点击这里成为作者 · 更新于 2017-11-23 00:00:56

itertools

我们知道,迭代器的特点是:惰性求值(Lazy evaluation),即只有当迭代至某个值时,它才会被计算,这个特点使得迭代器特别适合于遍历大文件或无限集合等,因为我们不用一次性将它们存储在内存中。

Python 内置的 itertools 模块包含了一系列用来产生不同类型迭代器的函数或类,这些函数的返回都是一个迭代器,我们可以通过 for 循环来遍历取值,也可以使用 next() 来取值。

itertools 模块提供的迭代器函数有以下几种类型:

  • 无限迭代器:生成一个无限序列,比如自然数序列 1, 2, 3, 4, ...
  • 有限迭代器:接收一个或多个序列(sequence)作为参数,进行组合、分组和过滤等;
  • 组合生成器:序列的排列、组合,求序列的笛卡儿积等;

无限迭代器

itertools 模块提供了三个函数(事实上,它们是类)用于生成一个无限序列迭代器:

  • count(firstval=0, step=1)

    创建一个从 firstval (默认值为 0) 开始,以 step (默认值为 1) 为步长的的无限整数迭代器

  • cycle(iterable)

    对 iterable 中的元素反复执行循环,返回迭代器

  • repeat(object [,times]

    反复生成 object,如果给定 times,则重复次数为 times,否则为无限

下面,让我们看看一些例子。

count

count() 接收两个参数,第一个参数指定开始值,默认为 0,第二个参数指定步长,默认为 1:

>>> import itertools
>>>
>>> nums = itertools.count()
>>> for i in nums:
...     if i > 6:
...         break
...     print i
...
0
1
2
3
4
5
6
>>> nums = itertools.count(10, 2)    # 指定开始值和步长
>>> for i in nums:
...     if i > 20:
...         break
...     print i
...
10
12
14
16
18
20

cycle

cycle() 用于对 iterable 中的元素反复执行循环:

>>> import itertools
>>>
>>> cycle_strings = itertools.cycle('ABC')
>>> i = 1
>>> for string in cycle_strings:
...     if i == 10:
...         break
...     print i, string
...     i += 1
...
1 A
2 B
3 C
4 A
5 B
6 C
7 A
8 B
9 C

repeat

repeat() 用于反复生成一个 object:

>>> import itertools
>>>
>>> for item in itertools.repeat('hello world', 3):
...     print item
...
hello world
hello world
hello world
>>>
>>> for item in itertools.repeat([1, 2, 3, 4], 3):
...     print item
...
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]

有限迭代器

itertools 模块提供了多个函数(类),接收一个或多个迭代对象作为参数,对它们进行组合、分组和过滤等:

  • chain()
  • compress()
  • dropwhile()
  • groupby()
  • ifilter()
  • ifilterfalse()
  • islice()
  • imap()
  • starmap()
  • tee()
  • takewhile()
  • izip()
  • izip_longest()

chain

chain 的使用形式如下:

chain(iterable1, iterable2, iterable3, ...)

chain 接收多个可迭代对象作为参数,将它们『连接』起来,作为一个新的迭代器返回。

>>> from itertools import chain
>>>
>>> for item in chain([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']):
...     print item
...
1
2
3
a
b
c

chain 还有一个常见的用法:

chain.from_iterable(iterable)

接收一个可迭代对象作为参数,返回一个迭代器:

>>> from itertools import chain
>>>
>>> string = chain.from_iterable('ABCD')
>>> string.next()
'A'

compress

compress 的使用形式如下:

compress(data, selectors)

compress 可用于对数据进行筛选,当 selectors 的某个元素为 true 时,则保留 data 对应位置的元素,否则去除:

>>> from itertools import compress
>>>
>>> list(compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1, 0, 1]))
['A', 'B', 'D', 'F']
>>> list(compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1]))
['A', 'B', 'D']
>>> list(compress('ABCDEF', [True, False, True]))
['A', 'C']

dropwhile

dropwhile 的使用形式如下:

dropwhile(predicate, iterable)

