Infinite Iterators:

Iterator Arguments Results Example
count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ... count(10) --> 10 11 12 13 14 ...
cycle() p p0, p1, ... plast, p0, p1, ... cycle('ABCD') --> A B C D A B C D ...
repeat() elem [,n] elem, elem, elem, ... endlessly or up to n times repeat(10, 3) --> 10 10 10



Iterators terminating on the shortest input sequence:

Iterator Arguments Results Example
chain() p, q, ... p0, p1, ... plast, q0, q1, ... chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F
compress() data, selectors (d[0] if s[0]), (d[1] if s[1]), ... compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F
dropwhile() pred, seq seq[n], seq[n+1], starting when pred fails dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
groupby() iterable[, keyfunc] sub-iterators grouped by value of keyfunc(v)  
ifilter() pred, seq elements of seq where pred(elem) is true ifilter(lambda x: x%2, range(10)) --> 1 3 5 7 9
ifilterfalse() pred, seq elements of seq where pred(elem) is false ifilterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8
islice() seq, [start,] stop [, step] elements from seq[start:stop:step] islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
imap() func, p, q, ... func(p0, q0), func(p1, q1), ... imap(pow, (2,3,10), (5,2,3)) --> 32 9 1000
starmap() func, seq func(*seq[0]), func(*seq[1]), ... starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
tee() it, n it1, it2, ... itn splits one iterator into n  
takewhile() pred, seq seq[0], seq[1], until pred fails takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
izip() p, q, ... (p[0], q[0]), (p[1], q[1]), ... izip('ABCD', 'xy') --> Ax By
izip_longest() p, q, ... (p[0], q[0]), (p[1], q[1]), ... izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-

Combinatoric generators:

Iterator Arguments Results
product() p, q, ... [repeat=1] cartesian product, equivalent to a nested for-loop
permutations() p[, r] r-length tuples, all possible orderings, no repeated elements
combinations() p, r r-length tuples, in sorted order, no repeated elements
combinations_with_replacement() p, r r-length tuples, in sorted order, with repeated elements
product('ABCD', repeat=2)   AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD
permutations('ABCD', 2)   AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
combinations('ABCD', 2)   AB AC AD BC BD CD
combinations_with_replacement('ABCD', 2)   AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD



itertools.chain(*iterables)
将括号内的全部可迭代对象,共同顺序输出至一个迭代对象。

itertools.combinations(iterable, r)
从可迭代对象中选取r个对象的全部组合。

共同拥有n! / r! / (n-r)!种组合,假设r大于了可迭代对象的个数。那么结果为空

itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)
有放回的抽取组合。
共: (n+r-1)! / r! / (n-1)!


itertools.compress(data, selectors)
选择data中的元素来创建迭代器。selector相当于mask。
def compress(data, selectors):
# compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F
return (d for d, s in izip(data, selectors) if s)

itertools.count(start=0, step=1)
创建一个无限的迭代器。从start開始。步长为step。

itertools.cycle(iterable)
创建一个循环的迭代器,以迭代器本身无限循环。

itertools.dropwhile(predicate, iterable)
创建一个迭代器,丢弃符合predicate描写叙述的那些元素。

itertools.groupby(iterable[, key])
这个函数功能类似于SQL的分组。使用groupby前,首先须要使用同样的keyfunc对iterable进行排序。比方调用内建的sorted函数。然后。groupby返回迭代器。每次迭代的元素是元组(key值, iterable中具有同样key值的元素的集合的子迭代器)。
  • groupby([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]) --> (0, (0 0 0)) (1, (1 1 1)) (2, (2 2 2))
itertools.ifilter(predicate, iterable)
与dropwhile相反的一个函数,它用来筛选中意的元素。


itertools.ifilterfalse(predicate, iterable)
与ifilter相反。选择不满足predicate条件的元素,与dropwhile类似。

itertools.imap(function, *iterables)
将迭代器送入第一个元素function,经过函数的加工后,输出到目标的迭代器。
后面的n个迭代器分别代表function中的n个argument。


itertools.izip(*iterables)
将多个迭代器进行组合。方法类似于zip。仅仅是zip输出list。

itertools.islice(iterable, start, stop[, step])
返回一个迭代器,是目标迭代器的一个slice。

这种方法假设后面仅仅加两个參数,那么第二个參数是slice的结束。


itertools.izip_longest(*iterables[, fillvalue])

