Python編程itertools模塊處理可迭代集合相關(guān)函數(shù)
容器與可迭代對(duì)象
在正式開始前先補(bǔ)充一些基本概念在 Python 中存在容器 與 可迭代對(duì)象
- 容器:用來存儲(chǔ)多個(gè)元素的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),例如 列表,元組,字典,集合等內(nèi)容;
- 可迭代對(duì)象:實(shí)現(xiàn)了
__iter__
方法的對(duì)象就叫做可迭代對(duì)象。
從可迭代對(duì)象中還衍生出 迭代器 與 生成器:
- 迭代器:既實(shí)現(xiàn)了
__iter__
,也實(shí)現(xiàn)了__next__
方法的對(duì)象叫做迭代器; - 生成器:具有
yield
關(guān)鍵字的函數(shù)都是生成器。
這樣就比較清楚了,可迭代對(duì)象的范圍要大于容器。而且可迭代對(duì)象只能使用一次,使用完畢再獲取值就會(huì)提示 StopIteration
異常。
除此之外,可迭代對(duì)象還有一些限制:
- 不能對(duì)可迭代對(duì)象使用
len
函數(shù); - 可以使用
next
方法處理可迭代對(duì)象,容器也可以通過iter
函數(shù)轉(zhuǎn)換成迭代器; - for 語句會(huì)自動(dòng)調(diào)用容器的
iter
函數(shù),所以容器也能被循環(huán)迭代。
count() 函數(shù)
count
函數(shù)一般與 range
函數(shù)對(duì)比學(xué)習(xí),例如 range
函數(shù)需要定義生成范圍的下限,上限與步長(zhǎng)可選,而 count
函數(shù)不同,指定下限與步長(zhǎng),上限值不用聲明。
函數(shù)原型聲明如下
count(start=0, step=1) --> count object
測(cè)試代碼如下,其中必須添加跳出循環(huán)的判定條件,否則代碼會(huì)一直運(yùn)行下去。
from itertools import count a = count(5, 10) for i in a: print(i) if i > 100: break
除此之外,count
函數(shù)還接收非整數(shù)參數(shù),所以下述代碼中定義的也是正確的。
from itertools import count a = count(0.5, 0.1) for i in a: print(i) if i > 100: break
cycle 函數(shù)
用 cycle
函數(shù)可以循環(huán)一組值,測(cè)試代碼如下所示:
from itertools import cycle x = cycle('夢(mèng)想橡皮擦abcdf') for i in range(5): print(next(x), end=" ") print("\n") print("*" * 100) for i in range(5): print(next(x), end=" ")
代碼輸出如下內(nèi)容:
夢(mèng) 想 橡 皮 擦
****************************************************************************************************
a b c d f
可以看到 cycle
函數(shù)與 for
循環(huán)非常類似。
repeat 函數(shù)
repeat
函數(shù)用于重復(fù)返回某個(gè)值,官方給出的函數(shù)描述如下所示:
class repeat(object): """ repeat(object [,times]) -> create an iterator which returns the object for the specified number of times. If not specified, returns the object endlessly.
