相见恨晚的 itertools 库

关键时刻，第一时间送达！

前言

最近事情不是很多，想写一些技术文章分享给大家，同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理，所谓写清楚才能说清楚，说清楚才能想清楚，就是这个道理了。

很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic，一来更符合规范且容易阅读，二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的系统库itertools。

itertools库

迭代器（生成器）在Python中是一种很常用也很好用的数据结构，比起列表(list)来说，迭代器最大的优势就是延迟计算，按需使用，从而提高开发体验和运行效率，以至于在Python 3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。

话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了，而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举，这时候我们今天的主角itertools就该上场了。

使用itertools

itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象，其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到，而在运行效率上反而更低，毕竟人家是系统库。

itertools.accumulate

简单来说就是累加。

>>>importitertools

>>>x=itertools.accumulate(range(10))

>>>print(list(x))

[,1,3,6,10,15,21,28,36,45]

itertools.chain

连接多个列表或者迭代器。

>>>x=itertools.chain(range(3),range(4),[3,2,1])

>>>print(list(x))

[,1,2,,1,2,3,3,2,1]

itertools.combinations

求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合

>>>x=itertools.combinations(range(4),3)

>>>print(list(x))

[(,1,2),(,1,3),(,2,3),(1,2,3)]

itertools.combinations_with_replacement

允许重复元素的组合

>>>x=itertools.combinations_with_replacement('ABC',2)

>>>print(list(x))

[('A','A'),('A','B'),('A','C'),('B','B'),('B','C'),('C','C')]

itertools.compress

按照真值表筛选元素

>>>x=itertools.compress(range(5),(True,False,True,True,False))

>>>print(list(x))

[,2,3]

itertools.count

就是一个计数器,可以指定起始位置和步长

>>>x=itertools.count(start=20,step=-1)

>>>print(list(itertools.islice(x,,10,1)))

[20,19,18,17,16,15,14,13,12,11]

itertools.cycle

循环指定的列表和迭代器

>>>x=itertools.cycle('ABC')

>>>print(list(itertools.islice(x,,10,1)))

['A','B','C','A','B','C','A','B','C','A']

itertools.dropwhile

按照真值函数丢弃掉列表和迭代器前面的元素

>>>x=itertools.dropwhile(lambdae:e

>>>print(list(x))

[5,6,7,8,9]

itertools.filterfalse

保留对应真值为False的元素

>>>x=itertools.filterfalse(lambdae:e

>>>print(list(x))

[5,6,9]

itertools.groupby

按照分组函数的值对元素进行分组

>>>x=itertools.groupby(range(10),lambdax:x8)

>>>forcondition,numbersinx:

...print(condition,list(numbers))

True[,1,2,3,4]

False[5,6,7,8]

True[9]

itertools.islice

上文使用过的函数，对迭代器进行切片

>>>x=itertools.islice(range(10),,9,2)

>>>print(list(x))

[,2,4,6,8]

itertools.permutations

产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)

>>>x=itertools.permutations(range(4),3)

>>>print(list(x))

[(,1,2),(,1,3),(,2,1),(,2,3),(,3,1),(,3,2),(1,,2),(1,,3),(1,2,),(1,2,3),(1,3,),(1,3,2),(2,,1),(2,,3),(2,1,),(2,1,3),(2,3,),(2,3,1),(3,,1),(3,,2),(3,1,),(3,1,2),(3,2,),(3,2,1)]

itertools.product

产生多个列表和迭代器的(积)

>>>x=itertools.product('ABC',range(3))

>>>print(list(x))

[('A',),('A',1),('A',2),('B',),('B',1),('B',2),('C',),('C',1),('C',2)]

itertools.repeat

简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器

>>>x=itertools.repeat(,5)

>>>print(list(x))

[,,,,]

itertools.starmap

类似map

>>>x=itertools.starmap(str.islower,'aBCDefGhI')

>>>print(list(x))

[True,False,False,False,True,True,False,True,False]

itertools.takewhile

与dropwhile相反，保留元素直至真值函数值为假。

>>>x=itertools.takewhile(lambdae:e

>>>print(list(x))

[,1,2,3,4]

itertools.tee

这个函数我也不是很懂，似乎是生成指定数目的迭代器

>>>x=itertools.tee(range(10),2)

>>>forlettersinx:

...print(list(letters))

...

[,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

[,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

itertools.zip_longest

类似于zip，不过已较长的列表和迭代器的长度为准

>>>x=itertools.zip_longest(range(3),range(5))

>>>y=zip(range(3),range(5))

>>>print(list(x))

[(,),(1,1),(2,2),(None,3),(None,4)]

>>>print(list(y))

[(,),(1,1),(2,2)]

结语

大概就总结到这里，不过老实说Python的各种语言特性和库还是要多用才能熟练，最终达到随手拈来的程度，装逼的说就是由术入道。

来源：忆先

https://segmentfault.com/a/1190000008590958

Python开发整理发布，转载请联系作者获得授权