python 学习汇总26：itertools函数汇总简表（ tcy）

itertools 2018 / 9 / 13

说明

用途：
操作迭代对象;为高效循环创建迭代器的函数
模块标准化一套核心快速高效内存工具，一起构成一个“迭代器代数”
很好处理operator模块中高速功能。
# 将乘法运算符映射到2向量形成高效点积:sum(map(operator.mul,vector1,vector2))
分类：
基于现有迭代器创建新迭代器的函数。
用于将迭代器的元素视为函数参数的函数。
用于选择迭代器输出的部分的函数。
一个用于分组迭代器输出的函数。
小结:
itertools模块提供的全部是处理迭代功能的函数，返回Iterator
只有用for循环迭代的时候才真正计算。

No	函数	说明
1	accumulate（iterable [，func ] ）根据条件(func2(x,y)=最大,累积乘)累计前n个元素；	data = [3, 4, 6, 2, 1, 9, 0, 7] list(accumulate(data, operator.mul)) # [3, 12, 72, 144, 144, 1296, 0, 0]
	主要用于operator函数。	list(accumulate(data, max)) # [3, 4, 6, 6, 6, 9, 9, 9, 9, 9]
		a1=list(itertools.accumulate(range(1,6), lambda x, y: x10 + y)) # [1, 12, 123, 1234, 12345] #12= y:110+x:2
2	chain(iterA, iterB, ...) 迭代对象串联，形成一个更大迭代器	g=itertools.chain(['a', 'b', 'c'], (1, 2, 3)) -->a, b, c, 1, 2, 3
3	chain.from_iterable（iterable ） classmethod替代构造函数chain()
4	combinations(iterable, r) r数量元素排列组合：	g=itertools.combinations('ABCD', 2) --> AB AC AD BC BD CD
5	combinations_with_replacement(iterable,r ) r数量元素排列组合：	g=itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2) --> AA AB AC BB BC CC
6	compress(data, selectors) 根据条件（boolData=Ture）返回对应data的元素	g=itertools.compress([1,2,3,4,5], [True, True, False, False, True]) -->1, 2, 5
7	count(start=0, step=1) 无限循环数;	g = itertools.count(10,2) --> 10 12 14...
8	cycle(iter) 对象重复循环	g = itertools.cycle('ABCD') --> A B C D A B CD ...
9	dropwhile(predicate, iter) 根据第一个（func=false）选择其后all元素	g = itertools.dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
10	filterfalse(predicate, iter) 根据条件（func=false）选择元素	g = itertools.filterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8
11	groupby(iter,key_func=None) 根据条件（func)将数据分组	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']
12	islice(iter, start=0, stop, step=1) 类似切片，参数不能为负	g=itertools.islice(range(10), 2, 8, 2) -->2, 4, 6
13	permutations(iterable, r=None) r数量元素排列组合：	g=itertools.permutations('ABCD', 2) --> AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
14	product（* iterables，repeat = 1 ）笛卡尔乘积	g=itertools.product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
15	repeat(elem [，n]) 无休止或最多n次	g = itertools.repeat(10, 3) --> 10 10 10
16	starmap(func, iter) 根据条件（func)映射全部元素	g= itertools.starmap(lambda x: x * x, [1, 2, 3]) # g只是一个迭代对象
		for x in itertools.starmap( lambda x,y: x*y,zip([10, 20, 30], itertools.count(1)) ):print(x) # 10 40 90
17	takewhile(predicate, iter) 根据条件（func=true）选择元素	g=itertools.takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
18	tee(iter, n=2) 返回n个独立迭代器	g=itertools.tee( itertools.count() ) =>iterA, iterB # iterA -> 0, 1, 2, 3, ...；iterB ->0, 1, 2, 3,…
19	zip_longest（* iterables，fillvalue = None ）迭代器聚合	g=itertools.zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-

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