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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python 迭代器工具包【推荐】由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
原文：https://git.io/pytips 。
0x01 介绍了迭代器的概念，即定义了 __iter__() 和 __next__() 方法的对象，或者通过 yield 简化定义的“可迭代对象”，而在一些函数式编程语言(见 0x02 Python 中的函数式编程)中，类似的迭代器常被用于产生特定格式的列表(或序列)，这时的迭代器更像是一种数据结构而非函数(当然在一些函数式编程语言中，这两者并无本质差异)。Python 借鉴了 APL, Haskell, and SML 中的某些迭代器的构造方法，并在 itertools 中实现(该模块是通过 C 实现，源代码：/Modules/itertoolsmodule.c).
itertools 模块提供了如下三类迭代器构建工具:
无限迭代 。
整合两序列迭代 。
组合生成器 。
1. 无限迭代 。
所谓无限(infinite)是指如果你通过 for...in... 的语法对其进行迭代，将陷入无限循环，包括:
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1
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|
count(start, [step])
cycle(p)
repeat(elem [,n])
|
从名字大概可以猜出它们的用法，既然说是无限迭代，我们自然不会想要将其所有元素依次迭代取出，而通常是结合 map/zip 等方法，将其作为一个取之不尽的数据仓库，与有限长度的可迭代对象进行组合操作:
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|
from
itertools
import
cycle, count, repeat
print
(count.__doc__)
count(start
=
0
, step
=
1
)
-
-
> count
object
Return a count
object
whose .__next__() method returns consecutive values.
Equivalent to:
def
count(firstval
=
0
, step
=
1
):
x
=
firstval
while
1
:
yield
x
x
+
=
step
counter
=
count()
print
(
next
(counter))
print
(
next
(counter))
print
(
list
(
map
(
lambda
x, y: x
+
y,
range
(
10
), counter)))
odd_counter
=
map
(
lambda
x:
'Odd#{}'
.
format
(x), count(
1
,
2
))
print
(
next
(odd_counter))
print
(
next
(odd_counter))
0
1
[
2
,
4
,
6
,
8
,
10
,
12
,
14
,
16
,
18
,
20
]
Odd
#1
Odd
#3
print
(cycle.__doc__)
cycle(iterable)
-
-
> cycle
object
Return elements
from
the iterable until it
is
exhausted.
Then repeat the sequence indefinitely.
cyc
=
cycle(
range
(
5
))
print
(
list
(
zip
(
range
(
6
), cyc)))
print
(
next
(cyc))
print
(
next
(cyc))
[(
0
,
0
), (
1
,
1
), (
2
,
2
), (
3
,
3
), (
4
,
4
), (
5
,
0
)]
1
2
print
(repeat.__doc__)
repeat(
object
[,times])
-
> create an iterator which returns the
object
for
the specified number of times. If
not
specified, returns the
object
endlessly.
print
(
list
(repeat(
'Py'
,
3
)))
rep
=
repeat(
'p'
)
print
(
list
(
zip
(rep,
'y'
*
3
)))
[
'Py'
,
'Py'
,
'Py'
]
[(
'p'
,
'y'
), (
'p'
,
'y'
), (
'p'
,
'y'
)]
|
2. 整合两序列迭代 。
所谓整合两序列，是指以两个有限序列为输入，将其整合操作之后返回为一个迭代器，最为常见的 zip 函数就属于这一类别，只不过 zip 是内置函数。这一类别完整的方法包括:
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|
accumulate()
chain()
/
chain.from_iterable()
compress()
dropwhile()
/
filterfalse()
/
takewhile()
groupby()
islice()
starmap()
tee()
zip_longest()
|
这里就不对所有的方法一一举例说明了，如果想要知道某个方法的用法，基本通过 print(method.__doc__) 就可以了解，毕竟 itertools 模块只是提供了一种快捷方式，并没有隐含什么深奥的算法。这里只对下面几个我觉得比较有趣的方法进行举例说明.
