欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

10個(gè)Python Itertools方法助你事半功倍

 更新時(shí)間:2024年04月02日 15:15:53   作者:Python學(xué)研大本營  
itertools模塊就是一個(gè)很好的例子,它為開發(fā)者提供了許多強(qiáng)大的工具,可以用更短的代碼來操作Python的可迭代對(duì)象,本文主要介紹了Python中itertools高效迭代工具,感興趣的可以了解一下

用更短的代碼實(shí)現(xiàn)相同的功能,使用10個(gè)Python Itertools方法讓代碼更簡潔。

簡介

Python的編程優(yōu)勢在于它的簡潔性。這不僅是因?yàn)镻ython語法優(yōu)雅,還因?yàn)樗性S多精心設(shè)計(jì)的內(nèi)置模塊,可以幫助開發(fā)者高效地實(shí)現(xiàn)常用功能。

itertools模塊就是一個(gè)很好的例子,它為開發(fā)者提供了許多強(qiáng)大的工具,可以用更短的代碼來操作Python的可迭代對(duì)象,幫助開發(fā)者事半功倍地完成任務(wù)。

1. itertools.product():避免嵌套循環(huán)的巧妙方式

當(dāng)程序變得越來越復(fù)雜時(shí),可能需要編寫嵌套循環(huán)。與此同時(shí),Python代碼將變得丑陋和難以閱讀:

list_a = [1, 2020, 70]
list_b = [2, 4, 7, 2000]
list_c = [3, 70, 7]

for a in list_a:
    for b in list_b:
        for c in list_c:
            if a + b + c == 2077:
                print(a, b, c)
# 70 2000 7

如何改進(jìn)上述代碼,使其具有Python風(fēng)格?

可以使用itertools.product()函數(shù):

from itertools import product

list_a = [1, 2020, 70]
list_b = [2, 4, 7, 2000]
list_c = [3, 70, 7]

for a, b, c in product(list_a, list_b, list_c):
    if a + b + c == 2077:
        print(a, b, c)
# 70 2000 7

如上所示,它返回輸入可迭代對(duì)象的笛卡爾積,幫助將3個(gè)嵌套的for循環(huán)合并為一個(gè)。

2. itertools.compress():過濾數(shù)據(jù)的便捷方式

可以通過一個(gè)或多個(gè)循環(huán)來過濾列表中的項(xiàng)目。

但有時(shí)候,可能不需要編寫任何循環(huán),而是使用函數(shù)itertools.compress()。

itertools.compress()函數(shù)返回一個(gè)迭代器,該迭代器根據(jù)對(duì)應(yīng)的布爾掩碼值對(duì)可迭代對(duì)象進(jìn)行過濾。

例如,以下代碼使用itertools.compress()函數(shù)選擇真正的數(shù)據(jù):

import itertools
leaders = ['Yang', 'Elon', 'Tim', 'Tom', 'Mark']
selector = [1, 1, 0, 0, 0]
print(list(itertools.compress(leaders, selector)))
# ['Yang', 'Elon']

第二個(gè)參數(shù)selector作為一個(gè)掩碼,也可以定義為以下形式:

selector = [True, True, False, False, False]

3. itertools.groupby():對(duì)可迭代對(duì)象進(jìn)行分組

itertools.groupby()函數(shù)是將可迭代對(duì)象中相鄰的重復(fù)元素進(jìn)行分組的一種便捷方式。

例如,可以對(duì)一個(gè)長字符串進(jìn)行如下分組:

from itertools import groupby

for key, group in groupby('YAaANNGGG'):
    print(key, list(group))
# Y ['Y']
# A ['A']
# a ['a']
# A ['A']
# N ['N', 'N']
# G ['G', 'G', 'G']

此外,還可以利用它的第二個(gè)參數(shù)來告訴groupby()函數(shù)如何判斷兩個(gè)元素是否相同:

from itertools import groupby

for key, group in groupby('YAaANNGGG', lambda x: x.upper()):
    print(key, list(group))
# Y ['Y']
# A ['A', 'a', 'A']
# N ['N', 'N']
# G ['G', 'G', 'G']

