Python 迭代器工具包【推薦】
原文:https://git.io/pytips
0x01 介紹了迭代器的概念,即定義了 __iter__() 和 __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')]
相關(guān)文章
TensorFlow實現(xiàn)隨機訓練和批量訓練的方法
本篇文章主要介紹了TensorFlow實現(xiàn)隨機訓練和批量訓練的方法,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2018-04-04Python簡單實現(xiàn)查找一個字符串中最長不重復子串的方法
這篇文章主要介紹了Python簡單實現(xiàn)查找一個字符串中最長不重復子串的方法,涉及Python針對字符串的簡單遍歷、運算等相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2018-03-03python GUI庫圖形界面開發(fā)之PyQt5打開保存對話框QFileDialog詳細使用方法與實例
這篇文章主要介紹了python GUI庫圖形界面開發(fā)之PyQt5打開保存對話框QFileDialog詳細使用方法與實例,需要的朋友可以參考下2020-02-02