转于:https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/51965226

博主:neweastsun的专栏

介绍

itertools是python内置的模块,使用简单且功能强大,这里尝试汇总整理下,并提供简单应用示例;如果还不能满足你的要求,欢迎加入补充。

使用只需简单一句导入:import itertools

chain()

与其名称意义一样,给它一个列表如 lists/tuples/iterables,链接在一起;返回iterables对象。

letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1]
print(list(itertools.chain(letters,booleans)))
#输出:['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 1, 0, 1, 0, 0, 1]
print(tuple(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#输出('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f')
print(set(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#输出:{'a', 'd', 'b', 'e', 'c', 'f'}

print(list(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#输出:['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f']
for item in list(itertools.chain(letters,booleans)):
  print(item)

count()

生成无界限序列,count(start=0, step=1) ,示例从100开始,步长为2,循环10,打印对应值;必须手动break,count()会一直循环。

    i = 0
    for item in itertools.count(100,2):
        i += 1
        if i > 10 : break
        
        print(item)  

filterfalse ()

Python filterfalse(contintion,data) 迭代过滤条件为false的数据。如果条件为空,返回data中为false的项;

booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1]
numbers = [23, 20, 44, 32, 7, 12]
print(list(itertools.filterfalse(None,booleans)))
#输出:[0, 0, 0]

print(list(itertools.filterfalse(lambda x : x < 20,numbers)))
#输出:[23, 20, 44, 32] 

compress()

返回我们需要使用的元素,根据b集合中元素真值,返回a集中对应的元素。

print(list(itertools.compress(letters,booleans)))

# ['a', 'c', 'f']

starmap()

针对list中的每一项,调用函数功能。starmap(func,list[]) ;

starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
 
>>> from itertools import *
>>> x = starmap(max,[[5,14,5],[2,34,6],[3,5,2]])
>>> for i in x:
>>> print (i)
14
34
5

repeat()

repeat(object[, times]) 重复times次;

repeat(10, 3) --> 10 10 10

dropwhile()

dropwhile(func, seq );当函数f执行返回假时, 开始迭代序列

dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1

takewhile()

takewhile(predicate, iterable);返回序列,当predicate为true是截止。

takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4

islice()

islice(seq[, start], stop[, step]);返回序列seq的从start开始到stop结束的步长为step的元素的迭代器

for i in islice("abcdef", 0, 4, 2):#a, c
    print i

product()

product(iter1,iter2, ... iterN, [repeat=1]);创建一个迭代器,生成表示item1,item2等中的项目的笛卡尔积的元组,repeat是一个关键字参数,指定重复生成序列的次数

    # product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
    # product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111
for i in product([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7]):
    print i
(1, 4, 6)
(1, 4, 7)
(1, 5, 6)
(1, 5, 7)
(2, 4, 6)
(2, 4, 7)
(2, 5, 6)
(2, 5, 7)
(3, 4, 6)
(3, 4, 7)
(3, 5, 6)
(3, 5, 7)

permutations()

permutations(p[,r]);返回p中任意取r个元素做排列的元组的迭代器

for i in permutations([1, 2, 3], 3):
    print i
(1, 2, 3)
(1, 3, 2)
(2, 1, 3)
(2, 3, 1)
(3, 1, 2)
(3, 2, 1)
 

combinations()

combinations(iterable,r);创建一个迭代器,返回iterable中所有长度为r的子序列,返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序

note:不带重复

for i in combinations([1, 2, 3], 2):
    print i
(1, 2)
(1, 3)
(2, 3)

combinations_with_replacement()

同上, 带重复 例子:

for i in combinations_with_replacement([1, 2, 3], 2):
    print i
(1, 1)
(1, 2)
(1, 3)
(2, 2)
(2, 3)
(3, 3)

应用示例

求质数序列中1,3,5,7,9,11,13,15三个数之和为35的三个数;

def get_three_data(data_list,amount):
    for data in list(itertools.combinations(data_list, 3)):
        if sum(data) == amount:
            print(data)
#(7, 13, 15)
#(9, 11, 15)

Python:itertools库的使用的更多相关文章

  1. [python] itertools库学习

    最近做 cyber-dojo上的题,好几道都要用到排列组合.一开始我还老老实实自己写算法.后来一想,不对呀!python有那么多的库,为啥不用呢? 于是搜了下,发现这个:itertools 使用 he ...

