Python中itertools模块的使用教程详解
作者:百晓生
itertools模块的介绍
在Python中,迭代器(Iterator)是常用来做惰性序列的对象,只有当迭代到某个值的时候,才会进行计算得出这个值。因此,迭代器可以用来存储无限大的序列,这样我们就不用把他一次性放在内存中,而只在需要的时候进行计算。所以,对于读取大文件或者无线集合,最好是使用迭代器。实际上,Python2的大多数函数都是返回列表等序列,而Python3都已经改进为返回迭代器。
Python的内置模块itertools就是用来操作迭代器的一个模块,包含的函数都是能够创建迭代器来用于for循环或者next()。其中函数主要可以分为三类,分别是无限迭代器,有限迭代器,组合迭代器。
无限迭代器(Infinite Iterators)
这些函数可以生成无限的迭代器,我们主要学习以下三个函数的用法。
count([start=0, step=1]) 接收两个可选整形参数,第一个指定了迭代开始的值,第二个指定了迭代的步长。此外,start参数默认为0,step参数默认为1,可以根据需要来把这两个指定为其它值,或者使用默认参数。
import itertools for i in itertools.count(10,2): print(i) if i>20: break [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" 10 12 14 16 18 20 22
cycle(iterable) 是用一个可迭代对象中的元素来创建一个迭代器,并且复制自己的值,一直无限的重复下去。
import itertools for i in itertools.cycle("abcd"): print(i) # 具有无限的输出,可以按ctrl+c来停止。 [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" a b c d a b c d a b
repeat(elem [,n])是将一个元素重复n遍或者无穷多遍,并返回一个迭代器。
import itertools for i in itertools.repeat("abcd",5): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" abcd abcd abcd abcd abcd
组合迭代器(Combinatoric Iterators)
组合操作包括排列,笛卡儿积,或者一些离散元素的选择,组合迭代器就是产生这样序列的迭代器。我们来看看这几个函数的用法。
product(*iterables, repeat=1) 得到的是可迭代对象的笛卡儿积,*iterables参数表示需要多个可迭代对象。这些可迭代对象之间的笛卡儿积,也可以使用for循环来实现,例如 product(A, B) 与 ((x,y) for x in A for y in B)就实现一样的功能。
import itertools for i in itertools.product([1,2,3],[4,5,6]): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" (1, 4) (1, 5) (1, 6) (2, 4) (2, 5) (2, 6) (3, 4) (3, 5) (3, 6)
而 repeat 参数则表示这些可迭代序列重复的次数。例如 product(A, repeat=4) 与 product(A, A, A, A)实现的功能一样。
import itertools for i in itertools.product('ab','cd',repeat = 2): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" ('a', 'c', 'a', 'c') ('a', 'c', 'a', 'd') ('a', 'c', 'b', 'c') ('a', 'c', 'b', 'd') ('a', 'd', 'a', 'c') ('a', 'd', 'a', 'd') ('a', 'd', 'b', 'c') ('a', 'd', 'b', 'd') ('b', 'c', 'a', 'c') ('b', 'c', 'a', 'd') ('b', 'c', 'b', 'c') ('b', 'c', 'b', 'd') ('b', 'd', 'a', 'c') ('b', 'd', 'a', 'd') ('b', 'd', 'b', 'c') ('b', 'd', 'b', 'd')
permutations(iterable,r=None)返回的是可迭代元素中的一个排列组合,并且是按顺序返回的,且不包含重复的结果。
import itertools for i in itertools.permutations('abc'): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" ('a', 'b', 'c') ('a', 'c', 'b') ('b', 'a', 'c') ('b', 'c', 'a') ('c', 'a', 'b') ('c', 'b', 'a')
当然,第 2 个参数默认为None,它表示的是返回元组(tuple) 的长度,我们来尝试一下传入第二个参数。
import itertools for i in itertools.permutations('abc',2): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" ('a', 'b') ('a', 'c') ('b', 'a') ('b', 'c') ('c', 'a') ('c', 'b')
combinations(iterable,r) 返回的是可迭代对象所有的长度为 r 的子序列,注意这与前一个函数 permutation 不同,permutation 返回的是排列,而 combinations 返回的是组合。
import itertools for i in itertools.combinations('1234',2): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" ('1', '2') ('1', '3') ('1', '4') ('2', '3') ('2', '4') ('3', '4')
combinations_with_replacement(iterable, r) 返回一个可与自身重复的元素组合,用法类似于 combinations 。
import itertools for i in itertools.combinations_with_replacement('1234',2): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" ('1', '1') ('1', '2') ('1', '3') ('1', '4') ('2', '2') ('2', '3') ('2', '4') ('3', '3') ('3', '4') ('4', '4')
有限迭代器(Iterators Terminating on the Shortest Input Sequence)
这里的函数有十来个,主要为大家介绍其中几个常用的函数。
chain(*iterables) 可以把多个可迭代对象组合起来,形成一个更大的迭代器。
import itertools for i in itertools.chain('good','bye'): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" g o o d b y e
groupby(iterable,key=None) 可以把相邻元素按照 key 函数分组,并返回相应的 key 和 groupby,如果key函数为 None,则只有相同的元素才能放在一组。
import itertools for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()): print(list(group)) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" ['A', 'a', 'a'] ['B', 'B', 'b'] ['c', 'C'] ['A', 'A', 'a']
accumulate(iterable [,func]) 可以计算出一个迭代器,这个迭代器是由特定的二元函数的累计结果生成的,如果不指定的话,默认函数为求和函数。
import itertools for i in itertools.accumulate([0,1,0,1,1,2,3,5]): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" 0 1 1 2 3 5 8 13
如果我们指定这个累计函数,则还能有不同的用法,例如,指定一个最大值函数,或者自己定义的函数。
import itertools for i in itertools.accumulate([2,1,4,3,5],max): print(i) [Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py" 2 2 4 4 5
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