적으로 빠르지도 않아요. 그리고, 정확하게 RAM의 사용량을 체크하려면 다른 방법을 써야 하지만, 귀찮아서 그냥 코드 앞뒤를 비교하는 식으로 처리했습니다. 즉, 전체를 다 램에 올리는 것보다는 하나씩 처리하는 것이 훨씬 효율적이라는 이야기죠.
== METHOD 1: list materialization and use len
Before code: 81.6
After  code: 83.7
execution time: 1.442821979522705
========================================
== METHOD 2: loop with generator and cout
Before code: 80.3
After  code: 80.4
execution time: 1.683372974395752
== complete
  • 코드는 다음과 같습니다. psutil을 사용해서 메모리의 사용량을 체크했으며, 앞에서 언급한 바와 같이, 해당 코드의 앞 뒤로 메모리사용량의 변화만을 체크하였습니다. 대략적인 변화만을 알기 위함이죠.
"""
just wondering 
which one is faster
1) list materialization and use len
2) loop with generator and cout
"""

import time
import psutil
import sys

def print_virtual_memory_usage():
    # 현재의 메모시 사용량을 %로 출력하는 함수
    memory_usage_dict = dict(psutil.virtual_memory()._asdict())
    memory_usage_percent = memory_usage_dict['percent']
    return memory_usage_percent
    #print(f"memory_usage_percent: {memory_usage_percent}%")

########################################
N = 10**7

#######################################
# 1) list materialization and use len
print("== METHOD 1: list materialization and use len")
simple_gen = (i for i in range(0, N))
start_time = time.time()
print(f"Before code: {print_virtual_memory_usage()}")
simple_lst = list(simple_gen)
l1 = len(simple_lst)
print(f"After  code: {print_virtual_memory_usage()}")
del simple_lst
print(f"execution time: {time.time() - start_time}")
print("=="*20)

#######################################
# 2) loop with generator and cout
print("== METHOD 2: loop with generator and cout")
simple_gen = (i for i in range(0, N))
start_time = time.time()
l2 = 0
print(f"Before code: {print_virtual_memory_usage()}")
for x in (i for i in range(0, N)):
    l2+=1
print(f"After  code: {print_virtual_memory_usage()}")
print(f"execution time: {time.time() - start_time}")
##########################################
assert l1==l2

print("== complete")

built-in function len.

  • 또한, python에서 기본적으로 제공하는 built-in 함수인 len이 어떻게 구성되어 있는지도 체크해봤습니다.
  • built-in function은 이 링크에 존재하며, python -> cpython -> bitinmodule.c에 존재합니다. 또 그 긴 코드 파일 내에서 builtin_len라는 이름으로 존재합니다.
  • 그리고, 해당 코드는 PyObject, 즉, C로 되어 있습니다. 누가 “왜 len이 그렇게 빠르냐?, native python으로는 그 속도를 낼 수 없냐?” 라고 묻는다면 없습니다. C로 되어 있으니까요 걔는.

wrap-up

  • 결국, 이 내용은 다시, “무분별한 list형태로의 변환을 지양하자” 로 귀결되는 내용입니다. 편하다고, 그냥 list로 바꿀 경우 메모리에 문제가 생겨서 컴퓨터가 뻗을 수도 있는 것이죠.
  • 물론, 이후에 numba가 더 발전한다면, 가능할지도 모르는 일이기는 하죠.

reference

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