(파이썬 내장 함수 완벽 정리 ②) zip, map, filter, any, all로 코드의 차원을 높여보자

안녕하세요, 20년 넘게 파이썬과 함께한 ‘코딩하는곰’입니다. 파이썬의 매력은 풍부한 표준 라이브러리와 강력한 내장 함수에 있습니다. 특히 zip, map, filter, any, all은 단순한 반복문과 조건문을 우아하고 효율적인 표현식으로 바꿔주는 마법 같은 도구들이죠. 오늘은 이 다섯 가지 함수를 깊이 있게 파헤쳐, 여러분의 코드가 한 단계 업그레이드되는 순간을 함께 만들어보겠습니다. 초보자도 이해하기 쉽게, 실무에서 바로 쓸 수 있는 예제와 함께 설명할 테니 끝까지 함께해 주세요!

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1. 데이터의 짝을 맞추는 마법사: zip() 함수

zip() 함수는 여러 개의 이터러블(리스트, 튜플, 문자열 등)을 병렬로 순회하며, 동일한 인덱스의 요소들을 튜플로 묶어주는 역할을 합니다. 마치 옷의 지퍼를 올리듯 데이터를 하나로 연결한다고 생각하면 쉽습니다. 기본 사용법과 예제 가장 간단한 형태는 두 개의 리스트를 합치는 것입니다.

names = ["곰", "토끼", "여우"]
ages = [5, 3, 7]
# zip을 사용해 이름과 나이를 짝지어 봅시다.
for name, age in zip(names, ages):
    print(f"{name}는 {age}살입니다.")

출력 결과:

곰는 5살입니다.
토끼는 3살입니다.
여우는 7살입니다.

실무 활용 팁 & 주의사항

1. 길이가 다른 이터러블: zip()은 가장 짧은 이터러블의 길이에 맞춰 동작합니다. 긴 데이터의 나머지는 무시되므로, 모든 데이터를 사용하려면 itertools.zip_longest()를 고려해야 합니다.
2. 한 번만 소비 가능: zip()의 결과는 이터레이터입니다. 리스트로 변환(list(zip(...)))하지 않으면 한 번만 순회할 수 있습니다.
3. 딕셔너리 변환: zip()은 두 리스트로부터 딕셔너리를 생성할 때 매우 유용합니다.

   keys = ["name", "age", "job"]
   values = ["코딩하는곰", 20, "Developer"]
   my_dict = dict(zip(keys, values))
   print(my_dict) # {'name': '코딩하는곰', 'age': 20, 'job': 'Developer'}

4. *n개의 리스트 동시 처리: 2개뿐 아니라 3개, 4개 이상의 리스트도 동시에 처리할 수 있습니다.

   ```python
   list1 = [1, 2, 3]
   list2 = ['a', 'b', 'c']
   list3 = [True, False, True]
   for a, b, c in zip(list1, list2, list3):
       print(a, b, c)
   ```

   zip()을 사용하면 인덱스 변수(i)를 사용한 번거로운 for문을 깔끔하게 대체할 수 있어 코드 가독성이 크게 향상됩니다.

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2. 변환의 달인: map() 함수

map() 함수는 이터러블의 모든 요소에 지정된 함수를 적용한 결과를 새로운 이터레이터로 반환합니다. “매핑한다”는 말 그대로 데이터를 다른 형태로 변환하는 데 특화되어 있습니다. 기본 사용법: 함수와 이터러블의 만남 첫 번째 인자로 변환 함수를, 두 번째 인자로 데이터(이터러블)를 전달합니다.

# 문자열 리스트를 정수 리스트로 변환하는 고전적인 방법
str_numbers = ["1", "2", "3", "4", "5"]
int_numbers = []
for s in str_numbers:
    int_numbers.append(int(s))
print(int_numbers) # [1, 2, 3, 4, 5]
# map 함수를 사용한 우아한 방법
int_numbers_map = list(map(int, str_numbers))
print(int_numbers_map) # [1, 2, 3, 4, 5]

람다(lambda) 함수와의 콜라보 map()의 진가는 간단한 변환 로직을 람다 함수와 함께 사용할 때 빛납니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 모든 숫자를 제곱하기
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared) # [1, 4, 9, 16, 25]
# 실무 예시: 사용자 입력 처리
user_inputs = ["10 ", " 20", "30 "]
cleaned_numbers = list(map(lambda x: int(x.strip()), user_inputs))
print(cleaned_numbers) # [10, 20, 30]

여러 개의 이터러블 동시 처리 map() 함수도 zip()처럼 여러 개의 이터러블을 동시에 받을 수 있습니다. 이때 함수는 전달된 이터러블의 개수만큼 인자를 받아야 합니다.

prices = [1000, 2000, 3000]
quantities = [2, 3, 1]
# 각 상품의 총 가격 계산
total_prices = list(map(lambda price, qty: price * qty, prices, quantities))
print(total_prices) # [2000, 6000, 3000]

map() 객체는 게으른 평가(Lazy Evaluation)를 하기 때문에, list()로 감싸기 전까지 실제 계산이 이루어지지 않습니다. 이는 대규모 데이터 처리 시 메모리 효율성을 높여줍니다.

