关键时刻,第一时间送达!
我们知道,迭代器的特点是:惰性求值(Lazy evaluation),即只有当迭代至某个值时,它才会被计算,这个特点使得迭代器特别适合于遍历大文件或无限集合等,因为我们不用一次性将它们存储在内存中。
Python 内置的 itertools 模块包含了一系列用来产生不同类型迭代器的函数或类,这些函数的返回都是一个迭代器,我们可以通过 for 循环来遍历取值,也可以使用 next() 来取值。
itertools 模块提供的迭代器函数有以下几种类型:
无限迭代器:生成一个无限序列,比如自然数序列 1, 2, 3, 4, ...;
有限迭代器:接收一个或多个序列(sequence)作为参数,进行组合、分组和过滤等;
组合生成器:序列的排列、组合,求序列的笛卡儿积等;
无限迭代器
itertools 模块提供了三个函数(事实上,它们是类)用于生成一个无限序列迭代器:
count(firstval=0, step=1)创建一个从 firstval (默认值为 0) 开始,以 step (默认值为 1) 为步长的的无限整数迭代器
cycle(iterable)对 iterable 中的元素反复执行循环,返回迭代器
repeat(object [,times]反复生成 object,如果给定 times,则重复次数为 times,否则为无限
下面,让我们看看一些例子。
count
count() 接收两个参数,第一个参数指定开始值,默认为 0,第二个参数指定步长,默认为 1:
>>>importitertools
>>>nums=itertools.count()
>>>foriinnums:
...break
...printi
...
1
2
3
4
5
6
>>>nums=itertools.count(10,2)# 指定开始值和步长
>>>foriinnums:
...ifi>20:
...break
...printi
...
10
12
14
16
18
20
cycle
cycle() 用于对 iterable 中的元素反复执行循环:
>>>importitertools
>>>cycle_strings=itertools.cycle('ABC')
>>>forstringincycle_strings:
...ifi==10:
...break
...printi,string
...i+=1
...
1A
2B
3C
4A
5B
6C
7A
8B
9C
repeat
repeat() 用于反复生成一个 object:
>>>importitertools
>>>foriteminitertools.repeat('hello world',3):
...printitem
...
hello world
hello world
helloworld
>>>foriteminitertools.repeat([1,2,3,4],3):
...printitem
...
[1,2,3,4]
[1,2,3,4]
[1,2,3,4]
有限迭代器
itertools 模块提供了多个函数(类),接收一个或多个迭代对象作为参数,对它们进行组合、分组和过滤等:
chain()
compress()
dropwhile()
groupby()
ifilter()
ifilterfalse()
islice()
imap()
starmap()
tee()
takewhile()
izip()
izip_longest()
chain
chain 的使用形式如下:
chain(iterable1, iterable2, iterable3, ...)
chain 接收多个可迭代对象作为参数,将它们『连接』起来,作为一个新的迭代器返回。
>>>fromitertoolsimportchain
>>>foriteminchain([1,2,3],['a','b','c']):
...printitem
...
1
2
3
a
b
c
chain 还有一个常见的用法:
chain.from_iterable(iterable)
接收一个可迭代对象作为参数,返回一个迭代器:
>>>fromitertoolsimportchain
>>>string=chain.from_iterable('ABCD')
>>>string.next()
'A'
compress
compress 的使用形式如下:
compress(data, selectors)
compress 可用于对数据进行筛选,当 selectors 的某个元素为 true 时,则保留 data 对应位置的元素,否则去除:
>>>fromitertoolsimportcompress
>>>list(compress('ABCDEF',[1,1,,1,,1]))
['A','B','D','F']
>>>list(compress('ABCDEF',[1,1,,1]))
['A','B','D']
>>>list(compress('ABCDEF',[True,False,True]))
['A','C']
dropwhile
dropwhile 的使用形式如下:
dropwhile(predicate, iterable)
其中,predicate 是函数,iterable 是可迭代对象。对于 iterable 中的元素,如果 predicate(item) 为 true,则丢弃该元素,否则返回该项及所有后续项。
>>>fromitertoolsimportdropwhile
>>>list(dropwhile(lambdax:x
[6,2,1]
>>>list(dropwhile(lambdax:x>3,[2,1,6,5,4]))
[2,1,6,5,4]
groupby
groupby 用于对序列进行分组,它的使用形式如下:
groupby(iterable[, keyfunc])
其中,iterable 是一个可迭代对象,keyfunc 是分组函数,用于对 iterable 的连续项进行分组,如果不指定,则默认对 iterable 中的连续相同项进行分组,返回一个 (key, sub-iterator) 的迭代器。
>>>fromitertoolsimportgroupby
>>>forkey,value_iteringroupby('aaabbbaaccd'):
...printkey,':',list(value_iter)
...
