关于Python 内置库 itertools
作者:佚名
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
。
1、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。
2、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。
3、itertools.accumulate
简单来说就是累加。
>>> import itertools >>> x = itertools.accumulate(range(10)) >>> print(list(x)) [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]
4、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)) [0, 1, 2, 0, 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)) [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)]
5、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')]
6、itertools.compress
按照真值表筛选元素
>>> x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False)) >>> print(list(x)) [0, 2, 3]
7、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, 0, 10, 1))) [20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11]
8、itertools.cycle
循环指定的列表和迭代器
>>> x = itertools.cycle('ABC') >>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1))) ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A']
9、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(lambda e: e < 5, range(10)) >>> print(list(x)) [5, 6, 7, 8, 9]
10、itertools.filterfalse
保留对应真值为False的元素
>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (1, 5, 3, 6, 9, 4)) >>> print(list(x)) [5, 6, 9]
11、itertools.groupby
按照分组函数的值对元素进行分组
>>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8) >>> for condition, numbers in x: ... print(condition, list(numbers)) True [0, 1, 2, 3, 4] False [5, 6, 7, 8] True [9]
12、itertools.islice
上文使用过的函数,对迭代器进行切片
>>> x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2) >>> print(list(x)) [0, 2, 4, 6, 8]
13、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)) [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 1), (0, 2, 3), (0, 3, 1), (0, 3, 2), (1, 0, 2), (1, 0, 3), (1, 2, 0), (1, 2, 3), (1, 3, 0), (1, 3, 2), (2, 0, 1), (2, 0,3), (2, 1, 0), (2, 1, 3), (2, 3, 0), (2, 3, 1), (3, 0, 1), (3, 0, 2), (3, 1, 0), (3, 1, 2), (3, 2, 0), (3, 2, 1)]
14、itertools.product
产生多个列表和迭代器的(积)
>>> x = itertools.product('ABC', range(3)) >>> >>> print(list(x)) [('A', 0), ('A', 1), ('A', 2), ('B', 0), ('B', 1), ('B', 2), ('C', 0), ('C', 1), ('C', 2)]
15、itertools.repeat
简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器
>>> x = itertools.repeat(0, 5) >>> print(list(x)) [0, 0, 0, 0, 0]
16、itertools.starmap
类似map
>>> x = itertools.starmap(str.islower, 'aBCDefGhI') >>> print(list(x)) [True, False, False, False, True, True, False, True, False]
17、itertools.takewhile
与dropwhile
相反,保留元素直至真值函数值为假。
>>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10)) >>> print(list(x)) [0, 1, 2, 3, 4]
18、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) >>> for letters in x: ... print(list(letters)) ... [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
19、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)) [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (None, 3), (None, 4)] >>> print(list(y)) [(0, 0), (1, 1), (2, 2)]
结语:
到此这篇关于关于Python
内置库 itertools
的文章就介绍到这了,更多相关Python内置库itertools
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