本章将介绍Python自建模块itertools,更多内容请参考:Python参考指南

python的自建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

首先,我们看看itertools提供的几个无限迭代器:

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

因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能Ctrl+C退出。

cycle()会把传入的一个序列无限重复下去:

>>>import itertools
>>>cs = itertools.cycle('ABC')
>>>for c in cs:
print(c)
'A'
'B'
'C'
'A'
'B'
'C'

repeat()负责把一个元素无限重复下去,不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数:

>>>ns = itertools.repeat('A', 3)
>>>for n in ns:
print(n) A
A
A

无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去,如果只是创建了一个迭代对象,它不会事先把无限个元素生成出来,事实上也不可能在内存中创建无限个元素。

>>>natuals = itertools.count(1)
>>>ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>>list(ns)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用:

chain()

chain()可以把一组迭代对象串联起来,形成一个更大的迭代器:

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

groupby()

groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来

>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA')
>>> print(key, list(group))
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']

实际上挑选规则时通过函数完成的,只要作用与函数的两个元素返回的值相等,这个元素就被认为是在一起的,而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组,就可以让元素Aa都返回相同的key:

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

小结

itertools模块提供的全部是处理迭代功能的函数,它们的返回值不是list,而是Iterator,只有用for循环迭代的时候才真正计算。

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