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Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)之itertools庫(kù)的使用方法

更新時(shí)間：2017年09月07日 09:57:49 作者：憶先

Python提供了一個(gè)非常棒的模塊用于創(chuàng)建自定義的迭代器，這個(gè)模塊就是 itertools。itertools 提供的工具相當(dāng)高效且節(jié)省內(nèi)存，下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)之itertools庫(kù)使用的相關(guān)資料，需要的朋友可以參考下。

前言

因?yàn)樽罱虑椴皇呛芏?，想?xiě)一些技術(shù)文章分享給大家，同時(shí)也對(duì)自己一段時(shí)間來(lái)碎片化接受的知識(shí)進(jìn)行一下梳理，所謂寫(xiě)清楚才能說(shuō)清楚，說(shuō)清楚才能想清楚，就是這個(gè)道理了。

很多人都致力于把Python代碼寫(xiě)得更Pythonic，一來(lái)更符合規(guī)范且容易閱讀，二來(lái)一般Pythonic的代碼在執(zhí)行上也更有效率。今天就先給大家介紹一下Python的系統(tǒng)庫(kù)itertools。下面話不多說(shuō)了，來(lái)一起看看詳細(xì)的介紹吧。

itertools庫(kù)

迭代器（生成器）在Python中是一種很常用也很好用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比起列表(list)來(lái)說(shuō)，迭代器最大的優(yōu)勢(shì)就是延遲計(jì)算，按需使用，從而提高開(kāi)發(fā)體驗(yàn)和運(yùn)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。

話雖這么說(shuō)但大家平時(shí)用到的迭代器大概只有range了，而通過(guò)iter函數(shù)把列表對(duì)象轉(zhuǎn)化為迭代器對(duì)象又有點(diǎn)多此一舉，這時(shí)候我們今天的主角itertools就該上場(chǎng)了。

使用itertools

itertools中的函數(shù)大多是返回各種迭代器對(duì)象，其中很多函數(shù)的作用我們平時(shí)要寫(xiě)很多代碼才能達(dá)到，而在運(yùn)行效率上反而更低，畢竟人家是系統(tǒng)庫(kù)。

itertools.accumulate

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是累加。

>>> import itertools
>>> x = itertools.accumulate(range(10))
>>> print(list(x))
[0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

itertools.chain

連接多個(gè)列表或者迭代器。

>>> 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

求列表或生成器中指定數(shù)目的元素不重復(fù)的所有組合

>>> x = itertools.combinations(range(4), 3)
>>> print(list(x))
[(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)]

itertools.combinations_with_replacement

允許重復(fù)元素的組合

>>> x = itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2)
>>> print(list(x))
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

itertools.compress

按照真值表篩選元素

>>> x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False))
>>> print(list(x))
[0, 2, 3]

itertools.count

就是一個(gè)計(jì)數(shù)器,可以指定起始位置和步長(zhǎng)

>>> 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]

itertools.cycle

循環(huán)指定的列表和迭代器

>>> x = itertools.cycle('ABC')
>>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A']

itertools.dropwhile

按照真值函數(shù)丟棄掉列表和迭代器前面的元素

>>> x = itertools.dropwhile(lambda e: e < 5, range(10))
>>> print(list(x))
[5, 6, 7, 8, 9]

itertools.filterfalse

保留對(duì)應(yīng)真值為False的元素

>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (1, 5, 3, 6, 9, 4))
>>> print(list(x))
[5, 6, 9]

itertools.groupby

按照分組函數(shù)的值對(duì)元素進(jìn)行分組

>>> 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]

itertools.islice

上文使用過(guò)的函數(shù)，對(duì)迭代器進(jìn)行切片

>>> x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2)
>>> print(list(x))
[0, 2, 4, 6, 8]

itertools.permutations

產(chǎn)生指定數(shù)目的元素的所有排列(順序有關(guān))

>>> 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)]

itertools.product

產(chǎn)生多個(gè)列表和迭代器的(積)

>>> 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

簡(jiǎn)單的生成一個(gè)擁有指定數(shù)目元素的迭代器

>>> x = itertools.repeat(0, 5)
>>> print(list(x))
[0, 0, 0, 0, 0]

itertools.starmap

類(lèi)似map

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

itertools.takewhile

與dropwhile相反，保留元素直至真值函數(shù)值為假。

>>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10))
>>> print(list(x))
[0, 1, 2, 3, 4]

itertools.tee

這個(gè)函數(shù)我也不是很懂，似乎是生成指定數(shù)目的迭代器

>>> 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]

itertools.zip_longest

類(lèi)似于zip，不過(guò)已較長(zhǎng)的列表和迭代器的長(zhǎng)度為準(zhǔn)

>>> 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)]

結(jié)語(yǔ)

大概就總結(jié)到這里，不過(guò)老實(shí)說(shuō)Python的各種語(yǔ)言特性和庫(kù)還是要多用才能熟練，最終達(dá)到隨手拈來(lái)的程度，裝逼的說(shuō)就是由術(shù)入道。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來(lái)一定的幫助，如果有疑問(wèn)大家可以留言交流，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

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