转:Python itertools模块
itertools
Python的内建模块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,只能按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') # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
... print c
...
'A'
'B'
'C'
'A'
'B'
'C'
...
同样停不下来。
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', 10)
>>> for n in ns:
... print n
...打印10次'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多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去,但是通常我们会通过takewhile()
等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列:
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
>>> for n in ns:
... print n
...打印出1到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放在一起:
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):... print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢?
...
A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']
实际上挑选规则是通过函数完成的,只要作用于函数的两个元素返回的值相等,这两个元素就被认为是在一组的,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'A'
和'a'
都返回相同的key:
>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
... print key, list(group)
...
A ['A', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'b']
C ['c', 'C']
A ['A', 'A', 'a']
imap()
imap()
和map()
的区别在于,imap()
可以作用于无穷序列,并且,如果两个序列的长度不一致,以短的那个为准。
>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):
... print x
...104090
注意imap()
返回一个迭代对象,而map()
返回list。当你调用map()
时,已经计算完毕:
>>> r = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r
# r已经计算出来了[1, 4, 9]
当你调用imap()
时,并没有进行任何计算:
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, [1, 2, 3])
>>> r<itertools.imap object at 0x103d3ff90>
# r只是一个迭代对象
必须用for
循环对r
进行迭代,才会在每次循环过程中计算出下一个元素:
>>> for x in r:... print x...149
这说明imap()
实现了“惰性计算”,也就是在需要获得结果的时候才计算。类似imap()
这样能够实现惰性计算的函数就可以处理无限序列:
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, itertools.count(1))
>>> for n in itertools.takewhile(lambda x: x<100, r):
... print n
...结果是什么?
如果把imap()
换成map()
去处理无限序列会有什么结果?
>>> r = map(lambda x: x*x, itertools.count(1))结果是什么?
ifilter()
不用多说了,ifilter()
就是filter()
的惰性实现。
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,而是迭代对象,只有用for
循环迭代的时候才真正计算。
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