a:['a','a','a']
b:['b','b','b']
a:['a','a']
c:['c','c']
d:['d']
>>>data=['a','bb','ccc','dd','eee','f']
>>>forkey,value_iteringroupby(data,len):# 使用 len 函数作为分组函数
...printkey,':',list(value_iter)
...
1:['a']
2:['bb']
3:['ccc']
2:['dd']
3:['eee']
1:['f']
>>>data=['a','bb','cc','ddd','eee','f']
>>>forkey,value_iteringroupby(data,len):
...printkey,':',list(value_iter)
...
1:['a']
2:['bb','cc']
3:['ddd','eee']
1:['f']
ifilter
ifilter 的使用形式如下:
ifilter(function or None, sequence)
将 iterable 中 function(item) 为 True 的元素组成一个迭代器返回,如果 function 是 None,则返回 iterable 中所有计算为 True 的项。
>>>fromitertoolsimportifilter
>>>list(ifilter(lambdax:x
[,1,2,3,4,5]
>>>list(ifilter(None,[,1,2,,3,4]))
[1,2,3,4]
ifilterfalse
ifilterfalse 的使用形式和 ifilter 类似,它将 iterable 中 function(item) 为 False 的元素组成一个迭代器返回,如果 function 是 None,则返回 iterable 中所有计算为 False 的项。
>>>fromitertoolsimportifilterfalse
>>>list(ifilterfalse(lambdax:x
[6,7,8,9]
>>>list(ifilter(None,[,1,2,,3,4]))
[,]
islice
islice 是切片选择,它的使用形式如下:
islice(iterable, [start,] stop [, step])
其中,iterable 是可迭代对象,start 是开始索引,stop 是结束索引,step 是步长,start 和 step 可选。
>>>fromitertoolsimportcount,islice
>>>list(islice([10,6,2,8,1,3,9],5))
[10,6,2,8,1]
>>>list(islice(count(),6))
[,1,2,3,4,5]
>>>list(islice(count(),3,10))
[3,4,5,6,7,8,9]
>>>list(islice(count(),3,10,2))
[3,5,7,9]
imap
imap 类似 map 操作,它的使用形式如下:
imap(func, iter1, iter2, iter3, ...)
imap 返回一个迭代器,元素为 func(i1, i2, i3, ...),i1,i2 等分别来源于 iter, iter2。
>>>fromitertoolsimportimap
>>>imap(str,[1,2,3,4])
>>>list(imap(str,[1,2,3,4]))
['1','2','3','4']
>>>list(imap(pow,[2,3,10],[4,2,3]))
[16,9,1000]
tee
tee 的使用形式如下:
tee(iterable [,n])
tee 用于从 iterable 创建 n 个独立的迭代器,以元组的形式返回,n 的默认值是 2。
>>>fromitertoolsimporttee
>>>tee('abcd')# n 默认为 2,创建两个独立的迭代器
>>>iter1,iter2=tee('abcde')
>>>list(iter1)
['a','b','c','d','e']
>>>list(iter2)
['a','b','c','d','e']
>>>tee('abc',3)# 创建三个独立的迭代器
takewhile
takewhile 的使用形式如下:
takewhile(predicate, iterable)
其中,predicate 是函数,iterable 是可迭代对象。对于 iterable 中的元素,如果 predicate(item) 为 true,则保留该元素,只要 predicate(item) 为 false,则立即停止迭代。
>>>fromitertoolsimporttakewhile
>>>list(takewhile(lambdax:x
[1,3]
>>>list(takewhile(lambdax:x>3,[2,1,6,5,4]))
[]
zip
izip 用于将多个可迭代对象对应位置的元素作为一个元组,将所有元组『组成』一个迭代器,并返回。它的使用形式如下:
izip(iter1, iter2, ..., iterN)
如果某个可迭代对象不再生成值,则迭代停止。
>>>fromitertoolsimportizip
>>>foriteminizip('ABCD','xy'):
...printitem
...