以最长的的迭代器为准来组合迭代器。短的迭代器会被填充fillvalue值。


itertools.permutations(iterable[, r])
返回迭代器中元素r个元素的全部组合,一共同拥有:n! / (n-r)!种方式。

itertools.product(*iterables[, repeat])

列举出多个迭代器的互相组合,一个有n1*n2*n3*......nn种组合方式。(在每一个迭代器中取一个元素)

itertools.repeat(object[, times])
将一个迭代器反复times次。

基本的用途是为imap和izip提供恒定值。


itertools.takewhile(predicate, iterable)
返回满足predicate条件的迭代器中的元素。与ifilter类似。


itertools.tee(iterable[, n=2])
从迭代器中创建n个同样的迭代器。

itertools.starmap(function, iterable)
starmap与imap有什么不同呢?starmap须要自己把送入function的argument打包。比方先用izip将两个迭代器打包。然后送入starmap的须要两个argument的function。

Python标准库:迭代器Itertools的更多相关文章

  1. 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, ...

  2. 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, ...

  3. 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: ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. [python标准库]XML模块

    1.什么是XML XML是可扩展标记语言(Extensible Markup Language)的缩写,其中的 标记(markup)是关键部分.您可以创建内容,然后使用限定标记标记它,从而使每个单词. ...

  7. Python 标准库一览(Python进阶学习)

    转自:http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 写这个的起因是,还是因为在做Python challenge的时候,有的时候想解决问题,连 ...

  8. Python 标准库之 xml.etree.ElementTree

    Python 标准库之 xml.etree.ElementTree Python中有多种xml处理API,常用的有xml.dom.*模块.xml.sax.*模块.xml.parser.expat模块和 ...

  9. Python标准库——collections模块的Counter类

    1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类 ...

  10. Python标准库 re

    正则表达式 regular expression 用来匹配一系列符合句法规则的字符串,是一门独立的小型的语言,如果你了解类Unix系统,那么你对正则表达式就一定不陌生.正则表达式的概念最初是由Unix ...

随机推荐

  1. C#中的值类型(value type)与引用类型(reference type)的区别

    ylbtech- .NET-Basic:C#中的值类型与引用类型的区别 C#中的值类型(value type)与引用类型(reference type)的区别 1.A,相关概念返回顶部     C#中 ...

  2. golang学习遭遇错误原因分析续

    7. error: reference to field ‘Printf’ in object which has no fields or methods f.Printf("%v&quo ...

  3. 怎么对HTML 5的特性做检测?

    原译文地址:http://www.ido321.com/1116.html 原文:Detect HTML5 Features 译文:HTML5特性检测 译者:dwqs 随 着HTML 5的流行,现在H ...

  4. bzoj 4278 [ONTAK2015]Tasowanie(SA,贪心)

    [题意] 给定两个字符串,求二路归并后最小字典序的字符串. [思路] 连接两个字符串后求出rank数组.通过比较rank数组进行二路归并. [代码] #include<cstdio> #i ...

  5. Tkinter教程之Grid篇

    本文转载自:http://blog.csdn.net/jcodeer/article/details/1813196 '''Tkinter教程之Grid篇'''# Tkinter参考中最推荐使用的一个 ...

  6. 最长公共子序列LCS

    LCS:给出两个序列S1和S2,求出的这两个序列的最大公共部分S3就是就是S1和S2的最长公共子序列了.公共部分 必须是以相同的顺序出现,但是不必要是连续的. LCS具有最优子结构,且满足重叠子问题的 ...

  7. Cloudera 建议使用 NTP 使 Hadoop 群集实现时间同步

    主机的 NTP 服务未响应时钟偏差请求. 建议 这是主机运行状况测试,用于检查主机的系统时钟是否与其 NTP 服务器不同步.该测试能检查“ntpdc -c loopinfo”命令报告的主机时钟偏差绝对 ...

  8. [Hive - Tutorial] Creating, Showing, Altering, and Dropping Tables

    Creating, Showing, Altering, and Dropping Tables See Hive Data Definition Language for detailed info ...

  9. 使用Cygwin通过ssh命令行来访问Windows8

    安装Cygwin可以参考<如何在Windows中通过Cygwin来使用Linux命令>. 在Win8下貌似有个bug,需要将cygwin\bin\mintty 修改为cygwin\bin\ ...

  10. ocp 1Z0-051 23-70题解析

    23. Examine thestructure proposed for the TRANSACTIONS table: name Null Type TRANS_ID NOT NULLNUMBER ...