迭代器相关「itertools」模块使用解读
0 前言
说到处理循环，我们习惯使用for, while等，比如依次打印每个列表中的字符：
lis = ['I', 'love', 'python']
for i in lis:
print(i)
I
love
python
在打印内容字节数较小时，全部载入内存后，再打印，没有问题。可是，如果现在有成千上百万条车辆行驶轨迹，叫你分析出其中每个客户的出行规律，堵车情况等，假如是在单机上处理这件事。
你可能首先要面临，也可能被你忽视，最后代码都写好后，才可能暴露出的一个问题:outofmemory, 这在实际项目中经常遇到。
这个问题提醒我们，处理数据时，如何写出高效利用内存的程序，就显得很重要。今天，我们就来探讨如何高效利用内存，节省内存同时还能把事情办好。
其实，Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事，它就是 itertools 模块，这里面几个函数的功能其实很好理解。
我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能，而是想分析这些功能背后的实现代码，它们如何做到高效节省内存的，Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的，这很有趣，不是吗？
OK，let's go. Hope you enjoy the journey!
1 拼接元素
itertools 中的chain 函数实现元素拼接，原型如下，参数*表示个数可变的参数
chain(iterables)
应用如下：
In [33]: list(chain(['I','love'],['python'],['very', 'much']))
Out[33]: ['I', 'love', 'python', 'very', 'much']
哇，不能再好用了，它有点join的味道，但是比join强，它的重点在于参数都是可迭代的实例。
那么，chain如何实现高效节省内存的呢？chain大概的实现代码如下：
def chain(*iterables):
for it in iterables:
for element in it:
yield element
以上代码不难理解，chain本质返回一个生成器，所以它实际上是一次读入一个元素到内存，所以做到最高效地节省内存。
2 逐个累积
返回列表的累积汇总值，原型：
accumulate(iterable[, func, *, initial=None])
应用如下：
In [36]: list(accumulate([1,2,3,4,5,6],lambda x,y: x*y))
Out[36]: [1, 2, 6, 24, 120, 720]
accumulate大概的实现代码如下：
def accumulate(iterable, func=operator.add, *, initial=None):
it = iter(iterable)
total = initial
if initial is None:
try:
total = next(it)
except StopIteration:
return
yield total
for element in it:
total = func(total, element)
yield total
以上代码，你还好吗？与chain简单的yield不同，此处稍微复杂一点，yield有点像return，所以 yield total那行直接就返回一个元素，也就是iterable的第一个元素，因为任何时候这个函数返回的第一个元素就是它的第一个。又因为yield返回的是一个generator对象，比如名字gen，所以next(gen)时，代码将会执行到 for element in it:这行，而此时的迭代器it 已经指到iterable的第二个元素，OK，相信你懂了！
3 漏斗筛选
它是compress 函数，功能类似于漏斗功能，所以我称它为漏斗筛选，原型：
compress(data, selectors)
In [38]: list(compress('abcdefg',[1,1,0,1]))
Out[38]: ['a', 'b', 'd']
容易看出，compress返回的元素个数等于两个参数中较短的列表长度。
它的大概实现代码：
def compress(data, selectors):
return (d for d, s in zip(data, selectors) if s)
这个函数非常好用
4 段位筛选
扫描列表，不满足条件处开始往后保留，原型如下：
dropwhile(predicate, iterable)
应用例子：
In [39]: list(dropwhile(lambda x: x<3,[1,0,2,4,1,1,3,5,-5]))
Out[39]: [4, 1, 1, 3, 5, -5]
实现它的大概代码如下：
def dropwhile(predicate, iterable):
iterable = iter(iterable)
for x in iterable:
if not predicate(x):
yield x
break
for x in iterable:
yield x
5 段位筛选2
扫描列表，只要满足条件就从可迭代对象中返回元素，直到不满足条件为止，原型如下：
takewhile(predicate, iterable)
应用例子：
In [43]: list(takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]))
Out[43]: [1, 4]
实现它的大概代码如下：
def takewhile(predicate, iterable):
for x in iterable:
if predicate(x):
yield x
else:
break #立即返回
6 次品筛选
扫描列表，只要不满足条件都保留，原型如下：
dropwhile(predicate, iterable)
应用例子：
In [40]: list(filterfalse(lambda x: x%2==0, [1,2,3,4,5,6]))
Out[40]: [1, 3, 5]
实现它的大概代码如下：
def dropwhile(predicate, iterable):
iterable = iter(iterable)
for x in iterable:
if not predicate(x):
yield x
break
for x in iterable:
yield x
7 切片筛选
Python中的普通切片操作，比如：
lis = [1,3,2,1]
lis[:1]
它们的缺陷还是lis 必须全部载入内存，所以更节省内存的操作islice，原型如下：
islice(iterable, start, stop[, step])
应用例子：
In [41]: list(islice('abcdefg',1,4,2))
