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相见恨晚的 itertools 库

2018-02-08 19:30 Python开发

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前言


最近事情不是很多,想写一些技术文章分享给大家,同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理,所谓写清楚才能说清楚,说清楚才能想清楚,就是这个道理了。


很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic,一来更符合规范且容易阅读,二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的系统库itertools。


itertools库


迭代器(生成器)在Python中是一种很常用也很好用的数据结构,比起列表(list)来说,迭代器最大的优势就是延迟计算,按需使用,从而提高开发体验和运行效率,以至于在Python 3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。


话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了,而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举,这时候我们今天的主角itertools就该上场了。


使用itertools


itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象,其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到,而在运行效率上反而更低,毕竟人家是系统库。


itertools.accumulate


简单来说就是累加。


>>> import itertools

>>> x = itertools.accumulate(range(10))

>>> print(list(x))

[0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]


itertools.chain


连接多个列表或者迭代器。


>>> x = itertools.chain(range(3), range(4), [3,2,1])

>>> print(list(x))

[0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 3, 2, 1]


itertools.combinations


求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合


>>> x = itertools.combinations(range(4), 3)

>>> print(list(x))

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


itertools.combinations_with_replacement


允许重复元素的组合


>>> x = itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2)

>>> print(list(x))

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


itertools.compress


按照真值表筛选元素


>>> x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False))

>>> print(list(x))

[0, 2, 3]


itertools.count


就是一个计数器,可以指定起始位置和步长


>>> x = itertools.count(start=20, step=-1)

>>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))

[20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11]


itertools.cycle


循环指定的列表和迭代器


>>> x = itertools.cycle('ABC')

>>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))

['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A']


itertools.dropwhile


按照真值函数丢弃掉列表和迭代器前面的元素


>>> x = itertools.dropwhile(lambda e: e < 5, range(10))

>>> print(list(x))

[5, 6, 7, 8, 9]


itertools.filterfalse


保留对应真值为False的元素


>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (1, 5, 3, 6, 9, 4))

>>> print(list(x))

[5, 6, 9]


itertools.groupby


按照分组函数的值对元素进行分组


>>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8)                                                                                                

>>> for condition, numbers in x:                                                  

...     print(condition, list(numbers))                                                                                                        

True [0, 1, 2, 3, 4]                                                              

False [5, 6, 7, 8]                                                                

True [9]


itertools.islice


上文使用过的函数,对迭代器进行切片


>>> x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2)

>>> print(list(x))

[0, 2, 4, 6, 8] 


itertools.permutations


产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)


>>> x = itertools.permutations(range(4), 3)

>>> print(list(x))

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


itertools.product


产生多个列表和迭代器的(积)


>>> x = itertools.product('ABC', range(3))

>>>

>>> print(list(x))

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


itertools.repeat


简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器


>>> x = itertools.repeat(0, 5)

>>> print(list(x))

[0, 0, 0, 0, 0] 


itertools.starmap


类似map


>>> x = itertools.starmap(str.islower, 'aBCDefGhI')

>>> print(list(x))

[True, False, False, False, True, True, False, True, False]


itertools.takewhile


与dropwhile相反,保留元素直至真值函数值为假。


>>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10))

>>> print(list(x))

[0, 1, 2, 3, 4]


itertools.tee


这个函数我也不是很懂,似乎是生成指定数目的迭代器


>>> x = itertools.tee(range(10), 2)

>>> for letters in x:

...     print(list(letters))

...

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  


itertools.zip_longest


类似于zip,不过已较长的列表和迭代器的长度为准


>>> x = itertools.zip_longest(range(3), range(5))

>>> y = zip(range(3), range(5))

>>> print(list(x))

[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (None, 3), (None, 4)]

>>> print(list(y))

[(0, 0), (1, 1), (2, 2)] 


结语


大概就总结到这里,不过老实说Python的各种语言特性和库还是要多用才能熟练,最终达到随手拈来的程度,装逼的说就是由术入道。

  • 来源:忆先

  • https://segmentfault.com/a/1190000008590958

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