4. itertools.combinations():獲取可迭代對(duì)象中給定長度的所有組合

對(duì)于初學(xué)者來說,編寫一個(gè)正確的函數(shù)來獲取列表的所有可能組合可能需要一些時(shí)間。

實(shí)際上,如果使用itertools.combinations()函數(shù),可以很容易地實(shí)現(xiàn):

import itertools

author = ['Y', 'a', 'n', 'g']

result = itertools.combinations(author, 2)

for x in result:
    print(x)
# ('Y', 'a')
# ('Y', 'n')
# ('Y', 'g')
# ('a', 'n')
# ('a', 'g')
# ('n', 'g')

如上述程序所示,itertools.combinations()函數(shù)有兩個(gè)參數(shù),一個(gè)是原始可迭代對(duì)象,另一個(gè)是函數(shù)生成的子序列的長度。

5. itertools.permutations(): 獲取可迭代對(duì)象中給定長度的所有排列

既然有一個(gè)函數(shù)可以獲取所有組合,當(dāng)然還有另一個(gè)名為itertools.permutations的函數(shù)可以獲取所有可能的排列:

import itertools

author = ['Y', 'a', 'n', 'g']

result = itertools.permutations(author, 2)

for x in result:
    print(x)

# ('Y', 'a')
# ('Y', 'n')
# ('Y', 'g')
# ('a', 'Y')
# ('a', 'n')
# ('a', 'g')
# ('n', 'Y')
# ('n', 'a')
# ('n', 'g')
# ('g', 'Y')
# ('g', 'a')
# ('g', 'n')

如上所示,itertools.permutations()函數(shù)的使用方式與itertools.combinations()函數(shù)類似。唯一的區(qū)別在于它們的結(jié)果。

6. itertools.accumulate():從可迭代對(duì)象生成累積項(xiàng)

基于可迭代對(duì)象獲取一系列累積值是一種常見的需求。借助itertools.accumulate()函數(shù)的幫助,不需要編寫任何循環(huán)就能實(shí)現(xiàn)。

import itertools
import operator

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(itertools.accumulate(nums, operator.mul)))
# [1, 2, 6, 24, 120]

如果不想使用operator.mul,上述程序與以下程序相同:

import itertools

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(itertools.accumulate(nums, lambda a, b: a * b)))
# [1, 2, 6, 24, 120]

7. itertools.repeat(), itertools.cycle(), itertools.count():創(chuàng)建無限迭代器

在某些情況下,開發(fā)者需要獲得一個(gè)無限迭代器。有3個(gè)函數(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn):

7.1 itertools.repeat():重復(fù)生成相同的項(xiàng)目

例如,可以按以下方式獲取三個(gè)相同的“Yang”:

import itertools
print(list(itertools.repeat('Yang', 3)))
# ['Yang', 'Yang', 'Yang']

7.2 itertools.cycle():通過循環(huán)獲取無限迭代器

itertools.cycle函數(shù)在中斷循環(huán)之前不會(huì)停止:

import itertools

count = 0

for c in itertools.cycle('Yang'):
    if count >= 12:
        break
    else:
        print(c, end=',')
        count += 1
# Y,a,n,g,Y,a,n,g,Y,a,n,g,

7.3 itertools.count():生成一個(gè)無限的數(shù)字序列

如果需要的只是數(shù)字,可以使用itertools.count函數(shù):

import itertools

for i in itertools.count(0, 2):
    if i == 20:
        break
    else:
        print(i, end=" ")
# 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

如上所示,它的第一個(gè)參數(shù)是起始數(shù)字,第二個(gè)參數(shù)是步長。

8. itertools.pairwise():輕松獲取成對(duì)的元組

自Python 3.10以來,itertools模塊新增了一個(gè)名為pairwise的新函數(shù)。它是一個(gè)簡潔的工具,可以從可迭代對(duì)象生成連續(xù)重疊的成對(duì)元素。

import itertools

letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

result = itertools.pairwise(letters)

print(list(result))
# [('a', 'b'), ('b', 'c'), ('c', 'd'), ('d', 'e')]

9. itertools.takewhile():以不同的方式過濾元素

itertools.takewhile()返回一個(gè)迭代器,只要給定的謂詞函數(shù)評(píng)估為True,該迭代器就會(huì)生成可迭代對(duì)象中的元素。

import itertools

nums = [1, 61, 7, 9, 2077]

print(list(itertools.takewhile(lambda x: x < 100, nums)))
# [1, 61, 7, 9]

