python-- toolz.itertoolz
2019.9.25:
toolz 是十分便利的工具
学习内容：itertoolz
一、Itertoolz：
1、accumulate（binop, seq, initial）:
反复将二进制函数应用于序列，累积结果，返回迭代器
如果有initial，新序列第一个值就是initial，不然就是seq的第一个值
>>> from operator import add, mul >>> list(accumulate(add, [1, 2, 3, 4, 5])) [1, 3, 6, 10, 15] >>> list(accumulate(mul, [1, 2, 3, 4, 5])) [1, 2, 6, 24, 120]
插一句：operator有以下方法提供：
__all__ = ['abs', 'add', 'and_', 'attrgetter', 'concat', 'contains', 'countOf', 'delitem', 'eq', 'floordiv', 'ge', 'getitem', 'gt', 'iadd', 'iand', 'iconcat', 'ifloordiv', 'ilshift', 'imatmul', 'imod', 'imul', 'index', 'indexOf', 'inv', 'invert', 'ior', 'ipow', 'irshift', 'is_', 'is_not', 'isub', 'itemgetter', 'itruediv', 'ixor', 'le', 'length_hint', 'lshift', 'lt', 'matmul', 'methodcaller', 'mod', 'mul', 'ne', 'neg', 'not_', 'or_', 'pos', 'pow', 'rshift', 'setitem', 'sub', 'truediv', 'truth', 'xor']
2、groupby(key, seq):
序列：
>>> names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dan', 'Edith', 'Frank'] >>> groupby(len, names) # doctest: +SKIP {3: ['Bob', 'Dan'], 5: ['Alice', 'Edith', 'Frank'], 7: ['Charlie']}
序列嵌套字典：通过key对 List[dict] 分组，注意结果⚠️
>>> groupby('gender', [{'name': 'Alice', 'gender': 'F'}, ... {'name': 'Bob', 'gender': 'M'}, ... {'name': 'Charlie', 'gender': 'M'}]) # doctest:+SKIP {'F': [{'gender': 'F', 'name': 'Alice'}], 'M': [{'gender': 'M', 'name': 'Bob'}, {'gender': 'M', 'name': 'Charlie'}]}
3、merge_sorted(*seqs, key=None)：
合并序列，并排序。返回惰性迭代器。
4、interleave(seqs):
交替合并序列，返回惰性迭代器（不解包不执行）
5、unique（seq，key=None）：
类似集合的特性，保持元素唯一性，同时很灵活的可以通过key做唯一性的约定
6、isiterable(x) :
返回布尔值，x是否可迭代的。
7、isdistinct（seq）：
返回布尔值，seq中元素是否不重复。
8、take（n， seq）：
返回序列的前n个元素。
9、drop（n， seq）：
返回序列的除前n个元素的其他元素，返回迭代器。
10、take_nth（n， seq）：
隔n-1个元素取出一个，并加入到迭代器.
from toolz import take_nth seq = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] take_nth(seq, 3) list(take_nth(3, seq)) >>>[1, 4, 7, 0]
11、first（seq）或 second（seq）或 nth（n， seq）或last（seq）：
返回seq的第一或二或n或最后一个元素。
12、get（ind， seq， default='__ no__default__'）：
返回迭代器。
序列：等同 seq[x] for x in ind
字典：获取指定key的value
13、concat(seqs):
列表嵌套列表：拆开子列表，不做去重和排序，返回迭代器。可被set（）强转达到去重的目的
>>> list(concat([[], [1], [2, 3]]))
[1, 2, 3]
14、cons（el，seq）：
将el插到seq序列的开头。
15、interpose（el，seq）：
seq每个元素中间都插一个el。
>>> list(interpose("a", [1, 2, 3])) [1, 'a', 2, 'a', 3]
16、frequencies（seq）：
17、reduceby（key，binop，seq，init ='__ no__default__'）：
后续补充
18、iterate（func， x）：
反复将函数func应用于原始输入。
例如：产生x，然后是func（x），然后是func（func（x）），然后是func（func（func（x））），依此类推。
通过next（）产生下一个结果
19、sliding_window（n，seq）：
产生重叠为n位的子序列：
>>> list(sliding_window(2, [1, 2, 3, 4])) [(1, 2), (2, 3), (3, 4)]
20、partition（n，seq，pad ='__ no__pad__'）：
按照n，将序列拆分成元组，不重叠。如果的长度seq不能被整除n，则最后的元组将被丢弃（如果pad未指定），或通过填充填充至长度n。pad是填充值。
21、partition_all（n， seq）：
和partition区别是，突出的元素不会被丢弃或填充，只是独立成一个元组
22、diff（*seq， **kwargs， default='__ no__default__'， key=None）：
将序列之间不同的元素，最多两个，组成一个元组。如果有奇数个元素不同，最后那个元素可能丢弃（除非default存在填充）。key将一个函数应用于每个项目。
23、topk（k，seq，key=None）：
找出序列的k个最大元素。key设定挑选规则
24、peek（seq）：
返回两个值，一个是seq的第一个元素，另一个是该原始seq。
25、recipes.countby(key, seq):
针对key制定的规则对seq进行计数：
26、recipes.partitionby(func, seq)：
根据func对seq进行分区。每次func的输出更改时 ，都会启动一个新列表，并将后续项目收集到该列表中。
