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介紹Python中內(nèi)置的itertools模塊

 更新時(shí)間:2015年04月29日 09:21:05   作者:廖雪峰  
這篇文章主要介紹了介紹Python中內(nèi)置的itertools模塊,itertools模塊中包含了許多Python中常用的函數(shù),是學(xué)習(xí)Python當(dāng)中必須熟悉和掌握的一個(gè)模塊,需要的朋友可以參考下

Python的內(nèi)建模塊itertools提供了非常有用的用于操作迭代對(duì)象的函數(shù)。

首先,我們看看itertools提供的幾個(gè)“無(wú)限”迭代器:

>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> for n in natuals:
...   print n
...
1
2
3
...

因?yàn)閏ount()會(huì)創(chuàng)建一個(gè)無(wú)限的迭代器,所以上述代碼會(huì)打印出自然數(shù)序列,根本停不下來(lái),只能按Ctrl+C退出。

cycle()會(huì)把傳入的一個(gè)序列無(wú)限重復(fù)下去:

>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一種
>>> for c in cs:
...   print c
...
'A'
'B'
'C'
'A'
'B'
'C'
...

同樣停不下來(lái)。

repeat()負(fù)責(zé)把一個(gè)元素?zé)o限重復(fù)下去,不過(guò)如果提供第二個(gè)參數(shù)就可以限定重復(fù)次數(shù):

>>> ns = itertools.repeat('A', 10)
>>> for n in ns:
...   print n
...

打印10次'A'

無(wú)限序列只有在for迭代時(shí)才會(huì)無(wú)限地迭代下去,如果只是創(chuàng)建了一個(gè)迭代對(duì)象,它不會(huì)事先把無(wú)限個(gè)元素生成出來(lái),事實(shí)上也不可能在內(nèi)存中創(chuàng)建無(wú)限多個(gè)元素。

無(wú)限序列雖然可以無(wú)限迭代下去,但是通常我們會(huì)通過(guò)takewhile()等函數(shù)根據(jù)條件判斷來(lái)截取出一個(gè)有限的序列:

>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> for n in ns:
...   print n
...

打印出1到10

itertools提供的幾個(gè)迭代器操作函數(shù)更加有用:
chain()

chain()可以把一組迭代對(duì)象串聯(lián)起來(lái),形成一個(gè)更大的迭代器:

for c in chain('ABC', 'XYZ'):
  print c
# 迭代效果:'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'

groupby()

groupby()把迭代器中相鄰的重復(fù)元素挑出來(lái)放在一起:

>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
...   print key, list(group) # 為什么這里要用list()函數(shù)呢?
...
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']

實(shí)際上挑選規(guī)則是通過(guò)函數(shù)完成的,只要作用于函數(shù)的兩個(gè)元素返回的值相等,這兩個(gè)元素就被認(rèn)為是在一組的,而函數(shù)返回值作為組的key。如果我們要忽略大小寫分組,就可以讓元素'A'和'a'都返回相同的key:

>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
...   print key, list(group)
...
A ['A', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'b']
C ['c', 'C']
A ['A', 'A', 'a']

imap()

imap()和map()的區(qū)別在于,imap()可以作用于無(wú)窮序列,并且,如果兩個(gè)序列的長(zhǎng)度不一致,以短的那個(gè)為準(zhǔn)。

>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):
...   print x
...
10
40
90

注意imap()返回一個(gè)迭代對(duì)象,而map()返回list。當(dāng)你調(diào)用map()時(shí),已經(jīng)計(jì)算完畢:

>>> r = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r # r已經(jīng)計(jì)算出來(lái)了
[1, 4, 9]

當(dāng)你調(diào)用imap()時(shí),并沒(méi)有進(jìn)行任何計(jì)算:

>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r
<itertools.imap object at 0x103d3ff90>
# r只是一個(gè)迭代對(duì)象

必須用for循環(huán)對(duì)r進(jìn)行迭代,才會(huì)在每次循環(huán)過(guò)程中計(jì)算出下一個(gè)元素:

>>> for x in r:
...   print x
...
1
4
9

這說(shuō)明imap()實(shí)現(xiàn)了“惰性計(jì)算”,也就是在需要獲得結(jié)果的時(shí)候才計(jì)算。類似imap()這樣能夠?qū)崿F(xiàn)惰性計(jì)算的函數(shù)就可以處理無(wú)限序列:

>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, itertools.count(1))
>>> for n in itertools.takewhile(lambda x: x<100, r):
...   print n
...

結(jié)果是什么?

如果把imap()換成map()去處理無(wú)限序列會(huì)有什么結(jié)果?

>>> r = map(lambda x: x*x, itertools.count(1))

結(jié)果是什么?

ifilter()

不用多說(shuō)了,ifilter()就是filter()的惰性實(shí)現(xiàn)。
小結(jié)

itertools模塊提供的全部是處理迭代功能的函數(shù),它們的返回值不是list,而是迭代對(duì)象,只有用for循環(huán)迭代的時(shí)候才真正計(jì)算。

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