相见恨晚的itertools库

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。

 

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>>> 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。

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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

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>>> 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

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>>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8)    <br>                                                                                             >>> for condition, numbers in x:                                                  ...     print(condition, list(numbers))                                                                                                        True [0, 1, 2, 3, 4]                                                              False [5, 6, 7, 8]                                                                True [9]

　　

groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：

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>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'): ...     print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢？ ... A ['A', 'A', 'A'] B ['B', 'B', 'B'] C ['C', 'C'] A ['A', 'A', 'A']

　　

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) ... A ['A', 'a', 'a'] B ['B', 'B', 'b'] C ['c', 'C'] A ['A', 'A', 'a']

　　

itertools.islice

上文使用过的函数，对迭代器进行切片

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>>> 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)

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>>> x = itertools.permutations(range(4), 3) >>> print(list(x)) [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 1), (0, 2, 3), (0, 3, 1),<br> (0, 3, 2), (1, 0, 2), (1, 0, 3), (1, 2, 0), (1, 2, 3), (1, 3, 0), (1, 3, 2),<br> (2, 0, 1), (2, 0, 3), (2, 1, 0), (2, 1, 3), (2, 3, 0), (2, 3, 1), (3, 0, 1),<br> (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)

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>>> 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

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>>> x = itertools.repeat(0, 5) >>> print(list(x)) [0, 0, 0, 0, 0]

　　

itertools.starmap

类似map

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>>> 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。

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>>> 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

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>>> 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

 

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>>> 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)]

　　

小结

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，而是迭代对象，只有用for循环迭代的时候才真正计算