其中,predicate 是函数,iterable 是可迭代对象。对于 iterable 中的元素,如果 predicate(item) 为 true,则丢弃该元素,否则返回该项及所有后续项。

>>> from itertools import dropwhile
>>>
>>> list(dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))
[6, 2, 1]
>>>
>>> list(dropwhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4]))
[2, 1, 6, 5, 4]

groupby

groupby 用于对序列进行分组,它的使用形式如下:

groupby(iterable[, keyfunc])

其中,iterable 是一个可迭代对象,keyfunc 是分组函数,用于对 iterable 的连续项进行分组,如果不指定,则默认对 iterable 中的连续相同项进行分组,返回一个 (key, sub-iterator) 的迭代器。

>>> from itertools import groupby
>>>
>>> for key, value_iter in groupby('aaabbbaaccd'):
...     print key, ':', list(value_iter)
...
a : ['a', 'a', 'a']
b : ['b', 'b', 'b']
a : ['a', 'a']
c : ['c', 'c']
d : ['d']
>>>
>>> data = ['a', 'bb', 'ccc', 'dd', 'eee', 'f']
>>> for key, value_iter in groupby(data, len):    # 使用 len 函数作为分组函数
...     print key, ':', list(value_iter)
...
1 : ['a']
2 : ['bb']
3 : ['ccc']
2 : ['dd']
3 : ['eee']
1 : ['f']
>>>
>>> data = ['a', 'bb', 'cc', 'ddd', 'eee', 'f']
>>> for key, value_iter in groupby(data, len):
...     print key, ':', list(value_iter)
...
1 : ['a']
2 : ['bb', 'cc']
3 : ['ddd', 'eee']
1 : ['f']

ifilter

ifilter 的使用形式如下:

ifilter(function or None, sequence)

将 iterable 中 function(item) 为 True 的元素组成一个迭代器返回,如果 function 是 None,则返回 iterable 中所有计算为 True 的项。

>>> from itertools import ifilter
>>>
>>> list(ifilter(lambda x: x < 6, range(10)))
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>>
>>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4]))
[1, 2, 3, 4]

ifilterfalse

ifilterfalse 的使用形式和 ifilter 类似,它将 iterable 中 function(item) 为 False 的元素组成一个迭代器返回,如果 function 是 None,则返回 iterable 中所有计算为 False 的项。

>>> from itertools import ifilterfalse
>>>
>>> list(ifilterfalse(lambda x: x < 6, range(10)))
[6, 7, 8, 9]
>>>
>>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4]))
[0, 0]

islice

islice 是切片选择,它的使用形式如下:

islice(iterable, [start,] stop [, step]) 

其中,iterable 是可迭代对象,start 是开始索引,stop 是结束索引,step 是步长,start 和 step 可选。

>>> from itertools import count, islice
>>>
>>> list(islice([10, 6, 2, 8, 1, 3, 9], 5))
[10, 6, 2, 8, 1]
>>>
>>> list(islice(count(), 6))
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>>
>>> list(islice(count(), 3, 10))
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(islice(count(), 3, 10 ,2))
[3, 5, 7, 9]

imap

imap 类似 map 操作,它的使用形式如下:

imap(func, iter1, iter2, iter3, ...)

imap 返回一个迭代器,元素为 func(i1, i2, i3, ...)i1i2 等分别来源于 iter, iter2

>>> from itertools import imap
>>>
>>> imap(str, [1, 2, 3, 4])
<itertools.imap object at 0x10556d050>
>>>
>>> list(imap(str, [1, 2, 3, 4]))
['1', '2', '3', '4']
>>>
>>> list(imap(pow, [2, 3, 10], [4, 2, 3]))
[16, 9, 1000]

tee

tee 的使用形式如下:

tee(iterable [,n])

tee 用于从 iterable 创建 n 个独立的迭代器,以元组的形式返回,n 的默认值是 2。

>>> from itertools import tee
>>>
>>> tee('abcd')   # n 默认为 2,创建两个独立的迭代器
(<itertools.tee object at 0x1049957e8>, <itertools.tee object at 0x104995878>)
>>>
>>> iter1, iter2 = tee('abcde')
>>> list(iter1)
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> list(iter2)
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>>
>>> tee('abc', 3)  # 创建三个独立的迭代器
(<itertools.tee object at 0x104995998>, <itertools.tee object at 0x1049959e0>, <itertools.tee object at 0x104995a28>)

takewhile

takewhile 的使用形式如下:

takewhile(predicate, iterable)

