itertools:处理可迭代对象的模块
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了itertools:处理可迭代对象的模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
合并和分解迭代器
chain
chain可以接收多个可迭代对象(或者迭代器)作为参数,最后返回一个迭代器。 它会生成所有输入迭代器的内容,就好像这些内容来自一个迭代器一样。 类似于collections下的ChainMap,可以合并多个字典。chain可以合并多个可迭代对象
import itertools
c = itertools.chain([1, 2, 3], "abc", {"k1": "v1", "k2": "v2"})
# 直接打印的话是一个对象
print(c) # <itertools.chain object at 0x00000000029745F8>
for i in c:
print(i, end=" ") # 1 2 3 a b c k1 k2
# 还可以使用chain.from_iterable,参数接收多个可迭代对象组成的一个可迭代对象
c = itertools.chain.from_iterable([[1, 2, 3], "abc", {"k1": "v1", "k2": "v2"}])
for i in c:
print(i, end=" ") # 1 2 3 a b c k1 k2
zip_longest
从名字上能看出来,这似乎和内置的zip有关系。确实如此,就是将多个可迭代对象对应位置的元素组合起来,像拉链(zip)一样。只不过内置的zip是"木桶原理",一方匹配到头了,那么就不匹配了。而zip_longest
显然是以长的那一方为基准?
import itertools
# 函数zip则是把多个迭代器对象组合到一个元组中
name = ["古明地觉", "椎名真白", "雪之下雪乃"]
where = ["东方地灵殿", "樱花张的宠物女孩", "春物"]
z = zip(name, where)
print(z) # <zip object at 0x0000000001DC03C8>
print(list(z)) # [('古明地觉', '东方地灵殿'), ('椎名真白', '樱花张的宠物女孩'), ('雪之下雪乃', '春物')]
# zip英文意思是拉链,很形象,就是把对应元素给组合起来
# 但如果两者长度不一致怎么办?
name = ["古明地觉", "椎名真白", "雪之下雪乃", "xxx"]
where = ["东方地灵殿", "樱花张的宠物女孩", "春物"]
print(list(zip(name, where))) # [('古明地觉', '东方地灵殿'), ('椎名真白', '樱花张的宠物女孩'), ('雪之下雪乃', '春物')]
# 可以看到,不一致的时候,当一方结束之后就停止匹配。
# 如果想匹配长的,那么可以使用itertools下面的zip_longest
print(list(itertools.zip_longest(name, where))) # [('古明地觉', '东方地灵殿'), ('椎名真白', '樱花张的宠物女孩'), ('雪之下雪乃', '春物'), ('xxx', None)]
# 可以看到没有的,自动为None了,当然我们也可以指定填充字符
print(list(itertools.zip_longest(name, where, fillvalue="你输入的是啥啊")))
# [('古明地觉', '东方地灵殿'), ('椎名真白', '樱花张的宠物女孩'), ('雪之下雪乃', '春物'), ('xxx', '你输入的是啥啊')]
islice
?如果一个迭代器里面包含了很多元素,我们只要想一部分的话,可以使用islice,按照索引从迭代器中返回所选择的元素,并且得到的还是一个迭代器?
import itertools
num = range(20)
# 从index=5的地方选到index=10(不包含)的地方
s = itertools.islice(num, 5, 10)
print(list(s)) # [5, 6, 7, 8, 9]
# 从开头选到index=5的地方
s = itertools.islice(num, 5)
print(list(s)) # [0, 1, 2, 3, 4]
# 从index=5的地方选择到index=15的地方,步长为3
s = itertools.islice(num, 5, 15, 3)
print(list(s)) # [5, 8, 11, 14]
'''
所以除了迭代器之外,
如果只传一个参数,比如5,表示从index=0选到index=5(不包含)的地方
如果传两个参数,比如5和10,表示从index=5选到index=10(不包含)的地方
如果传三个参数,比如5和10和2,表示从index=5选到index=10(不包含)的地方,步长为2
'''
