一个超好用的Python库:itertools

Crossin的编程教室

共 8186字,需浏览 17分钟

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2021-08-29 19:29


作者:忆先  
链接:segmentfault.com/a/1190000008590958
前言

大家好,欢迎来到 Crossin的编程教室!

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个很Pythonic的Python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,作为python自带的系统库,使用起来语法简洁,执行效率也很高。

itertools.accumulate

简单来说就是累加。

>>> import itertools
>>> x = itertools.accumulate(range(10))
>>> print(list(x))
[0136101521283645]

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))
[0120123321]

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))
[(012), (013), (023), (123)]

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), (TrueFalseTrueTrueFalse))
>>> print(list(x))
[023]

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, 0101)))
[20191817161514131211]

itertools.cycle

循环指定的列表和迭代器

>>> x = itertools.cycle( ABC )
>>> print(list(itertools.islice(x, 0101)))
[ 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))
[56789]

itertools.filterfalse

保留对应真值为False的元素

>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (153694))
>>> print(list(x))
[569]

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 [01234]                                                              
False [5678]                                                                
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), 092)
>>> print(list(x))
[02468]

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))
[(012), (013), (021), (023), (031), (032), (102), (103), (120), (123), (130), (132), (201), (20,3), (210), (213), (230), (231), (301), (302), (310), (312), (320), (321)]

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(05)
>>> print(list(x))
[00000]

itertools.starmap

类似map

>>> x = itertools.starmap(str.islower,  aBCDefGhI )
>>> print(list(x))
[TrueFalseFalseFalseTrueTrueFalseTrueFalse]

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))
[01234]

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))
...
[0123456789]
[0123456789]

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))
[(00), (11), (22), (None3), (None4)]
>>> print(list(y))
[(00), (11), (22)]

结语

以上就是对 itertools 库中常用函数的介绍。大家大致了解这些功能即可,不必死记硬背,实际开发中有相关需求时可以再针对具体函数查询详细文档。

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_往期文章推荐_

深入浅出地解读Python迭代器和生成器




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