zoukankan      html  css  js  c++  java
  • python模块之itertools

    Python:itertools模块简介

    itertools模块包含创建有效迭代器的函数,可以用各种方式对数据进行循环操作,此模块中的所有函数返回的迭代器都可以与for循环语句以及其他包含迭代联合使用。

    先来看下该模块包含的方法或函数,然后我们在对其中的部分进行说明

    import itertools
    
    print(dir(itertools))
    #['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_grouper', '_tee', '_tee_dataobject', 'accumulate', 'chain', 'combinations', 'combinations_with_replacement', 'compress', 'count', 'cycle', 'dropwhile', 'filterfalse', 'groupby', 'islice', 'permutations', 'product', 'repeat', 'starmap', 'takewhile', 'tee', 'zip_longest']
    

    accumulate(iterable[, func])

    返回累计和的序列(或其他二元函数结果)。
    import itertools
    
    it = itertools.accumulate(range(10))
    print(list(it))
    #[0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]
    

    chain(*iterables)

    给出一组迭代器(*iterables),连接多个迭代器,返回的迭代器从*iterables中第0项开始生成项,这一过程会持续到*iterables中所有的项都被用完。

    import itertools
    
    it = itertools.chain([1,"ab","hello"])
    for i in it:
    print(i)
    result:
    1
    ab
    hello
    

    chain.from_iterable(iterables):

    一个备用链构造函数,其中的iterables是一个迭代变量,生成迭代序列,此操作的结果与以下生成器代码片段生成的结果相同:

    import itertools
    
    it = itertools.chain.from_iterable(["1","ab","hello"])
    it.__next__()
    #”1”
    

    combinations(iterable, r):

    创建一个迭代器,返回iterable中所有长度为r的子序列,返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序:

    import itertools
    
    it = itertools.combinations("abcde",3)
    for i in it:
    print(i)
    result:
    ('a', 'b', 'c')
    ('a', 'b', 'd')
    ('a', 'b', 'e')
    ('a', 'c', 'd')
    ('a', 'c', 'e')
    ('a', 'd', 'e')
    ('b', 'c', 'd')
    ('b', 'c', 'e')
    ('b', 'd', 'e')
    ('c', 'd', 'e')
    

    count([n]):

    创建一个迭代器,从起点n开始,"⽆无限" 循环下去,如果忽略n,则从0开始计算(注意:此迭代器不支持长整数),如果超出了sys.maxint,计数器将溢出并继续从-sys.maxint-1开始计算。

    import itertools
    
    for x in itertools.count(10,step=2):
        print(x)
    if x>17:break
    result:
    10
    12
    14
    16
    18
    

    cycle(iterable):

    创建一个迭代器,对iterable中的元素反复执行循环操作,内部会生成iterable中的元素的一个副本,此副本用于返回循环中的重复项。

    import itertools
    
    for i,x in enumerate(itertools.cycle("abc")):
        print(i,x)
    if i>5:break
    result:
    0 a
    1 b
    2 c
    3 a
    4 b
    5 c
    6 a
    

    dropwhile(predicate, iterable):

    跳过头部符合条件的元素

    import itertools
    
    it = itertools.dropwhile(lambda i:i<4,[3,2,7,1,2])
    print(list(it))
    # [7, 1, 2]
    

    groupby(iterable [,key]):

    将连续出现的相同元素进⾏行分组

    如果iterable在多次连续迭代中生成了同一项,则会定义一个组,如果将此函数应用一个分类列表,那么分组将定义该列表中的所有唯一项,key(如果已提供)是一个函数,应用于每一项,如果此函数存在返回值,该值将用于后续项而不是该项本身进行比较,此函数返回的迭代器生成元素(key, group),其中key是分组的键值,group是迭代器,生成组成该组的所有项。

    import itertools
    
    it1 = [list(k) for k,g in itertools.groupby("aabbbddxxee")]
    it2 = [list(g) for k,g in itertools.groupby("aabbbddxxee")]
    print(it1)
    print(it2)
    result:
    [['a'], ['b'], ['d'], ['x'], ['e']]
    [['a', 'a'], ['b', 'b', 'b'], ['d', 'd'], ['x', 'x'], ['e', 'e']]
    

    ifilterfalse(predicate, iterable):