# 那么支不支持负数索引呢?答案是不支持的,因为不知道迭代器有多长,除非全部读取,可是那样的话干嘛不直接转化为列表之后再用切片获取呢?
# 之所以使用islice这种形式,就是为了在不全部读取的情况下,也能选择出我们想要的部分,所以这种方式只支持从前往后,不能从后往前。
tee
import itertools
r = [1, 2, 3, 4, 5]
i1, i2 = itertools.tee(r, n=2)
print(list(i1)) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(i2)) # [1, 2, 3, 4, 5]
转换输入
startmap
import itertools
'''
内置的map(函数, 序列)返回一个迭代器,它对序列中的每一个值都调用指定的函数并返回结果。
输入迭代中的元素全部被消费时,map()就会停止
'''
l = [1, 2, 3]
map_l = map(lambda x: str(x) + "a", l)
print(list(map_l)) # ['1a', '2a', '3a']
l1 = [(0, 5), (1, 6), (2, 7)]
'''
注意map里面的函数只能有一个参数,因此不可以写成以下格式
map_l1 = map(lambda x, y: x*y, l1)
但是可以这样
'''
map_l1 = map(lambda x: x[0] * x[1], l1)
print(list(map_l1)) # [0, 6, 14]
# 但是itertools下的startmap()是支持的
l2 = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
# 注意里面的函数的参数的参数个数是由我们后面传入对象决定的,这里每个元组显然有三个元素,所以需要三个参数
map_l1 = itertools.starmap(lambda x, y, z: f"{x} + {y} + {z} = {x + y + z}", l2)
print(list(map_l1)) # ['1 + 2 + 3 = 6', '4 + 5 + 6 = 15', '7 + 8 + 9 = 24']
# map的话只能通过lambda x: x[0] + x[1] + x[2]这样的形式
# 因此starmap只能对类似于[(), (), ()]这种值进行处理,比如[1, 2, 3]使用starmap是会报错的,但是[(1, ), (2, ), (3, )]不会报错
生成新值
count
import itertools
'''
count(start=0, step=1)返回一个迭代器,该迭代器能够无限地生成连续的整数。
接收两个参数:起始(默认为0)和步长(默认为1)
等价于:
def count(firstval=0, step=1):
x = firstval
while 1:
yield x
x += step
'''
# 起始值为5,步长为2
c1 = itertools.count(5, 2)
print(list(itertools.islice(c1, 5))) # [5, 7, 9, 11, 13]
cycle
import itertools
'''
cycle(iterable)返回一个迭代器,会无限重复里面的内容,直到内存耗尽
'''
c2 = itertools.cycle("abc")
print(list(itertools.islice(c2, 10))) # ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a']
repeat
import itertools
'''
repeat(obj, times=None),无限重复obj,除非指定times。
'''
# 指定重复3次
print(list(itertools.repeat("abc", 3))) # ['abc', 'abc', 'abc']
过滤
dropwhile
删除满足条件的值,注意:是删除??
import itertools
l = [1, 2, 3, 4, 5]
drop_l = itertools.dropwhile(lambda x: x < 3, l)
# 依旧返回迭代器
print(drop_l) # <itertools.dropwhile object at 0x000001AD63AD0488>
# 可以看到小于3的都被丢掉了
print(list(drop_l)) # [3, 4, 5]
takewhile
这个和filter是一样的,保留满足条件的值?
import itertools
l = [1, 2, 3, 4, 5]
take_l = itertools.takewhile(lambda x: x < 3, l)
print(take_l) # <itertools.takewhile object at 0x000001D37F512948>
print(list(take_l)) # [1, 2]
filter_l = filter(lambda x: x < 3, l)
print(list(filter_l)) # [1, 2]
filterfalse
这个和dropwhile一样,和takewhile、filter相反?
import itertools
l = [1, 2, 3, 4, 5]
filterfalse_l = itertools.filterfalse(lambda x: x < 3, l)
print(list(filterfalse_l)) # [3, 4, 5]
filter和takewhile一样,过滤出条件为True的值
filterfalse和dropwhile一样,过滤出条件为False的值
compress
compress则提供了另一种过滤可迭代对象内容的方法。?