進(jìn)行一下簡(jiǎn)單的測(cè)試,看一下效果:
from itertools import repeat x = repeat('橡皮擦') for i in range(5): print(next(x), end=" ") print("\n") print("*" * 100) for i in range(5): print(next(x), end=" ")
怎么看這個(gè)函數(shù),都好像沒有太大用處。
enumerate 函數(shù),添加序號(hào)
這個(gè)函數(shù)在前面的文章中,已經(jīng)進(jìn)行過簡(jiǎn)單介紹,并且該函數(shù)在 __builtins__
包中,所以不再過多說明
基本格式如下所示:
enumerate(sequence, [start=0])
其中 start
參數(shù)是下標(biāo)起始位置。
accumulate 函數(shù)
該函數(shù)基于給定的函數(shù)返回一個(gè)可迭代對(duì)象,默認(rèn)是累加效果,即第二個(gè)參數(shù)為 operator.add
,測(cè)試代碼如下:
from itertools import accumulate data = [1, 2, 3, 4, 5] # 計(jì)算累積和 print(list(accumulate(data))) # [1, 3, 6, 10, 15]
針對(duì)上述代碼,修改為累積。
from itertools import accumulate import operator data = [1, 2, 3, 4, 5] # 計(jì)算累積 print(list(accumulate(data, operator.mul)))
除此之外,第二個(gè)參數(shù)還可以為 max
,min
等函數(shù),例如下述代碼:
from itertools import accumulate data = [1, 4, 3, 2, 5] print(list(accumulate(data, max)))
代碼輸出如下內(nèi)容,其實(shí)是將 data
里面的任意兩個(gè)值進(jìn)行了比較,然后留下最大的值。
[1, 4, 4, 4, 5]
chain 與 groupby 函數(shù)
chain
函數(shù)用于將多個(gè)迭代器組合為單個(gè)迭代器,而 groupby
可以將一個(gè)迭代器且分為多個(gè)子迭代器。
首先展示一下 groupby
函數(shù)的應(yīng)用:
from itertools import groupby a = list(groupby('橡橡皮皮擦擦')) print(a)
輸出內(nèi)容如下所示:
[('橡', <itertools._grouper object at 0x0000000001DD9438>),
('皮', <itertools._grouper object at 0x0000000001DD9278>),
('擦', <itertools._grouper object at 0x00000000021FF710>)]
為了使用 groupby
函數(shù),建議先對(duì)原列表進(jìn)行排序,因?yàn)樗怯悬c(diǎn)像切片一樣,發(fā)現(xiàn)不同的就分出一個(gè)迭代器。
chain
函數(shù)的用法如下,將多個(gè)迭代對(duì)象進(jìn)行拼接:
from itertools import groupby, chain a = list(chain('ABC', 'AAA', range(1,3))) print(a)
zip_longest 與 zip
zip
函數(shù)在之前的博客中已經(jīng)進(jìn)行過說明,zip_longest
與 zip
的區(qū)別就是,zip
返回的結(jié)果以最短的序列為準(zhǔn),而 zip_longest
以最長(zhǎng)的為準(zhǔn)。
測(cè)試代碼如下,自行比對(duì)結(jié)果即可。
from itertools import zip_longest a = list(zip('ABC', range(5), [10, 20, 30, 40])) print(a) a = list(zip_longest('ABC', range(5), [10, 20, 30, 40])) print(a)
zip_logest
如果碰到長(zhǎng)度不一致的序列,缺少部分會(huì)填充 None
。
tee 函數(shù)
tee
函數(shù)可以克隆可迭代對(duì)象,產(chǎn)出多個(gè)生成器,每個(gè)生成器都可以產(chǎn)出輸入的各個(gè)元素。
from itertools import tee a = list(tee('橡皮擦')) print(a)
compress 函數(shù)
該函數(shù)通過謂詞(是否,True/False)來確定對(duì)某個(gè)元素的取舍問題,最簡(jiǎn)單的代碼如下所示:
from itertools import compress a = list(compress('橡皮擦', (0, 1, 1))) print(a)
islice、dropwhile、takewhile、filterfalse、filter
這幾個(gè)函數(shù)都是從輸入的可迭代對(duì)象中獲取一個(gè)子集,而且不修改元素本身。
本部分只羅列各個(gè)函數(shù)的原型聲明,具體用法直接參考使用即可。
islice(iterable, stop) --> islice object islice(iterable, start, stop[, step]) --> islice object dropwhile(predicate, iterable) --> dropwhile object takewhile(predicate, iterable) --> takewhile object filterfalse(function or None, sequence) --> filterfalse object
其中只有 filterfalse
中的參數(shù)是函數(shù)在前,序列在后。
測(cè)試代碼如下,尤其注意第一個(gè)參數(shù)是 callable
即函數(shù)。
from itertools import islice, dropwhile, takewhile, filterfalse a = list(filterfalse(lambda x: x in ["皮", "擦"], '橡皮擦')) print(a)
寫在后面
以上內(nèi)容就是本文的全部?jī)?nèi)容,在使用無限迭代器函數(shù) count
,cycle
,repeat
的時(shí)候,一定要注意即使停止。
以上就是Python編程itertools模塊處理可迭代集合相關(guān)函數(shù)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python編程itertools模塊處理可迭代集合函數(shù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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