itertools

python  模块itertools    提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：

>>> importitertools

>>> natuals = itertools.count(1)

>>> forninnatuals:...

print(n)...

123...

因为count()会创建一个无限的迭代器，所以上述代码会打印出自然数序列，根本停不下来，只能按Ctrl+C退出。

cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：

>>> importitertools>>>

cs = itertools.cycle('ABC')# 注意字符串也是序列的一种>>>

forcincs:... 

print(c)..

'A''B''C''A''B''C'...

同样停不下来。

repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数：

>>> ns = itertools.repeat('A',3)>>> forninns:... print(n)...AAA

无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。

无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：

>>> natuals = itertools.count(1)>>> 

ns = itertools.takewhile(lambdax: x <=10, natuals)>>>

 list(ns)[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用：

chain()

chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器：

>>> forcinitertools.chain('ABC','XYZ'):... print(c)# 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'

groupby()

groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：

>>> forkey, groupinitertools.groupby('AAABBBCCAAA')

:... print(key, list(group))...

A ['A','A','A']B ['B','B','B']C ['C','C']A ['A','A','A']

实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素'A'和'a'都返回相同的key：

>>> forkey, groupinitertools.groupby('AaaBBbcCAAa',lambdac: c.upper()):

... print(key, list(group))

...A ['A','a','a']B ['B','B','b']C ['c','C']A ['A','A','a']

练习

计算圆周率可以根据公式：

利用Python提供的itertools模块，我们来计算这个序列的前N项和：

# -*- coding: utf-8 -*-

import itertools

# 测试:

print(pi(10))

print(pi(100))

print(pi(1000))

print(pi(10000))

assert 3.04 < pi(10) < 3.05

assert 3.13 < pi(100) < 3.14

assert 3.140 < pi(1000) < 3.141

assert 3.1414 < pi(10000) < 3.1415

print('ok')

 Run

小结

itertools模块提供的全部是处理迭代功能的函数，它们的返回值不是list，而是Iterator，只有用for循环迭代的时候才真正计算。