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3. 조건에 맞는 것만 골라내는 필터: filter() 함수

filter() 함수는 이터러블의 요소 중에서 주어진 함수의 조건을 만족하는(True를 반환하는) 요소만 걸러내어 이터레이터로 반환합니다. 데이터 클렌징이나 특정 조건 검색에 유용합니다. 기본 사용법 map()과 구조가 유사합니다. 조건을 판단하는 함수와 데이터를 전달합니다.

numbers = range(1, 11) # 1부터 10까지
# 홀수만 필터링하는 전통적인 방법
odd_numbers = []
for num in numbers:
    if num % 2 == 1:
        odd_numbers.append(num)
print(odd_numbers) # [1, 3, 5, 7, 9]
# filter 함수를 사용한 방법
odd_numbers_filter = list(filter(lambda x: x % 2 == 1, numbers))
print(odd_numbers_filter) # [1, 3, 5, 7, 9]

실용적인 예제: 유효한 데이터만 추리기

data = ["apple", "", "banana", None, "cherry", "  ", "date"]
# 빈 문자열이나 None, 공백만 있는 문자열 제거
valid_data = list(filter(lambda item: item and str(item).strip(), data))
print(valid_data) # ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']

None을 조건 함수로 사용하기 filter()의 첫 번째 인자로 None을 전달하면, 이터러블에서 False로 평가되는 값들(0, 빈 문자열 ”, None, 빈 컨테이너 등)을 모두 제거합니다.

mixed_values = [0, 1, False, True, "", "hello", [], [1,2], None]
truthy_values = list(filter(None, mixed_values))
print(truthy_values) # [1, True, 'hello', [1, 2]]

4. 논리 검사의 간편함: any()와 all() 함수

이 두 함수는 이터러블을 받아 불리언(Boolean) 값을 반환하는, 매우 직관적이고 강력한 도구입니다. any(): 하나라도 True면 True 이터러블의 요소 중 하나라도 True로 평가되는 값이 있으면 True를 반환합니다. 모두 False일 때만 False를 반환합니다. (OR 연산의 집합 버전)

conditions = [False, False, True, False]
print(any(conditions)) # True (세 번째 요소가 True이므로)
# 실용 예: 여러 조건 중 하나라도 만족하는지 확인
scores = [45, 90, 55, 80]
# 한 과목이라도 90점 이상인 학생이 있는가?
has_excellent = any(score >= 90 for score in scores)
print(has_excellent) # True
# 리스트에 특정 값이 하나라도 포함되어 있는가?
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd']
print(any(item == 'c' for item in my_list)) # True

all(): 모두 True여야 True 이터러블의 모든 요소가 True로 평가되어야 True를 반환합니다. 하나라도 False면 False를 반환합니다. (AND 연산의 집합 버전)

conditions = [True, True, False, True]
print(all(conditions)) # False (세 번째 요소가 False이므로)
# 실용 예: 모든 데이터가 유효한지 검사
user_inputs = ["10", "25", "30"]
# 모든 입력이 숫자로 변환 가능한가?
all_numeric = all(item.isdigit() for item in user_inputs)
print(all_numeric) # True
# 리스트의 모든 숫자가 양수인가?
numbers = [5, 10, 15, 20]
print(all(num > 0 for num in numbers)) # True

any()와 all()의 빈 이터러블 처리

• any([])는 요소가 하나도 없으므로 False를 반환합니다.
• all([])는 거짓인 요소가 하나도 없으므로 True를 반환합니다. (수학적 공허 참(Vacuous Truth) 개념) 이 두 함수를 사용하면 반복문과 플래그 변수를 사용한 복잡한 조건 검사 로직을 단 한 줄로 명확하게 표현할 수 있습니다.

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지금까지 파이썬의 핵심 내장 함수 zip, map, filter, any, all에 대해 자세히 알아보았습니다. 이 함수들은 단순히 코드를 짧게 만드는 것을 넘어, ‘의도를 명확히 표현’하고 ‘데이터 처리 흐름을 선언적으로 작성’하도록 도와줍니다. 처음에는 익숙하지 않을 수 있지만, 조금만 연습하면 여러분의 코드에서 반복문과 조건문의 비중이 눈에 띄게 줄어드는 것을 느끼실 거예요. ‘코딩하는곰’의 조언은, 오늘 배운 함수들을 자신의 작은 프로젝트에 하나씩 적용해 보는 것입니다. 예를 들어, 파일에서 데이터를 읽어 처리하는 스크립트에 map과 filter를 사용해보세요. 분명 새로운 시각을 얻으실 수 있을 겁니다. 파이썬의 세계는 넓고 깊습니다. 다음 시간에는 또 다른 유용한 내장 함수나 모듈을 가지고 찾아오겠습니다. 질문이나 원하는 주제가 있다면 댓글로 남겨주세요! 함께 성장하는 코딩의 즐거움을 나눠요. 감사합니다.

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