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Created on Mon Oct 15 09:46:28 2018
@author: 01137686
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# Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
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#无限迭代器-count
import itertools
natuals = itertools.count(1)
for n in natuals:
print(n)
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# 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。
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#cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：同样停不下来！
import itertools
cs = itertools.cycle('abc')
for c in cs:
print(c)
#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)
#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一个有限的序列；
natuals = itertools.count(1)
ns = itertools.takewhile(lambda x :x <=10,natuals)
list(ns)
#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)
#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('aaaiixxxjjhddd'):
print(key,list(group))
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# 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：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：
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for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
print(key, list(group))
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# 小结
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# 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。
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