其中,predicate 是函数,iterable 是可迭代对象。对于 iterable 中的元素,如果 predicate(item) 为 true,则保留该元素,只要 predicate(item) 为 false,则立即停止迭代。

>>> from itertools import takewhile
>>>
>>> list(takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))
[1, 3]
>>> list(takewhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4]))
[]

izip

izip 用于将多个可迭代对象对应位置的元素作为一个元组,将所有元组『组成』一个迭代器,并返回。它的使用形式如下:

izip(iter1, iter2, ..., iterN)

如果某个可迭代对象不再生成值,则迭代停止。

>>> from itertools import izip
>>> 
>>> for item in izip('ABCD', 'xy'):
...     print item
...
('A', 'x')
('B', 'y')
>>> for item in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']):
...     print item
...
(1, 'a')
(2, 'b')
(3, 'c')

izip_longest

izip_longestizip 类似,但迭代过程会持续到所有可迭代对象的元素都被迭代完。它的形式如下:

izip_longest(iter1, iter2, ..., iterN, [fillvalue=None])

如果有指定 fillvalue,则会用其填充缺失的值,否则为 None。

>>> from itertools import izip_longest
>>>
>>> for item in izip_longest('ABCD', 'xy'):
...     print item
...
('A', 'x')
('B', 'y')
('C', None)
('D', None)
>>>
>>> for item in izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-'):
...     print item
...
('A', 'x')
('B', 'y')
('C', '-')
('D', '-')

组合生成器

itertools 模块还提供了多个组合生成器函数,用于求序列的排列、组合等:

  • product
  • permutations
  • combinations
  • combinations_with_replacement

product

product 用于求多个可迭代对象的笛卡尔积,它跟嵌套的 for 循环等价。它的一般使用形式如下:

product(iter1, iter2, ... iterN, [repeat=1])

其中,repeat 是一个关键字参数,用于指定重复生成序列的次数,

>>> from itertools import product
>>>
>>> for item in product('ABCD', 'xy'):
...     print item
...
('A', 'x')
('A', 'y')
('B', 'x')
('B', 'y')
('C', 'x')
('C', 'y')
('D', 'x')
('D', 'y')
>>>
>>> list(product('ab', range(3)))
[('a', 0), ('a', 1), ('a', 2), ('b', 0), ('b', 1), ('b', 2)]
>>>
>>> list(product((0,1), (0,1), (0,1)))
[(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]
>>>
>>> list(product('ABC', repeat=2))
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')]
>>>

permutations

permutations 用于生成一个排列,它的一般使用形式如下:

permutations(iterable[, r])

其中,r 指定生成排列的元素的长度,如果不指定,则默认为可迭代对象的元素长度。

>>> from itertools import permutations
>>>
>>> permutations('ABC', 2)
<itertools.permutations object at 0x1074d9c50>
>>>
>>> list(permutations('ABC', 2))
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B')]
>>>
>>> list(permutations('ABC'))
[('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')]
>>>

combinations

combinations 用于求序列的组合,它的使用形式如下:

combinations(iterable, r)

其中,r 指定生成组合的元素的长度。

>>> from itertools import combinations
>>>
>>> list(combinations('ABC', 2))
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]

combinations_with_replacement

combinations_with_replacementcombinations 类似,但它生成的组合包含自身元素。

>>> from itertools import combinations_with_replacement
>>>
>>> list(combinations_with_replacement('ABC', 2))
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

小结

  • itertools 模块提供了很多用于产生多种类型迭代器的函数,它们的返回值不是 list,而是迭代器。

参考链接

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