    创建一个迭代器,仅生成iterable中predicate(item)为False的项,如果predicate为None,则返回iterable中所有计算为False的项。

    import itertools
    
    it = itertools.filterfalse(lambda x: x%2, range(10))
    print(list(it))
    # [0, 2, 4, 6, 8]
    

    islice(iterable, [start, ] stop [, step]):

    创建一个迭代器,生成项的方式类似于切片返回值: iterable[start : stop : step],将跳过前start个项,迭代在stop所指定的位置停止,step指定用于跳过项的步幅。与切片不同,负值不会用于任何start,stop和step,如果省略了start,迭代将从0开始,如果省略了step,步幅将采用1.

    import itertools
    
    it1 = itertools.islice(range(10),3,7)
    it2 = itertools.islice(range(10),3,7,2)
    print(list(it1))
    print(list(it2))
    result:
    [3, 4, 5, 6]
    [3, 5]
    

    zip_longest(iter1, iter2, ... iterN, [fillvalue=None]):

    与izip()相同,但是迭代过程会持续到所有输入迭代变量iter1,iter2等都耗尽为止,如果没有使用fillvalue关键字参数指定不同的值,则使用None来填充已经使用的迭代变量的值。

    import itertools
    
    it = itertools.zip_longest(range(10),"abc")
    print(list(it))
    result: [(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, None), (4, None), (5, None), (6, None), (7, None), (8, None), (9, None)]
    

    permutations(iterable [,r]):

    创建一个迭代器,返回iterable中所有长度为r的项目序列,如果省略了r,那么序列的长度与iterable中的项目数量相同,与 combinations 顺序组合不同,permutations 让每个元素都从头组合⼀一遍。

    import itertools
    it1 = itertools.combinations("abc",2)
    print(list(it1))
    it2 = itertools.permutations("abc",2)
    print(list(it2))
    
    result:
    [('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'c')]
    [('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'a'), ('b', 'c'), ('c', 'a'), ('c', 'b')]
    

    product(*iterables, [repeat=1]):

    让每个元素都和后⾯面的迭代器完整组合⼀一遍,创建一个迭代器,生成表示item1,item2等中的项目的笛卡尔积的元组,repeat是一个关键字参数,指定重复生成序列的次数。

    import itertools
    
    it1 = itertools.product("abc",[1,2,3])
    print(list(it1))
    result: [('a', 1), ('a', 2), ('a', 3), ('b', 1), ('b', 2), ('b', 3), ('c', 1), ('c', 2), ('c', 3)]
    

    repeat(object [,times]):

    创建一个迭代器,重复生成object,times(如果已提供)指定重复计数,如果未提供times,将无止尽返回该对象。

    import itertools
    
    it1 = itertools.repeat("abc",3)
    print(list(it1))
    result: ['abc', 'abc', 'abc']
    

    starmap(func [, iterable]):

    按顺序处理每组元素

    import itertools
    
    it1 = itertools.starmap(lambda x,y:x+y,((1,4),(10,20)))
    print(list(it1))
    result: [5, 30]
    

    takewhile(predicate [, iterable]):

    创建一个迭代器,生成iterable中predicate(item)为True的项,只要predicate计算为False,迭代就会立即停止。

    import itertools
    
    it = itertools.takewhile(lambda i:i<4,[3,2,1,7,1,2])
    print(list(it))
    # [3, 2, 1]
    

    tee(iterable [, n]):

    复制迭代器

    import itertools
    
    for i in itertools.tee(range(4),3):
    print(list(i))
    
    result:
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 2, 3]
    
    
    
  • 相关阅读:
    hdu 3709 Balanced Number 数位dp
    通过大数据分析典型的长尾问题场景及解法
    【无人驾驶技术揭秘】从机器学习角度揭秘学习型避障小车的设计思路
    Git Flow——Git团队协作最佳实践
    【技术合集】新春来袭,锦囊妙计助程序员过个好年
    【最佳编程实践】编写「可读」代码的实践
    【开发工具推荐】31款轻量高效的开源JavaScript插件和库
    【微服务那些事】Microservices场景下的持续部署
    前端图像处理指南
    Sed&awk笔记之awk
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/pinpin/p/10906702.html
Copyright © 2011-2022 走看看