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|
from
itertools
import
cycle, compress, islice, takewhile, count
# 这三个方法(如果使用恰当)可以限定无限迭代
# print(compress.__doc__)
print
(
list
(compress(cycle(
'PY'
), [
1
,
0
,
1
,
0
])))
# 像操作列表 l[start:stop:step] 一样操作其它序列
# print(islice.__doc__)
print
(
list
(islice(cycle(
'PY'
),
0
,
2
)))
# 限制版的 filter
# print(takewhile.__doc__)
print
(
list
(takewhile(
lambda
x: x <
5
, count())))
[
'P'
,
'P'
]
[
'P'
,
'Y'
]
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
]
from
itertools
import
groupby
from
operator
import
itemgetter
print
(groupby.__doc__)
for
k, g
in
groupby(
'AABBC'
):
print
(k,
list
(g))
db
=
[
dict
(name
=
'python'
, script
=
True
),
dict
(name
=
'c'
, script
=
False
),
dict
(name
=
'c++'
, script
=
False
),
dict
(name
=
'ruby'
, script
=
True
)]
keyfunc
=
itemgetter(
'script'
)
db2
=
sorted
(db, key
=
keyfunc)
# sorted by `script'
for
isScript, langs
in
groupby(db2, keyfunc):
print
(
', '
.join(
map
(itemgetter(
'name'
), langs)))
groupby(iterable[, keyfunc])
-
> create an iterator which returns
(key, sub
-
iterator) grouped by each value of key(value).
A [
'A'
,
'A'
]
B [
'B'
,
'B'
]
C [
'C'
]
c, c
+
+
python, ruby
from
itertools
import
zip_longest
# 内置函数 zip 以较短序列为基准进行合并，
# zip_longest 则以最长序列为基准，并提供补足参数 fillvalue
# Python 2.7 中名为 izip_longest
print
(
list
(zip_longest(
'ABCD'
,
'123'
, fillvalue
=
0
)))
[(
'A'
,
'1'
), (
'B'
,
'2'
), (
'C'
,
'3'
), (
'D'
,
0
)]
|
3. 组合生成器 。
关于生成器的排列组合： 。
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|
product(
*
iterables, repeat
=
1
)：两输入序列的笛卡尔乘积
permutations(iterable, r
=
None
)：对输入序列的完全排列组合
combinations(iterable, r)：有序版的排列组合
combinations_with_replacement(iterable, r)：有序版的笛卡尔乘积
from
itertools
import
product, permutations, combinations, combinations_with_replacement
print
(
list
(product(
range
(
2
),
range
(
2
))))
print
(
list
(product(
'AB'
, repeat
=
2
)))
[(
0
,
0
), (
0
,
1
), (
1
,
0
), (
1
,
1
)]
[(
'A'
,
'A'
), (
'A'
,
'B'
), (
'B'
,
'A'
), (
'B'
,
'B'
)]
print
(
list
(combinations_with_replacement(
'AB'
,
2
)))
[(
'A'
,
'A'
), (
'A'
,
'B'
), (
'B'
,
'B'
)]
# 赛马问题：4匹马前2名的排列组合(A^4_2)
print
(
list
(permutations(
'ABCDE'
,
2
)))
[(
'A'
,
'B'
), (
'A'
,
'C'
), (
'A'
,
'D'
),
(
'A'
,
'E'
), (
'B'
,
'A'
), (
'B'
,
'C'
),
(
'B'
,
'D'
), (
'B'
,
'E'
), (
'C'
,
'A'
),
(
'C'
,
'B'
), (
'C'
,
'D'
), (
'C'
,
'E'
),
(
'D'
,
'A'
), (
'D'
,
'B'
), (
'D'
,
'C'
),
(
'D'
,
'E'
), (
'E'
,
'A'
), (
'E'
,
'B'
), (
'E'
,
'C'
), (
'E'
,
'D'
)]
# 彩球问题：4种颜色的球任意抽出2个的颜色组合(C^4_2)
print
(
list
(combinations(
'ABCD'
,
2
)))
[(
'A'
,
'B'
), (
'A'
,
'C'
), (
'A'
,
'D'
), (
'B'
,
'C'
), (
'B'
,
'D'
), (
'C'
,
'D'
)]
|
最后此篇关于Python 迭代器工具包【推荐】的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python 迭代器工具包【推荐】的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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