Out[41]: ['b', 'd']
实现它的大概代码如下：
def islice(iterable, *args):
s = slice(*args)
start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize, s.step or 1
it = iter(range(start, stop, step))
try:
nexti = next(it)
except StopIteration:
for i, element in zip(range(start), iterable):
pass
return
try:
for i, element in enumerate(iterable):
if i == nexti:
yield element
nexti = next(it)
except StopIteration:
for i, element in zip(range(i + 1, stop), iterable):
pass
巧妙利用生成器迭代结束时会抛出异常StopIteration，做一些边界处理的事情。
8 细胞分裂
tee函数类似于我们熟知的细胞分裂，它能复制原迭代器n个，原型如下：
tee(iterable, n=2)
应用如下，可以看出复制出的两个迭代器是独立的
a = tee([1,4,6,4,1],2)
In [51]: next(a[0])
Out[51]: 1
In [52]: next(a[1])
Out[52]: 1
实现它的代码大概如下：
def tee(iterable, n=2):
it = iter(iterable)
deques = [collections.deque() for i in range(n)]
def gen(mydeque):
while True:
if not mydeque:
try:
newval = next(it)
except StopIteration:
return
for d in deques:
d.append(newval)
yield mydeque.popleft()
return tuple(gen(d) for d in deques)
tee 实现内部使用一个队列类型deques，起初生成空队列，向复制出来的每个队列中添加元素newval, 同时yield 当前被调用的mydeque中的最左元素。
9 map变体
starmap可以看做是map的变体，它能更加节省内存，同时iterable的元素必须也为可迭代对象，原型如下：
starmap(function, iterable)
应用它：
In [63]: list(starmap(lambda x,y: str(x)+'-'+str(y), [('a',1),('b',2),('c',3)]))
Out[63]: ['a-1', 'b-2', 'c-3']
starmap的实现细节如下：
def starmap(function, iterable):
for args in iterable:
yield function(*args)
10 复制元素
repeat实现复制元素n次，原型如下：
repeat(object[, times])
应用如下：
In [66]: list(repeat(6,3))
Out[66]: [6, 6, 6]
In [67]: list(repeat([1,2,3],2))
Out[67]: [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
它的实现细节大概如下：
def repeat(object, times=None):
if times is None:# 如果times不设置，将一直repeat下去
while True:
yield object
else:
for i in range(times):
yield object
11 笛卡尔积
笛卡尔积实现的效果同下：
((x,y) for x in A for y in B)
所以，笛卡尔积的实现效果如下：
In [68]: list(product('ABCD', 'xy'))
Out[68]:
[('A', 'x'),
('A', 'y'),
('B', 'x'),
('B', 'y'),
('C', 'x'),
('C', 'y'),
('D', 'x'),
('D', 'y')]
它的实现细节：
def product(*args, repeat=1):
pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat
result = [[]]
for pool in pools:
result = [x+[y] for x in result for y in pool]
for prod in result:
yield tuple(prod)
12 加强版zip
组合值。若可迭代对象的长度未对齐，将根据 fillvalue 填充缺失值，注意：迭代持续到耗光最长的可迭代对象，效果如下：
In [69]: list(zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-'))
Out[69]: [('A', 'x'), ('B', 'y'), ('C', '-'), ('D', '-')]
它的实现细节：
def zip_longest(*args, fillvalue=None):
iterators = [iter(it) for it in args]
num_active = len(iterators)
if not num_active:
return
while True:
values = []
for i, it in enumerate(iterators):
try:
value = next(it)
except StopIteration:
num_active -= 1
if not num_active:
return
iterators[i] = repeat(fillvalue)
value = fillvalue
values.append(value)
yield tuple(values)
它里面使用repeat，也就是在可迭代对象的长度未对齐时，根据 fillvalue 填充缺失值。理解上面代码的关键是迭代器对象(iter)，next方法的特殊性：
In [74]: for i, it in enumerate([iter([1,2,3]),iter(['x','y'])]):
...: print(next(it))
#输出：
1
x
结合这个提示再理解上面代码，就不会吃力。
总结
Python的itertools模块提供的节省内存的高效迭代器，里面实现基本都借助于生成器，所以一方面了解这12个函数所实现的基本功能，同时也能加深对生成器(generator)的理解，为我们写出更加高效、简洁、漂亮的代码打下坚实基础。