python itertools模块使用 python中itertools模块使用小结

时间:2021-11-04 嗨，阿良人气:0

想了解python中itertools模块使用小结的相关内容吗，嗨，阿良在本文为您仔细讲解python itertools模块使用的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：python,itertools模块使用,python,itertools模块，下面大家一起来学习吧。

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。

itertools

高效循环下创建循环器的标准库

Infinite itertools，无限迭代器

itertools.count(start=0, step=10)

默认返回一个从0开始，依次+10的自然数迭代器，如果你不停止，它会一直运行下去。
可以用start指定开始的位置，step是步长。

import itertools

c = itertools.count(start=0, step=1)
for i in c:
    print(i)

    
# 0
# 10
# 20
# 30
# 40
# 50
# ...

itertools.cycle(iterable)

传入一个可迭代对象，然后无限循环迭代。

import itertools

# itertools.count()
l = [1,2,3,4,5]
c = itertools.cycle(l)

for i in c:
    print(i)


# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# ...

itertools.repeat(p_object, times=None)

重复迭代一个对象p_object，如果不指定times，则会迭代无数次，也可以通过times参数指定迭代的次数。

import itertools

# itertools.count()
l = [1,2,3,4,5]
c = itertools.repeat(l, 5)

for i in c:
    print(i)


# [1, 2, 3, 4, 5]
# [1, 2, 3, 4, 5]
# [1, 2, 3, 4, 5]
# [1, 2, 3, 4, 5]
# [1, 2, 3, 4, 5]

Iterators terminating on the shortest input sequence

itertools.accumulate(iterable, func)

返回序列的累计值或者其他二进制函数。

import itertools

# itertools.count()
l = [1,2,3,4,5]
c = itertools.accumulate(l)

print(c)

for i in c:
    print(i)


# 1
# 3
# 6
# 10
# 15

accumulate()仍然返回的是一个迭代器，传一个list，在for循环中遍历打印的时候发现，它做了累加操作。(迭代第一个数，就是前一个数的和，迭代到第二个数时，就是前两个数的和，以此类推)

并且做递加操作时支持：list, tuple, str, set, dict

传入的是dict对象，那么会累加迭代dict的key：

import itertools

# itertools.count()
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
c = itertools.accumulate(d)

print(c)

for i in c:
    print(i)


# <itertools.accumulate object at 0x000001F7A0A90E48>
# a
# ab
# abc

itertools.chain(*iterables)

chain()方法中的参数可以传入多个序列，而且只要是序列即可，不限定序列的数据类型。

如：迭代list, tuple, str三个序列

import itertools

l = [1, 2, 3, 4, 5]
t = (1, 2, 3, 4, 5)
s = 'abcdefg'
c = itertools.chain(l, t, s)

print(c)

for i in c:
    print(i)

# <itertools.chain object at 0x0000026E64801448>
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# a
# b
# c
# d
# e
# f
# g

itertools 笛卡尔积

import itertools

d = [
    [{"a": 1}, {"b": 2}], [{"c": 3}, {"d": 4}, {"e": 5}], [{"f": 6}, {"g": 7}]
]

print(*d)

for i in itertools.product(*d):
    print(i)

# [{'a': 1}, {'b': 2}] [{'c': 3}, {'d': 4}, {'e': 5}] [{'f': 6}, {'g': 7}]
# ({'a': 1}, {'c': 3}, {'f': 6})
# ({'a': 1}, {'c': 3}, {'g': 7})
# ({'a': 1}, {'d': 4}, {'f': 6})
# ({'a': 1}, {'d': 4}, {'g': 7})
# ({'a': 1}, {'e': 5}, {'f': 6})
# ({'a': 1}, {'e': 5}, {'g': 7})
# ({'b': 2}, {'c': 3}, {'f': 6})
# ({'b': 2}, {'c': 3}, {'g': 7})
# ({'b': 2}, {'d': 4}, {'f': 6})
# ({'b': 2}, {'d': 4}, {'g': 7})
# ({'b': 2}, {'e': 5}, {'f': 6})
# ({'b': 2}, {'e': 5}, {'g': 7})

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