高效的 itertools 模塊

itertools

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

無限迭代器

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

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

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

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]

有限迭代器

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

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

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

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

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

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

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

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

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, ...)i1i2 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

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

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

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

izip_longestizip 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', '-')

組合生成器

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

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

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

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

combinations_with_replacementcombinations 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')]

小結

  • 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
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