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Python 迭代器工具包【推薦】

 更新時間:2016年05月06日 11:17:38   投稿:wulei  
迭代器工具在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的時候?qū)@得非常便捷、高效,掌握了這些基本的方法之后,通過簡單的組合就可以獲得更多迭代器工具。

  原文:https://git.io/pytips

  0x01 介紹了迭代器的概念,即定義了 __iter__() __next__() 方法的對象,或者通過 yield 簡化定義的“可迭代對象”,而在一些函數(shù)式編程語言(見 0x02 Python 中的函數(shù)式編程)中,類似的迭代器常被用于產(chǎn)生特定格式的列表(或序列),這時的迭代器更像是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而非函數(shù)(當然在一些函數(shù)式編程語言中,這兩者并無本質(zhì)差異)。Python 借鑒了 APL, Haskell, and SML 中的某些迭代器的構(gòu)造方法,并在 itertools 中實現(xiàn)(該模塊是通過 C 實現(xiàn),源代碼:/Modules/itertoolsmodule.c)。

  itertools 模塊提供了如下三類迭代器構(gòu)建工具:

  無限迭代

  整合兩序列迭代

  組合生成器

  1. 無限迭代

  所謂無限(infinite)是指如果你通過 for...in... 的語法對其進行迭代,將陷入無限循環(huán),包括:

  

count(start, [step])

  cycle(p)

  repeat(elem [,n])

  從名字大概可以猜出它們的用法,既然說是無限迭代,我們自然不會想要將其所有元素依次迭代取出,而通常是結(jié)合 map/zip 等方法,將其作為一個取之不盡的數(shù)據(jù)倉庫,與有限長度的可迭代對象進行組合操作:

  

from itertools import cycle, count, repeat
print(count.__doc__)
  count(start=0, step=1) --> count object
  Return a count object whose .__next__() method returns consecutive values.
  Equivalent to:
  def count(firstval=0, step=1):
  x = firstval
  while 1:
  yield x
  x += step
  counter = count()
  print(next(counter))
  print(next(counter))
  print(list(map(lambda x, y: x+y, range(10), counter)))
  odd_counter = map(lambda x: 'Odd#{}'.format(x), count(1, 2))
  print(next(odd_counter))
  print(next(odd_counter))

  0

  1

  [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]

  Odd#1

  Odd#3

  print(cycle.__doc__)

  cycle(iterable) --> cycle object

  Return elements from the iterable until it is exhausted.

  Then repeat the sequence indefinitely.

  cyc = cycle(range(5))

  print(list(zip(range(6), cyc)))

  print(next(cyc))

  print(next(cyc))

  [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 0)]

  1

  2

  print(repeat.__doc__)

  repeat(object [,times]) -> create an iterator which returns the object

  for the specified number of times. If not specified, returns the object

  endlessly.

  print(list(repeat('Py', 3)))

  rep = repeat('p')

  print(list(zip(rep, 'y'*3)))

  ['Py', 'Py', 'Py']

  [('p', 'y'), ('p', 'y'), ('p', 'y')]

  2. 整合兩序列迭代

  所謂整合兩序列,是指以兩個有限序列為輸入,將其整合操作之后返回為一個迭代器,最為常見的 zip 函數(shù)就屬于這一類別,只不過 zip 是內(nèi)置函數(shù)。這一類別完整的方法包括:

 

 accumulate()

  chain()/chain.from_iterable()

  compress()

  dropwhile()/filterfalse()/takewhile()

  groupby()

  islice()

  starmap()

  tee()

  zip_longest()

  這里就不對所有的方法一一舉例說明了,如果想要知道某個方法的用法,基本通過 print(method.__doc__) 就可以了解,畢竟 itertools 模塊只是提供了一種快捷方式,并沒有隱含什么深奧的算法。這里只對下面幾個我覺得比較有趣的方法進行舉例說明。

  

from itertools import cycle, compress, islice, takewhile, count

  # 這三個方法(如果使用恰當)可以限定無限迭代

  # print(compress.__doc__)

  print(list(compress(cycle('PY'), [1, 0, 1, 0])))

  # 像操作列表 l[start:stop:step] 一樣操作其它序列

  # print(islice.__doc__)

  print(list(islice(cycle('PY'), 0, 2)))

  # 限制版的 filter

  # print(takewhile.__doc__)

  print(list(takewhile(lambda x: x < 5, count())))

  ['P', 'P']

  ['P', 'Y']

  [0, 1, 2, 3, 4]

  from itertools import groupby

  from operator import itemgetter

  print(groupby.__doc__)

  for k, g in groupby('AABBC'):

  print(k, list(g))

  db = [dict(name='python', script=True),

  dict(name='c', script=False),

  dict(name='c++', script=False),

  dict(name='ruby', script=True)]

  keyfunc = itemgetter('script')

  db2 = sorted(db, key=keyfunc) # sorted by `script'

  for isScript, langs in groupby(db2, keyfunc):

  print(', '.join(map(itemgetter('name'), langs)))

  groupby(iterable[, keyfunc]) -> create an iterator which returns

  (key, sub-iterator) grouped by each value of key(value).

  A ['A', 'A']

  B ['B', 'B']

  C ['C']

  c, c++

  python, ruby

  from itertools import zip_longest

  # 內(nèi)置函數(shù) zip 以較短序列為基準進行合并,

  # zip_longest 則以最長序列為基準,并提供補足參數(shù) fillvalue

  # Python 2.7 中名為 izip_longest

  print(list(zip_longest('ABCD', '123', fillvalue=0)))

  [('A', '1'), ('B', '2'), ('C', '3'), ('D', 0)]

  3. 組合生成器

  關(guān)于生成器的排列組合: 

product(*iterables, repeat=1):兩輸入序列的笛卡爾乘積

  permutations(iterable, r=None):對輸入序列的完全排列組合

  combinations(iterable, r):有序版的排列組合

  combinations_with_replacement(iterable, r):有序版的笛卡爾乘積

  from itertools import product, permutations, combinations, combinations_with_replacement

  print(list(product(range(2), range(2))))

  print(list(product('AB', repeat=2)))

  [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]

  [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('B', 'A'), ('B', 'B')]

  print(list(combinations_with_replacement('AB', 2)))

  [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('B', 'B')]

  # 賽馬問題:4匹馬前2名的排列組合(A^4_2)

  print(list(permutations('ABCDE', 2)))

  [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), 
 ('A', 'E'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), 
 ('B', 'D'), ('B', 'E'), ('C', 'A'), 
 ('C', 'B'), ('C', 'D'), ('C', 'E'), 
 ('D', 'A'), ('D', 'B'), ('D', 'C'), 
 ('D', 'E'), ('E', 'A'), ('E', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'D')]

  # 彩球問題:4種顏色的球任意抽出2個的顏色組合(C^4_2)

  print(list(combinations('ABCD', 2)))

  [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]

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