Python3之itertools模块

Posted 2020-06-13

Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

1、Infinite Iterators

Iterator	Arguments	Results	Example
count()	start, [step]	start, start+step, start+2*step, ...	count(10) --> 10 11 12 13 14 ...
cycle()	p	p0, p1, ... plast, p0, p1, ...	cycle(‘ABCD‘) --> A B C D A B C D ...
repeat()	elem [,n]	elem, elem, elem, ... endlessly or up to n times	repeat(10, 3) --> 10 10 10

 

1.1 count

　　创建一个迭代器，生成从n开始的连续整数，如果忽略n，则从0开始计算（注意：此迭代器不支持长整数）

如果超出了sys.maxint，计数器将溢出并继续从-sys.maxint-1开始计算。　

>>> import itertools
>>> n = itertools.count(1)
>>> for i in n:
	print(i)
	
1
2
3
4
......

1.2 cycle

　　传入一个序列，无限循环下去：　　

>>> itertools.cycle(‘ABCDE‘)
<itertools.cycle object at 0x00000000033576C8>
>>> for i in itertools.cycle(‘ABCDE‘):
	print(i)

	
A
B
C
D
E
A
B
.....

1.3 repeat

　　创建一个迭代器，重复生成object，times（如果已提供）指定重复计数，如果未提供times，将无止尽返回该对象。

>>> s = itertools.repeat(‘ABC‘,4)
>>> s
repeat(‘ABC‘, 4)
>>> for i in s:
	print(i)

	
ABC
ABC
ABC
ABC
>>> 

　　

2、Iterators terminating on the shortest input sequence

Iterator	Arguments	Results	Example
accumulate()	p [,func]	p0, p0+p1, p0+p1+p2, ...	accumulate([1,2,3,4,5]) --> 1 3 6 10 15
chain()	p, q, ...	p0, p1, ... plast, q0, q1, ...	chain(‘ABC‘, ‘DEF‘) --> A B C D E F
chain.from_iterable()	iterable	p0, p1, ... plast, q0, q1, ...	chain.from_iterable([‘ABC‘, ‘DEF‘]) --> A B C DE F
compress()	data, selectors	(d[0] if s[0]), (d[1] if s[1]), ...	compress(‘ABCDEF‘, [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F
dropwhile()	pred, seq	seq[n], seq[n+1], starting when pred fails	dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
filterfalse()	pred, seq	elements of seq where pred(elem) is false	filterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 46 8
groupby()	iterable[, keyfunc]	sub-iterators grouped by value of keyfunc(v)
islice()	seq, [start,] stop [, step]	elements from seq[start:stop:step]	islice(‘ABCDEFG‘, 2, None) --> C D E F G
starmap()	func, seq	func(*seq[0]), func(*seq[1]), ...	starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 91000
takewhile()	pred, seq	seq[0], seq[1], until pred fails	takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
tee()	it, n	it1, it2, ... itn splits one iterator into n
zip_longest()	p, q, ...	(p[0], q[0]), (p[1], q[1]), ...	zip_longest(‘ABCD‘, ‘xy‘, fillvalue=‘-‘) --> AxBy C- D-

 

2.1 chain

　　将多个迭代器作为参数, 但只返回单个迭代器, 它产生所有参数迭代器的内容, 就好像他们是来自于一个单一的序列.　　

>>> for c in itertools.chain(‘ABC‘, ‘XYZ‘):
...     print(c)
# 迭代效果：‘A‘ ‘B‘ ‘C‘ ‘X‘ ‘Y‘ ‘Z‘

2.2 groupby

　　返回一个产生按照key进行分组后的值集合的迭代器.

　　如果iterable在多次连续迭代中生成了同一项，则会定义一个组，如果将此函数应用一个分类列表，那么分组将定义该列表中的所有唯一项，key（如果已提供）是一个函数，应用于每一项，如果此函数存在返回值，该值将用于后续项而不是该项本身进行比较，此函数返回的迭代器生成元素(key, group)，其中key是分组的键值，group是迭代器，生成组成该组的所有项。　

>>> for key, group in itertools.groupby(‘AAABBBCCAAA‘):
...     print(key, list(group))
...
A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]
B [‘B‘, ‘B‘, ‘B‘]
C [‘C‘, ‘C‘]
A [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]

　　实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素‘A‘和‘a‘都返回相同的key：

>>> for key, group in itertools.groupby(‘AaaBBbcCAAa‘, lambda c: c.upper()):
...     print(key, list(group))
...
A [‘A‘, ‘a‘, ‘a‘]
B [‘B‘, ‘B‘, ‘b‘]
C [‘c‘, ‘C‘]
A [‘A‘, ‘A‘, ‘a‘]

　　

3、Combinatoric generators　

Iterator	Arguments	Results
product()	p, q, ... [repeat=1]	cartesian product, equivalent to a nested for-loop
permutations()	p[, r]	r-length tuples, all possible orderings, no repeated elements
combinations()	p, r	r-length tuples, in sorted order, no repeated elements
combinations_with_replacement()	p, r	r-length tuples, in sorted order, with repeated elements
product(‘ABCD‘, repeat=2)		AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD
permutations(‘ABCD‘, 2)		AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
combinations(‘ABCD‘, 2)		AB AC AD BC BD CD
combinations_with_replacement(‘ABCD‘, 2)		AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD

 

3.1 product(*iterables[, repeat])　笛卡尔积

　　创建一个迭代器，生成表示item1，item2等中的项目的笛卡尔积的元组，repeat是一个关键字参数，指定重复生成序列的次数。　

>>> a = (1,2,3)
>>> b = (‘A‘,‘B‘,‘C‘)
>>> c = itertools.product(a,b)
>>> for i in c:
	print(i)
	
(1, ‘A‘)
(1, ‘B‘)
(1, ‘C‘)
(2, ‘A‘)
(2, ‘B‘)
(2, ‘C‘)
(3, ‘A‘)
(3, ‘B‘)
(3, ‘C‘)　　

3.2 permutations(iterable[, r]) 排列

　　创建一个迭代器，返回iterable中所有长度为r的项目序列，如果省略了r，那么序列的长度与iterable中的项目数量相同： 返回p中任意取r个元素做排列的元组的迭代器　

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> s = [i for i in itertools.permutations(a,3)] # 从序列a中选出3个元素进行排列
>>> s
[(1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 3, 2), (1, 3, 4), (1, 4, 2), (1, 4, 3), (2, 1, 3), (2, 1, 4), (2, 3, 1), (2, 3, 4), (2, 4, 1), (2, 4, 3), (3, 1, 2), (3, 1, 4), (3, 2, 1), (3, 2, 4), (3, 4, 1), (3, 4, 2), (4, 1, 2), (4, 1, 3), (4, 2, 1), (4, 2, 3), (4, 3, 1), (4, 3, 2)]
>>> s_number = [i[0]*100 + i[1]*10 + i[2] for i in s]  # 选出的3个数字组合成不重复的3位数
>>> s_number
[123, 124, 132, 134, 142, 143, 213, 214, 231, 234, 241, 243, 312, 314, 321, 324, 341, 342, 412, 413, 421, 423, 431, 432]
>>> 

3.3 combinations(iterable, r) 组合

　　创建一个迭代器，返回iterable中所有长度为r的子序列，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序 (不带重复)   

>>> a = [1, 2, 3, 4]
>>> s = [i for i in itertools.combinations(a,2)] # 从序列a中选出2个不重复的元素
>>> s
[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]

 

更多详细信息请查看官网介绍：https://docs.python.org/3.5/library/itertools.html