咱們知道,迭代器的特色是:惰性求值(Lazy evaluation),即只有當迭代至某個值時,它纔會被計算,這個特色使得迭代器特別適合於遍歷大文件或無限集合等,由於咱們不用一次性將它們存儲在內存中。html
Python 內置的 itertools 模塊包含了一系列用來產生不一樣類型迭代器的函數或類,這些函數的返回都是一個迭代器,咱們能夠經過 for 循環來遍歷取值,也可使用 next()
來取值。python
itertools 模塊提供的迭代器函數有如下幾種類型:函數
無限迭代器:生成一個無限序列,好比天然數序列 1, 2, 3, 4, ...
;oop
有限迭代器:接收一個或多個序列(sequence)做爲參數,進行組合、分組和過濾等;lua
組合生成器:序列的排列、組合,求序列的笛卡兒積等;.net
itertools 模塊提供了三個函數(事實上,它們是類)用於生成一個無限序列迭代器:code
count(firstval=0, step=1)htm
建立一個從 firstval (默認值爲 0) 開始,以 step (默認值爲 1) 爲步長的的無限整數迭代器
cycle(iterable)對象
對 iterable 中的元素反覆執行循環,返回迭代器
repeat(object [,times]索引
反覆生成 object,若是給定 times,則重複次數爲 times,不然爲無限
下面,讓咱們看看一些例子。
count()
接收兩個參數,第一個參數指定開始值,默認爲 0,第二個參數指定步長,默認爲 1:
>>> import itertools >>> >>> nums = itertools.count() >>> for i in nums: ... if i > 6: ... break ... print i ... 0 1 2 3 4 5 6 >>> nums = itertools.count(10, 2) # 指定開始值和步長 >>> for i in nums: ... if i > 20: ... break ... print i ... 10 12 14 16 18 20
cycle()
用於對 iterable 中的元素反覆執行循環:
>>> import itertools >>> >>> cycle_strings = itertools.cycle('ABC') >>> i = 1 >>> for string in cycle_strings: ... if i == 10: ... break ... print i, string ... i += 1 ... 1 A 2 B 3 C 4 A 5 B 6 C 7 A 8 B 9 C
repeat()
用於反覆生成一個 object:
>>> import itertools >>> >>> for item in itertools.repeat('hello world', 3): ... print item ... hello world hello world hello world >>> >>> for item in itertools.repeat([1, 2, 3, 4], 3): ... print item ... [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4]
itertools 模塊提供了多個函數(類),接收一個或多個迭代對象做爲參數,對它們進行組合、分組和過濾等:
chain()
compress()
dropwhile()
groupby()
ifilter()
ifilterfalse()
islice()
imap()
starmap()
tee()
takewhile()
izip()
izip_longest()
chain
的使用形式以下:
chain(iterable1, iterable2, iterable3, ...)
chain
接收多個可迭代對象做爲參數,將它們『鏈接』起來,做爲一個新的迭代器返回。
>>> from itertools import chain >>> >>> for item in chain([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']): ... print item ... 1 2 3 a b c
chain
還有一個常見的用法:
chain.from_iterable(iterable)
接收一個可迭代對象做爲參數,返回一個迭代器:
>>> from itertools import chain >>> >>> string = chain.from_iterable('ABCD') >>> string.next() 'A'
compress
的使用形式以下:
compress(data, selectors)
compress
可用於對數據進行篩選,當 selectors 的某個元素爲 true 時,則保留 data 對應位置的元素,不然去除:
>>> from itertools import compress >>> >>> list(compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1, 0, 1])) ['A', 'B', 'D', 'F'] >>> list(compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1])) ['A', 'B', 'D'] >>> list(compress('ABCDEF', [True, False, True])) ['A', 'C']
dropwhile
的使用形式以下:
dropwhile(predicate, iterable)
其中,predicate 是函數,iterable 是可迭代對象。對於 iterable 中的元素,若是 predicate(item) 爲 true,則丟棄該元素,不然返回該項及全部後續項。
>>> from itertools import dropwhile >>> >>> list(dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1])) [6, 2, 1] >>> >>> list(dropwhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4])) [2, 1, 6, 5, 4]
groupby
用於對序列進行分組,它的使用形式以下:
groupby(iterable[, keyfunc])
其中,iterable 是一個可迭代對象,keyfunc 是分組函數,用於對 iterable 的連續項進行分組,若是不指定,則默認對 iterable 中的連續相同項進行分組,返回一個 (key, sub-iterator)
的迭代器。
>>> from itertools import groupby >>> >>> for key, value_iter in groupby('aaabbbaaccd'): ... print key, ':', 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'] >>> for key, value_iter in groupby(data, len): # 使用 len 函數做爲分組函數 ... print key, ':', list(value_iter) ... 1 : ['a'] 2 : ['bb'] 3 : ['ccc'] 2 : ['dd'] 3 : ['eee'] 1 : ['f'] >>> >>> data = ['a', 'bb', 'cc', 'ddd', 'eee', 'f'] >>> for key, value_iter in groupby(data, len): ... print key, ':', list(value_iter) ... 1 : ['a'] 2 : ['bb', 'cc'] 3 : ['ddd', 'eee'] 1 : ['f']
ifilter
的使用形式以下:
ifilter(function or None, sequence)
將 iterable 中 function(item) 爲 True 的元素組成一個迭代器返回,若是 function 是 None,則返回 iterable 中全部計算爲 True 的項。
>>> from itertools import ifilter >>> >>> list(ifilter(lambda x: x < 6, range(10))) [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> >>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4])) [1, 2, 3, 4]
ifilterfalse
的使用形式和 ifilter
相似,它將 iterable 中 function(item) 爲 False 的元素組成一個迭代器返回,若是 function 是 None,則返回 iterable 中全部計算爲 False 的項。
>>> from itertools import ifilterfalse >>> >>> list(ifilterfalse(lambda x: x < 6, range(10))) [6, 7, 8, 9] >>> >>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4])) [0, 0]
islice
是切片選擇,它的使用形式以下:
islice(iterable, [start,] stop [, step])
其中,iterable 是可迭代對象,start 是開始索引,stop 是結束索引,step 是步長,start 和 step 可選。
>>> from itertools import count, islice >>> >>> list(islice([10, 6, 2, 8, 1, 3, 9], 5)) [10, 6, 2, 8, 1] >>> >>> list(islice(count(), 6)) [0, 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
相似 map
操做,它的使用形式以下:
imap(func, iter1, iter2, iter3, ...)
