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
。
1、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。
2、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。
3、itertools.accumulate
简单来说就是累加。
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>>> import itertools
>>> x = itertools.accumulate( range ( 10 ))
>>> print ( list (x))
[ 0 , 1 , 3 , 6 , 10 , 15 , 21 , 28 , 36 , 45 ]
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4、itertools.chain
连接多个列表或者迭代器。
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>>> 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
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求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合
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>>> x = itertools.combinations( range ( 4 ), 3 )
>>> print ( list (x))
[( 0 , 1 , 2 ), ( 0 , 1 , 3 ), ( 0 , 2 , 3 ), ( 1 , 2 , 3 )]
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5、itertools.combinations_with_replacement
允许重复元素的组合
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>>> x = itertools.combinations_with_replacement( 'ABC' , 2 )
>>> print ( list (x))
[( 'A' , 'A' ), ( 'A' , 'B' ), ( 'A' , 'C' ), ( 'B' , 'B' ), ( 'B' , 'C' ), ( 'C' , 'C' )]
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6、itertools.compress
按照真值表筛选元素
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>>> x = itertools.compress( range ( 5 ), ( True , False , True , True , False ))
>>> print ( list (x))
[ 0 , 2 , 3 ]
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7、itertools.count
就是一个计数器,可以指定起始位置和步长
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>>> 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 ]
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8、itertools.cycle
循环指定的列表和迭代器
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>>> x = itertools.cycle( 'ABC' )
>>> print ( list (itertools.islice(x, 0 , 10 , 1 )))
[ 'A' , 'B' , 'C' , 'A' , 'B' , 'C' , 'A' , 'B' , 'C' , 'A' ]
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9、itertools.dropwhile
按照真值函数丢弃掉列表和迭代器前面的元素
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>>> x = itertools.dropwhile( lambda e: e < 5 , range ( 10 ))
>>> print ( list (x))
[ 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]
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10、itertools.filterfalse
保留对应真值为False的元素
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>>> x = itertools.filterfalse( lambda e: e < 5 , ( 1 , 5 , 3 , 6 , 9 , 4 ))
>>> print ( list (x))
[ 5 , 6 , 9 ]
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11、itertools.groupby
按照分组函数的值对元素进行分组
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>>> 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 ]
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12、itertools.islice
上文使用过的函数,对迭代器进行切片
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>>> x = itertools.islice( range ( 10 ), 0 , 9 , 2 )
>>> print ( list (x))
[ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 ]
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13、itertools.permutations
产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)
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>>> 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 )]
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14、itertools.product
产生多个列表和迭代器的(积)
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>>> 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 )]
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15、itertools.repeat
简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器
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>>> x = itertools.repeat( 0 , 5 )
>>> print ( list (x))
[ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ]
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16、itertools.starmap
类似map
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>>> x = itertools.starmap( str .islower, 'aBCDefGhI' )
>>> print ( list (x))
[ True , False , False , False , True , True , False , True , False ]
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17、itertools.takewhile
与dropwhile
相反,保留元素直至真值函数值为假。
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>>> x = itertools.takewhile( lambda e: e < 5 , range ( 10 ))
>>> print ( list (x))
[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ]
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18、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
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>>> 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 ]
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19、itertools.zip_longest
类似于zip,不过已较长的列表和迭代器的长度为准
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>>> 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 )]
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结语:
到此这篇关于关于Python
内置库 itertools
的文章就介绍到这了,更多相关Python内置库itertools
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原文链接:https://www.tuicool.com/articles/yQziY3m