  2. Python标准库笔记(10) — itertools模块

    itertools 用于更高效地创建迭代器的函数工具. itertools 提供的功能受Clojure,Haskell,APL和SML等函数式编程语言的类似功能的启发.它们的目的是快速有效地使用内存, ...

  3. python第六天 函数 python标准库实例大全

    今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时, ...

  4. 转--Python标准库之一句话概括

    作者原文链接 想掌握Python标准库,读它的官方文档很重要.本文并非此文档的复制版,而是对每一个库的一句话概括以及它的主要函数,由此用什么库心里就会有数了. 文本处理 string: 提供了字符集: ...

  5. Python标准库笔记(11) — Operator模块

    Operator--标准功能性操作符接口. 代码中使用迭代器时,有时必须要为一个简单表达式创建函数.有些情况这些函数可以用一个lambda函数实现,但是对于某些操作,根本没必要去写一个新的函数.因此o ...

  6. python itertools模块练习

    参考 <python标准库> 也可以参考Vamei博客 列表用着很舒服,但迭代器不需要将所有数据同时存储在内存中. 本章练习一下python 标准库中itertools模块 合并 和 分解 ...

  7. python 标准库大全

    python 标准库 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 string ...

  8. 这段代码很Pythonic | 相见恨晚的 itertools 库

    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 ...

  9. python 常用库收集

    读者您好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都 ...

  10. python+paramiko库+svn写的自动化部署脚本

    第一篇博文 直接开门见山的说了. 这是件什么事?:每次部署都是复制本地的文件粘贴到服务器端,因为路径复杂,所以费时且手工容易出漏洞. 一直在想有什么办法可以解决这种,因为以前在微软的一个牛人同事做过一 ...

随机推荐

  1. cocos2d-x 源代码分析 : control 源代码分析 ( 控制类组件 controlButton)

    源代码版本号来自3.1rc 转载请注明 cocos2d-x源代码分析总文件夹 http://blog.csdn.net/u011225840/article/details/31743129 1.继承 ...

  2. memcached 不同客户端的问题

    摘要: memcached-java客户端调用get方法获取数据失败 主要演示一下在memcached服务器端set数据之后,在客户端调用java api获取数据.不过此过程如果不慎会读取数据失败. ...

  3. python基础20 -------python中的异常处理

    一.python程序中的会出现的错误. 1.语法错误:这种错误根本过不了python解释器的语法检测阶段,必须在程序执行之前进行改正. 2.逻辑错误:这种错误虽然过了语法检测阶段但是程序在执行的过程中 ...

  4. sonarQube使用maven进行检查

    1.在maven的中找到setting配置文件.在setting.xml中增加sonarqube配置.如下: <profiles> <profile> <id>so ...

  5. 通过套接字(socket)和UDP协议实现网络通信

    UDP---用户数据报协议,是一个简单的面向数据报的运输层协议.(无连接.封包.大小限制.速度快). 一.UDP协议的特点: 将数据及源和目的地封装成数据包中,不需要建立连接. 每个数据报的大小限制在 ...

  6. Havel-Hakimi定理 POJ1659

    对于图的所有顶点,计算出每个顶点的度,度序列.给定一个序列判断序列是否可图. #include<cstdio> #include<algorithm> #include< ...

  7. castle windsor学习----ComponentModel construction contributors

    public class RequireLoggerProperties : IContributeComponentModelConstruction { public void ProcessMo ...

  8. UOJ78 二分图最大匹配

    从前一个和谐的班级,有 nlnl 个是男生,有 nrnr 个是女生.编号分别为 1,…,nl1,…,nl 和 1,…,nr1,…,nr. 有若干个这样的条件:第 vv 个男生和第 uu 个女生愿意结为 ...

  9. html布局 左右固定,中间只适应,三种方法实现

    html布局 左右固定,中间只适应,三种方法实现 使用自身浮动法定位 //html <h3>使用自身浮动法定位</h3> <div id="left_self& ...

  10. unit Base64Unit;

    unit Base64Unit; unit Base64Unit; //Download by http://www.codefans.net interface uses Classes, SysU ...