import itertools
condition = [True, False, True, True, False]
data = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(itertools.compress(data, condition))) # [1, 3, 4]
# 除了指定True和False,还可以使用python它类型的值,会以其对应的布尔值作为判断依据
condition = [1, 0, "x", "x", {}]
print(list(itertools.compress(data, condition))) # [1, 3, 4]
合并输入
accumulate
accumulate处理输入的序列,得到一个类似于斐波那契的结果
import itertools
print(list(itertools.accumulate(range(5)))) # [0, 1, 3, 6, 10]
print(list(itertools.accumulate("abcde"))) # ["a", "ab", "abc", "abcd", "abcde"]
# 所以这里的相加还要看具体的含义
try:
print(list(itertools.accumulate([[1, 2], (3, 4)])))
except TypeError as e:
print(e) # can only concatenate list (not "tuple") to list
# 这里就显示无法将列表和元组相加
# 当然也可以自定义
data = [1, 2, 3, 4, 5]
method = lambda x, y: x * y
print(list(itertools.accumulate(data, method))) # [1, 2, 6, 24, 120]
# 可以看到这里的结果就改变了
product
product则是会将多个可迭代对象组合成一个笛卡尔积
import itertools
print(list(itertools.product([1, 2, 3], [2, 3]))) # [(1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3), (3, 2), (3, 3)]
permutations
permutations从输入迭代器生成元素,这些元素以给定长度的排列形成组合。默认会生成所以排列的全集
import itertools
data = [1, 2, 3, 4]
print(list(itertools.permutations(data)))
# 根据排列组合,显然是A44,4 * 3 * 2 * 1 = 24种组合
'''
[(1, 2, 3, 4), (1, 2, 4, 3), (1, 3, 2, 4), (1, 3, 4, 2), (1, 4, 2, 3), (1, 4, 3, 2),
(2, 1, 3, 4), (2, 1, 4, 3), (2, 3, 1, 4), (2, 3, 4, 1), (2, 4, 1, 3), (2, 4, 3, 1),
(3, 1, 2, 4), (3, 1, 4, 2), (3, 2, 1, 4), (3, 2, 4, 1), (3, 4, 1, 2), (3, 4, 2, 1),
(4, 1, 2, 3), (4, 1, 3, 2), (4, 2, 1, 3), (4, 2, 3, 1), (4, 3, 1, 2), (4, 3, 2, 1)]
'''
print(list(itertools.permutations(data, 2)))
# [(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 1), (4, 2), (4, 3)]
combinations
permutations显然是考虑了顺序,相当于排列组合里面A,而combinations只考虑元素是否一致,而不管顺序,相当于排列组合里面的C
import itertools
# permutations只要顺序不同就看做一种结果,combinations则保证只要元素相同就是同一种结果
data = "abcd"
print(list(itertools.combinations(data, 3))) # [('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'd'), ('a', 'c', 'd'), ('b', 'c', 'd')]
# 如果拿抽小球来作比喻的话,显然combinations是不放回的,也就是不会重复单个的输入元素
# 但是有时候可能也需要考虑包含重复元素的组合,相当于抽小球的时候有放回。
# 对于这种情况,可以使用combinations_with_replacement
print(list(itertools.combinations_with_replacement(data, 3)))
'''
[('a', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'a', 'c'), ('a', 'a', 'd'), ('a', 'b', 'b'),
('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'd'), ('a', 'c', 'c'), ('a', 'c', 'd'), ('a', 'd', 'd'),
('b', 'b', 'b'), ('b', 'b', 'c'), ('b', 'b', 'd'), ('b', 'c', 'c'), ('b', 'c', 'd'),
('b', 'd', 'd'), ('c', 'c', 'c'), ('c', 'c', 'd'), ('c', 'd', 'd'), ('d', 'd', 'd')]
'''
以上是关于itertools:处理可迭代对象的模块的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章