itertools库
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。
话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了，而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举，这时候我们今天的主角itertools就该上场了。
使用itertools
itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象，其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到，而在运行效率上反而更低，毕竟人家是系统库。
itertools.accumulate
简单来说就是累加。
|
1
2
3
4
|
>>>
import
itertools
>>> x
=
itertools.accumulate(
range
(
10
))
>>>
print
(
list
(x))
[
0
,
1
,
3
,
6
,
10
,
15
,
21
,
28
,
36
,
45
]
|
itertools.chain
连接多个列表或者迭代器。
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.chain(
range
(
3
),
range
(
4
), [
3
,
2
,
1
])
>>>
print
(
list
(x))
[
0
,
1
,
2
,
0
,
1
,
2
,
3
,
3
,
2
,
1
]
|
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
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.combinations(
range
(
4
),
3
)
>>>
print
(
list
(x))
[(
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
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.combinations_with_replacement(
'ABC'
,
2
)
>>>
print
(
list
(x))
[(
'A'
,
'A'
), (
'A'
,
'B'
), (
'A'
,
'C'
), (
'B'
,
'B'
), (
'B'
,
'C'
), (
'C'
,
'C'
)]
|
itertools.compress
按照真值表筛选元素
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.compress(
range
(
5
), (
True
,
False
,
True
,
True
,
False
))
>>>
print
(
list
(x))
[
0
,
2
,
3
]
|
itertools.count
就是一个计数器,可以指定起始位置和步长
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.count(start
=
20
, step
=
-
1
)
>>>
print
(
list
(itertools.islice(x,
0
,
10
,
1
)))
[
20
,
19
,
18
,
17
,
16
,
15
,
14
,
13
,
12
,
11
]
|
itertools.cycle
循环指定的列表和迭代器
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.cycle(
'ABC'
)
>>>
print
(
list
(itertools.islice(x,
0
,
10
,
1
)))
[
'A'
,
'B'
,
'C'
,
'A'
,
'B'
,
'C'
,
'A'
,
'B'
,
'C'
,
'A'
]
|
itertools.dropwhile
按照真值函数丢弃掉列表和迭代器前面的元素
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.dropwhile(
lambda
e: e <
5
,
range
(
10
))
>>>
print
(
list
(x))
[
5
,
6
,
7
,
8
,
9
]
|
itertools.filterfalse
保留对应真值为False的元素
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.filterfalse(
lambda
e: e <
5
, (
1
,
5
,
3
,
6
,
9
,
4
))
>>>
print
(
list
(x))
[
5
,
6
,
9
]
|
itertools.groupby
按照分组函数的值对元素进行分组
|
1
2
3
4
5
6
|
>>> x
=
itertools.groupby(
range
(
10
),
lambda
x: x <
5
or
x >
8
)
>>>
for
condition, numbers
in
x:
...
print
(condition,
list
(numbers))
True
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
]
False
[
5
,
6
,
7
,
8
]
True
[
9
]
|
itertools.islice
上文使用过的函数，对迭代器进行切片
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.islice(
range
(
10
),
0
,
9
,
2
)
>>>
print
(
list
(x))
[
0
,
2
,
4
,
6
,
8
]
|
itertools.permutations
产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.permutations(
range
(
4
),
3
)
>>>
print
(
list
(x))
[(
0
,
1
,
2
), (
0
,
1
,
3
), (
0
,
2
,
1
), (
0
,
2
,
3
), (
0
,
3
,
1
), (
0
,
3
,
2
), (
1
,
0
,
2
), (
1
,
0
,
3
), (
1
,
2
,
0
), (
1
,
2
,
3
), (
1
,
3
,
0
), (
1
,
3
,
2
), (
2
,
0
,
1
), (
2
,
0
,
3
), (
2
,
1
,
0
), (
2
,
1
,
3
), (
2
,
3
,
0
), (
2
,
3
,
1
), (
3
,
0
,
1
), (
3
,
0
,
2
), (
3
,
1
,
0
), (
3
,
1
,
2
), (
3
,
2
,
0
), (
3
,
2
,
1
)]
|
itertools.product
产生多个列表和迭代器的(积)
|
1
2
3
4
|
>>> x
=
itertools.product(
'ABC'
,
range
(
3
))
>>>
>>>
print
(
list
(x))
[(
'A'
,
0
), (
'A'
,
1
), (
'A'
,
2
), (
'B'
,
0
), (
'B'
,
1
), (
'B'
,
2
), (
'C'
,
0
), (
'C'
,
1
), (
'C'
,
2
)]
|
itertools.repeat
简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.repeat(
0
,
5
)
>>>
print
(
list
(x))
[
0
,
0
,
0
,
0
,
0
]
|
itertools.starmap
类似map
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.starmap(
str
.islower,
'aBCDefGhI'
)
>>>
print
(
list
(x))
[
True
,
False
,
False
,
False
,
True
,
True
,
False
,
True
,
False
]
|
itertools.takewhile
与dropwhile相反，保留元素直至真值函数值为假。
|
1
2
3
|
>>> x
=
itertools.takewhile(
lambda
e: e <
5
,
range
(
10
))
>>>
print
(
list
(x))
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
]
|
itertools.tee
这个函数我也不是很懂，似乎是生成指定数目的迭代器
|
1
2
3
4
5
6
|
>>> x
=
itertools.tee(
range
(
10
),
2
)
>>>
for
letters
in
x:
...
print
(
list
(letters))
...
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
]
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
,
6
,
7
,
8
,
9
]
|
itertools.zip_longest
类似于zip，不过已较长的列表和迭代器的长度为准
|
1
2
3
4
5
6
|
>>> x
=
itertools.zip_longest(
range
(
3
),
range
(
5
))
>>> y
=
zip
(
range
(
3
),
range
(
5
))
>>>
print
(
list
(x))
[(
0
,
0
), (
1
,
1
), (
2
,
2
), (
None
,
3
), (
None
,
4
)]
>>>
print
(
list
(y))
[(
0
,
0
), (
1
,
1
), (
2
,
2
)]
|