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Python标准库之——itertools模块

Python标准库之——itertools模块

作者: 伊甸z | 来源:发表于2019-08-15 21:10 被阅读0次

    itertools模块

    迭代器(生成器)在Python中是一种很常用也很好用的数据结构,比起列表(list)来说,迭代器最大的优势就是延迟计算,按需使用,从而提高开发体验和运行效率,以至于在Python 3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。

    itertools.count()

    count()创建一个无限的迭代器,可以指定起始位置和步长,会不停打印出自然数序列,当然你可以break跳出循环。

    >>> import itertools
    >>> natuals = itertools.count(1, 2)
    >>> for n in natuals:
    ...     print(n)
    ...
    1
    3
    5
    ...
    
    itertools.cycle()

    cycle()会把传入的一个序列无限重复下去。

    >>> import itertools
    >>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种
    >>> for c in cs:
    ...     print(c)
    ...
    'A'
    'B'
    'C'
    'A'
    'B'
    'C'
    ...
    
    itertools.repeat()

    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)
    >>> for n in ns:
    ...     print(n)
    ...
    A
    A
    A
    

    上述几种迭代器称为无限迭代器,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。

    无限迭代器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(lambda x: x < 5, natuals)
    >>> list(ns)
    [1, 2, 3, 4]
    

    dropwhile()与takewhile()相反:

    >>> natuals = itertools.dropwhile(lambda x: x < 5, range(10)) 
    >>> print(list(natuals)) 
    [5, 6, 7, 8, 9] 
    
    itertools.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:

    >>> for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):
    ...     print(c)
    'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
    
    itertools.groupby()

    groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起:

    >>> for key, group in itertools.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:

    >>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
    ...     print(key, list(group))
    ...
    A ['A', 'a', 'a']
    B ['B', 'B', 'b']
    C ['c', 'C']
    A ['A', 'A', 'a']
    
    >>> for key, group in itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8):
    ... print(key, list(group))              
    True [0, 1, 2, 3, 4]         
    False [5, 6, 7, 8]         
    True [9] 
    
    itertools.accumulate()

    accumulate()将返回累计求和结果,或者传入两个参数的话,由传入的函数累积计算的结果。默认设定为累加。

    >>> list(itertools.accumulate(range(10)))
    [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]
    

    accumulate(可迭代对象[, 函数])

    >>> import operator
    >>> list(accumulate(range(1, 5), operator.mul))
    [1, 2, 6, 24]
    
    itertools.combinations()

    求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合。

    >>> natuals = itertools.combinations(range(4), 3) 
    >>> print(list(natuals)) 
    [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)] 
    
    itertools.combinations_with_replacement()

    允许重复元素的组合。

    >>> natuals = itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2) 
    >>> print(list(natuals)) 
    [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')] 
    
    itertools.permutations()

    产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关):

    >>> natuals = itertools.permutations('abc', 3) 
    >>> print(list(natuals)) 
    ['a', 'b', 'c'], ['a', 'c', 'b'], ['b', 'a', 'c'], ['b', 'c', 'a'], ['c', 'a', 'b']['c', 'b', 'a']
    

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