相见恨晚的Python内置库itertools
发布时间：2021-11-05 17:54:22 所属栏目：语言 来源：互联网
导读：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Pyth
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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。 >>> import itertools >>> x = itertools.accumulate(range(10)) >>> print(list(x)) [0, 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)) [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)] 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)) [0, 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, 0, 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, 0, 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(lambda e: e < 5, range(10)) >>> print(list(x)) [5, 6, 7, 8, 9] 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] 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] 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] 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)] 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)] 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] 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(lambda e: e < 5, range(10)) >>> print(list(x)) [0, 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) >>> 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] 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 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。  （编辑：好传媒网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