imap
返回一個迭代器,元素爲 func(i1, i2, i3, ...)
,i1
,i2
等分別來源於 iter
, iter2
。
>>> from itertools import imap >>> >>> imap(str, [1, 2, 3, 4]) <itertools.imap object at 0x10556d050> >>> >>> list(imap(str, [1, 2, 3, 4])) ['1', '2', '3', '4'] >>> >>> list(imap(pow, [2, 3, 10], [4, 2, 3])) [16, 9, 1000]
tee
的使用形式以下:
tee(iterable [,n])
tee
用於從 iterable 建立 n 個獨立的迭代器,以元組的形式返回,n 的默認值是 2。
>>> from itertools import tee >>> >>> tee('abcd') # n 默認爲 2,建立兩個獨立的迭代器 (<itertools.tee object at 0x1049957e8>, <itertools.tee object at 0x104995878>) >>> >>> iter1, iter2 = tee('abcde') >>> list(iter1) ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] >>> list(iter2) ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] >>> >>> tee('abc', 3) # 建立三個獨立的迭代器 (<itertools.tee object at 0x104995998>, <itertools.tee object at 0x1049959e0>, <itertools.tee object at 0x104995a28>)
takewhile
的使用形式以下:
takewhile(predicate, iterable)
其中,predicate 是函數,iterable 是可迭代對象。對於 iterable 中的元素,若是 predicate(item) 爲 true,則保留該元素,只要 predicate(item) 爲 false,則當即中止迭代。
>>> from itertools import takewhile >>> >>> list(takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1])) [1, 3] >>> list(takewhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4])) []
izip
用於將多個可迭代對象對應位置的元素做爲一個元組,將全部元組『組成』一個迭代器,並返回。它的使用形式以下:
izip(iter1, iter2, ..., iterN)
若是某個可迭代對象再也不生成值,則迭代中止。
>>> from itertools import izip >>> >>> for item in izip('ABCD', 'xy'): ... print item ... ('A', 'x') ('B', 'y') >>> for item in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']): ... print item ... (1, 'a') (2, 'b') (3, 'c')
izip_longest
跟 izip
相似,但迭代過程會持續到全部可迭代對象的元素都被迭代完。它的形式以下:
izip_longest(iter1, iter2, ..., iterN, [fillvalue=None])
若是有指定 fillvalue,則會用其填充缺失的值,不然爲 None。
>>> from itertools import izip_longest >>> >>> for item in izip_longest('ABCD', 'xy'): ... print item ... ('A', 'x') ('B', 'y') ('C', None) ('D', None) >>> >>> for item in izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-'): ... print item ... ('A', 'x') ('B', 'y') ('C', '-') ('D', '-')
itertools 模塊還提供了多個組合生成器函數,用於求序列的排列、組合等:
product
permutations
combinations
combinations_with_replacement
product
用於求多個可迭代對象的笛卡爾積,它跟嵌套的 for 循環等價。它的通常使用形式以下:
product(iter1, iter2, ... iterN, [repeat=1])
其中,repeat 是一個關鍵字參數,用於指定重複生成序列的次數,
>>> from itertools import product >>> >>> for item in product('ABCD', 'xy'): ... print item ... ('A', 'x') ('A', 'y') ('B', 'x') ('B', 'y') ('C', 'x') ('C', 'y') ('D', 'x') ('D', 'y') >>> >>> list(product('ab', range(3))) [('a', 0), ('a', 1), ('a', 2), ('b', 0), ('b', 1), ('b', 2)] >>> >>> list(product((0,1), (0,1), (0,1))) [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (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
用於生成一個排列,它的通常使用形式以下:
permutations(iterable[, r])
其中,r 指定生成排列的元素的長度,若是不指定,則默認爲可迭代對象的元素長度。
>>> from itertools import permutations >>> >>> permutations('ABC', 2) <itertools.permutations object at 0x1074d9c50> >>> >>> 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
用於求序列的組合,它的使用形式以下:
combinations(iterable, r)
其中,r 指定生成組合的元素的長度。
>>> from itertools import combinations >>> >>> list(combinations('ABC', 2)) [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]
combinations_with_replacement
和 combinations
相似,但它生成的組合包含自身元素。
>>> from itertools import combinations_with_replacement >>> >>> list(combinations_with_replacement('ABC', 2)) [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]
itertools 模塊提供了不少用於產生多種類型迭代器的函數,它們的返回值不是 list,而是迭代器。
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本文標題爲: 高效的 itertools 模塊
本文連接爲: http://funhacks.net/2017/02/1...