此函數(shù)與內(nèi)置的filter()函數(shù)不同。

filter函數(shù)將遍歷整個(gè)列表:

nums = [1, 61, 7, 9, 2077]

print(list(filter(lambda x: x < 10, nums)))
# [1, 7, 9]

然而,itertools.takewhile函數(shù)會(huì)在評(píng)估函數(shù)為False時(shí)停止:

import itertools

nums = [1, 61, 7, 9, 2077]

print(list(itertools.takewhile(lambda x: x < 10, nums)))
# [1]

10. itertools.dropwhile():itertools.takewhile的反向操作

這個(gè)函數(shù)是上一個(gè)函數(shù)的逆操作。

itertools.takewhile()函數(shù)在True時(shí)返回可迭代對(duì)象中的元素,而itertools.dropwhile()函數(shù)會(huì)在True時(shí)刪除可迭代對(duì)象的元素,并返回剩余的元素。

import itertools

nums = [1, 61, 7, 9, 2077]

print(list(itertools.dropwhile(lambda x: x < 100, nums)))
# [2077]

到此這篇關(guān)于Python中itertools高效迭代工具的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python itertools內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家! 

相關(guān)文章

  • numpy.ndarray.flatten()函數(shù)的具體使用

    numpy.ndarray.flatten()函數(shù)的具體使用

    本文主要介紹了numpy.ndarray.flatten()函數(shù)的具體使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2023-03-03
  • Python關(guān)于sys.argv[]的用法及說明

    Python關(guān)于sys.argv[]的用法及說明

    sys.argv[]是Python中用于從程序外部獲取參數(shù)的列表,參數(shù)索引從0開始,0索引代表腳本名稱本身,后續(xù)索引代表傳遞給腳本的參數(shù),通過指定索引可以獲取特定的參數(shù),如sys.argv[1]獲取第一個(gè)傳入?yún)?shù),當(dāng)傳入多個(gè)參數(shù)時(shí),可以通過切片或循環(huán)獲取全部參數(shù)
    2024-09-09
  • Python文件基本操作open函數(shù)應(yīng)用與示例詳解

    Python文件基本操作open函數(shù)應(yīng)用與示例詳解

    這篇文章主要為大家介紹了Python文件基本操作open函數(shù)應(yīng)用與示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪
    2023-12-12
  • python實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測模型

    python實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測模型

    這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測模型,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2019-08-08
  • python多線程與多進(jìn)程及其區(qū)別詳解

    python多線程與多進(jìn)程及其區(qū)別詳解

    這篇文章主要介紹了python多線程與多進(jìn)程及其區(qū)別詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2019-08-08
  • 用Python和WordCloud繪制詞云的實(shí)現(xiàn)方法(內(nèi)附讓字體清晰的秘笈)

    用Python和WordCloud繪制詞云的實(shí)現(xiàn)方法(內(nèi)附讓字體清晰的秘笈)

    這篇文章主要介紹了用Python和WordCloud繪制詞云的實(shí)現(xiàn)方法(內(nèi)附讓字體清晰的秘笈),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2019-01-01
  • 6個(gè)Python辦公黑科技,助你提升工作效率

    6個(gè)Python辦公黑科技,助你提升工作效率

    這篇文章主要介紹了Python辦公黑科技,文中有非常詳細(xì)的代碼示例,對(duì)正在學(xué)習(xí)python的小伙伴們有非常好的幫助,需要的朋友可以參考下
    2021-08-08
  • Python 編碼處理-str與Unicode的區(qū)別

    Python 編碼處理-str與Unicode的區(qū)別

    本文主要介紹Python 編碼處理的問題,這里整理了相關(guān)資料,并詳細(xì)說明如何處理編碼問題,有需要的小伙伴可以參考下
    2016-09-09
  • Django實(shí)現(xiàn)的自定義訪問日志模塊示例

    Django實(shí)現(xiàn)的自定義訪問日志模塊示例

    這篇文章主要介紹了Django實(shí)現(xiàn)的自定義訪問日志模塊,結(jié)合具體實(shí)例形式分析了Django針對(duì)日志的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下
    2017-06-06
  • python讀取dicom圖像示例(SimpleITK和dicom包實(shí)現(xiàn))

    python讀取dicom圖像示例(SimpleITK和dicom包實(shí)現(xiàn))

    今天小編就為大家分享一篇python讀取dicom圖像示例(SimpleITK和dicom包實(shí)現(xiàn)),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-01-01

最新評(píng)論