('A','x')
('B','y')
>>>foriteminizip([1,2,3],['a','b','c','d','e']):
...printitem
...
(1,'a')
(2,'b')
(3,'c')
izip_longest
izip_longest 跟 izip 类似,但迭代过程会持续到所有可迭代对象的元素都被迭代完。它的形式如下:
izip_longest(iter1, iter2, ..., iterN, [fillvalue=None])
如果有指定 fillvalue,则会用其填充缺失的值,否则为 None。
>>>fromitertoolsimportizip_longest
>>>foriteminizip_longest('ABCD','xy'):
...printitem
...
('A','x')
('B','y')
('C',None)
('D',None)
>>>foriteminizip_longest('ABCD','xy',fillvalue='-'):
...printitem
...
('A','x')
('B','y')
('C','-')
('D','-')
组合生成器
itertools 模块还提供了多个组合生成器函数,用于求序列的排列、组合等:
product
permutations
combinations
combinations_with_replacement
product
product 用于求多个可迭代对象的笛卡尔积,它跟嵌套的 for 循环等价。它的一般使用形式如下:
product(iter1, iter2, ... iterN, [repeat=1])
其中,repeat 是一个关键字参数,用于指定重复生成序列的次数,
>>>fromitertoolsimportproduct
>>>foriteminproduct('ABCD','xy'):
...printitem
...
('A','x')
('A','y')
('B','x')
('B','y')
('C','x')
('C','y')
('D','x')
('D','y')
>>>list(product('ab',range(3)))
[('a',),('a',1),('a',2),('b',),('b',1),('b',2)]
>>>list(product((,1),(,1),(,1)))
[(,,),(,,1),(,1,),(,1,1),(1,,),(1,,1),(1,1,),(1,1,1)]
>>>list(product('ABC',repeat=2))
[('A','A'),('A','B'),('A','C'),('B','A'),('B','B'),('B','C'),('C','A'),('C','B'),('C','C')]
permutations
permutations 用于生成一个排列,它的一般使用形式如下:
permutations(iterable[, r])
其中,r 指定生成排列的元素的长度,如果不指定,则默认为可迭代对象的元素长度。
>>>fromitertoolsimportpermutations
>>>permutations('ABC',2)
>>>list(permutations('ABC',2))
[('A','B'),('A','C'),('B','A'),('B','C'),('C','A'),('C','B')]
>>>list(permutations('ABC'))
[('A','B','C'),('A','C','B'),('B','A','C'),('B','C','A'),('C','A','B'),('C','B','A')]
combinations
combinations 用于求序列的组合,它的使用形式如下:
combinations(iterable, r)
其中,r 指定生成组合的元素的长度。
>>>fromitertoolsimportcombinations
>>>list(combinations('ABC',2))
[('A','B'),('A','C'),('B','C')]
combinations_with_replacement
combinations_with_replacement 和 combinations 类似,但它生成的组合包含自身元素。
>>>fromitertoolsimportcombinations_with_replacement
>>>list(combinations_with_replacement('ABC',2))
[('A','A'),('A','B'),('A','C'),('B','B'),('B','C'),('C','C')]
小结
itertools 模块提供了很多用于产生多种类型迭代器的函数,它们的返回值不是 list,而是迭代器。
参考链接
itertools — Functions creating iterators for efficient looping
itertools – Iterator functions for efficient looping – Python Module of the Week
来源:FunHacks
http://funhacks.net/2017/02/13/itertools/
Python开发整理发布,转载请联系作者获得授权
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货