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在循環對象和函數對象中,咱們瞭解了循環器(iterator)的功能。循環器是對象的容器,包含有多個對象。經過調用循環器的next()方法 (__next__()方法,在Python 3.x中),循環器將依次返回一個對象。直到全部的對象遍歷窮盡,循環器將舉出StopIteration錯誤。編程
在for i in iterator結構中,循環器每次返回的對象將賦予給i,直到循環結束。使用iter()內置函數,咱們能夠將諸如表、字典等容器變爲循環器。好比函數式編程
for i in iter([2, 4, 5, 6]): print(i)
標準庫中的itertools包提供了更加靈活的生成循環器的工具。這些工具的輸入大都是已有的循環器。另外一方面,這些工具徹底能夠自行使用Python實現,該包只是提供了一種比較標準、高效的實現方式。這也符合Python「只有且最好只有解決方案」的理念。函數
# import the tools
from itertools import *
count(5, 2) #從5開始的整數循環器,每次增長2,即5, 7, 9, 11, 13, 15 ...工具
cycle('abc') #重複序列的元素,既a, b, c, a, b, c ...post
repeat(1.2) #重複1.2,構成無窮循環器,即1.2, 1.2, 1.2, ...url
repeat也能夠有一個次數限制:spa
repeat(10, 5) #重複10,共重複5次code
函數式編程是將函數自己做爲處理對象的編程範式。在Python中,函數也是對象,所以能夠輕鬆的進行一些函數式的處理,好比map(), filter(), reduce()函數。htm
itertools包含相似的工具。這些函數接收函數做爲參數,並將結果返回爲一個循環器。
好比
from itertools import * rlt = imap(pow, [1, 2, 3], [1, 2, 3]) for num in rlt: print(num)
上面顯示了imap函數。該函數與map()函數功能類似,只不過返回的不是序列,而是一個循環器。包含元素1, 4, 27,即1**1, 2**2, 3**3的結果。函數pow(內置的乘方函數)做爲第一個參數。pow()依次做用於後面兩個列表的每一個元素,並收集函數結果,組成返回的循環器。
此外,還能夠用下面的函數:
starmap(pow, [(1, 1), (2, 2), (3, 3)])
pow將依次做用於表的每一個tuple。
ifilter函數與filter()函數相似,只是返回的是一個循環器。
ifilter(lambda x: x > 5, [2, 3, 5, 6, 7]
將lambda函數依次做用於每一個元素,若是函數返回True,則收集原來的元素。6, 7
此外,
ifilterfalse(lambda x: x > 5, [2, 3, 5, 6, 7])
與上面相似,但收集返回False的元素。2, 3, 5
takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1])
當函數返回True時,收集元素到循環器。一旦函數返回False,則中止。1, 3
dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1])
當函數返回False時,跳過元素。一旦函數返回True,則開始收集剩下的全部元素到循環器。6, 7, 1
咱們能夠經過組合原有循環器,來得到新的循環器。
chain([1, 2, 3], [4, 5, 7]) # 鏈接兩個循環器成爲一個。1, 2, 3, 4, 5, 7
product('abc', [1, 2]) # 多個循環器集合的笛卡爾積。至關於嵌套循環
for m, n in product('abc', [1, 2]): print m, n
permutations('abc', 2) # 從'abcd'中挑選兩個元素,好比ab, bc, ... 將全部結果排序,返回爲新的循環器。
注意,上面的組合分順序,即ab, ba都返回。
combinations('abc', 2) # 從'abcd'中挑選兩個元素,好比ab, bc, ... 將全部結果排序,返回爲新的循環器。
注意,上面的組合不分順序,即ab, ba的話,只返回一個ab。
combinations_with_replacement('abc', 2) # 與上面相似,但容許兩次選出的元素重複。即多了aa, bb, cc
將key函數做用於原循環器的各個元素。根據key函數結果,將擁有相同函數結果的元素分到一個新的循環器。每一個新的循環器以函數返回結果爲標籤。
這就好像一羣人的身高做爲循環器。咱們可使用這樣一個key函數: 若是身高大於180,返回"tall";若是身高底於160,返回"short";中間的返回"middle"。最終,全部身高將分爲三個循環器,即"tall", "short", "middle"。
def height_class(h): if h > 180: return "tall" elif h < 160: return "short" else: return "middle" friends = [191, 158, 159, 165, 170, 177, 181, 182, 190] friends = sorted(friends, key = height_class) for m, n in groupby(friends, key = height_class): print(m)
print(list(n))
注意,groupby的功能相似於UNIX中的uniq命令。分組以前須要使用sorted()對原循環器的元素,根據key函數進行排序,讓同組元素先在位置上靠攏。
compress('ABCD', [1, 1, 1, 0]) # 根據[1, 1, 1, 0]的真假值狀況,選擇第一個參數'ABCD'中的元素。A, B, C
islice() # 相似於slice()函數,只是返回的是一個循環器
izip() # 相似於zip()函數,只是返回的是一個循環器。
itertools的工具均可以自行實現。itertools只是提供了更加成形的解決方案。