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介绍Python中内置的itertools模块

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:33:10

介绍Python中内置的itertools模块

介绍Python中内置的itertools模块: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: ... prin

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导读介绍Python中内置的itertools模块: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: ... prin

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 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
...
10
40
90

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

# 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
...
1
4
9

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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