最近事情不是不少,想寫一些技術文章分享給你們,同時也對本身一段時間來碎片化接受的知識進行一下梳理,所謂寫清楚才能說清楚,說清楚才能想清楚,就是這個道理了。python
不少人都致力於把Python代碼寫得更Pythonic,一來更符合規範且容易閱讀,二來通常Pythonic的代碼在執行上也更有效率。今天就先給你們介紹一下Python的系統庫itertools。數據結構
迭代器(生成器)在Python中是一種很經常使用也很好用的數據結構,比起列表(list)來講,迭代器最大的優點就是延遲計算,按需使用,從而提升開發體驗和運行效率,以致於在Python 3中map,filter等操做返回的再也不是列表而是迭代器。函數
話雖這麼說但你們平時用到的迭代器大概只有range了,而經過iter函數把列表對象轉化爲迭代器對象又有點畫蛇添足,這時候咱們今天的主角itertools就該上場了。code
itertools中的函數大可能是返回各類迭代器對象,其中不少函數的做用咱們平時要寫不少代碼才能達到,而在運行效率上反而更低,畢竟人家是系統庫。對象
簡單來講就是累加。ip
>>> import itertools >>> x = itertools.accumulate(range(10)) >>> print(list(x)) [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]
鏈接多個列表或者迭代器。開發
>>> x = itertools.chain(range(3), range(4), [3,2,1]) >>> print(list(x)) [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 3, 2, 1]
求列表或生成器中指定數目的元素不重複的全部組合it
>>> x = itertools.combinations(range(4), 3) >>> print(list(x)) [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)]
容許重複元素的組合io
>>> x = itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2) >>> print(list(x)) [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]
按照真值表篩選元素class
>>> x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False)) >>> print(list(x)) [0, 2, 3]
就是一個計數器,能夠指定起始位置和步長
>>> 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]
循環指定的列表和迭代器
>>> x = itertools.cycle('ABC') >>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1))) ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A']
按照真值函數丟棄掉列表和迭代器前面的元素
>>> x = itertools.dropwhile(lambda e: e < 5, range(10)) >>> print(list(x)) [5, 6, 7, 8, 9]
保留對應真值爲False的元素
>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (1, 5, 3, 6, 9, 4)) >>> print(list(x)) [5, 6, 9]
按照分組函數的值對元素進行分組
>>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8) >>> for condition, numbers in x: ... print(condition, list(numbers)) True [0, 1, 2, 3, 4] False [5, 6, 7, 8] True [9]
上文使用過的函數,對迭代器進行切片
>>> x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2) >>> print(list(x)) [0, 2, 4, 6, 8]
產生指定數目的元素的全部排列(順序有關)
>>> x = itertools.permutations(range(4), 3) >>> print(list(x)) [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 1), (0, 2, 3), (0, 3, 1), (0, 3, 2), (1, 0, 2), (1, 0, 3), (1, 2, 0), (1, 2, 3), (1, 3, 0), (1, 3, 2), (2, 0, 1), (2, 0, 3), (2, 1, 0), (2, 1, 3), (2, 3, 0), (2, 3, 1), (3, 0, 1), (3, 0, 2), (3, 1, 0), (3, 1, 2), (3, 2, 0), (3, 2, 1)]
產生多個列表和迭代器的(積)
>>> 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)]
簡單的生成一個擁有指定數目元素的迭代器
>>> x = itertools.repeat(0, 5) >>> print(list(x)) [0, 0, 0, 0, 0]
相似map
>>> x = itertools.starmap(str.islower, 'aBCDefGhI') >>> print(list(x)) [True, False, False, False, True, True, False, True, False]
與dropwhile相反,保留元素直至真值函數值爲假。
>>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10)) >>> print(list(x)) [0, 1, 2, 3, 4]
這個函數我也不是很懂,彷佛是生成指定數目的迭代器
>>> 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]
相似於zip,不過已較長的列表和迭代器的長度爲準
>>> 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)]
大概就總結到這裏,不過老實說Python的各類語言特性和庫仍是要多用才能熟練,最終達到隨手拈來的程度,裝逼的說就是由術入道。