社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  Python

相见恨晚的 Python 内置库:itertools

Python极客专栏 • 3 年前 • 430 次点击  

点击关注公众号,Python干货及时送达

PyCharm操作手册,点击获取


来源 : 忆先
01 前言

很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic,一来更符合规范且容易阅读,二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的系统库itertools。

02 itertools库

迭代器(生成器)在Python中是一种很常用也很好用的数据结构,比起列表(list)来说,迭代器最大的优势就是延迟计算,按需使用,从而提高开发体验和运行效率,以至于在Python 3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。

话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了,而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举,这时候我们今天的主角itertools就该上场了。

03 使用itertools

itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象,其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到,而在运行效率上反而更低,毕竟人家是系统库。

itertools.accumulate

简单来说就是累加。

>>> import itertools
>>> x = itertools.accumulate(range(10))
>>> print(list(x))
[0136101521283645]
itertools.chain

连接多个列表或者迭代器。

>>> x = itertools.chain(range(3), range(4), [3,2,1])
>>> print(list(x))
[0120123321]
itertools.combinations
求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合
>>> x = itertools.combinations(range(4), 3)
>>> print(list(x))
[(012), (013), (023), (123)]
itertools.combinations_with_replacement
允许重复元素的组合
>>> x = itertools.combinations_with_replacement('ABC'2)
>>> print(list(x))
[('A''A'), ('A''B'), ('A''C'), ('B''B'), ('B''C'), ('C''C')]
itertools.compress
按照真值表筛选元素
>>> x = itertools.compress(range(5), (TrueFalseTrueTrueFalse))
>>> print(list(x))
[023]
itertools.count
就是一个计数器,可以指定起始位置和步长
>>> x = itertools.count(start=20, step=-1)
>>> print(list(itertools.islice(x, 0101)))
[20191817161514131211]
itertools.cycle
循环指定的列表和迭代器
>>> x = itertools.cycle('ABC')
>>> print(list(itertools.islice(x, 0101)))
['A''B''C''A''B''C''A''B''C''A']
itertools.dropwhile
按照真值函数丢弃掉列表和迭代器前面的元素
>>> x = itertools.dropwhile(lambda e: e 5, range(10))
>>> print(list(x))
[56789]
itertools.filterfalse
保留对应真值为False的元素
>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e 5, (153694))
>>> print(list(x))
[569]
itertools.groupby
按照分组函数的值对元素进行分组
>>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x 5 or x > 8)                                                                                                
>>> for condition, numbers in x:                                                  
...     print(condition, list(numbers))                                                                                                        
True [012 34]                                                              
False [5678]                                                                
True [9]
itertools.islice
上文使用过的函数,对迭代器进行切片
>>> x = itertools.islice(range(10), 092)
>>> print(list(x))
[02468]
itertools.permutations
产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)
>>> x = itertools.permutations(range(4), 3)
>>> print(list(x))
[(012), (013), (021), (023), (031), (032), (102), (103), (120), (123 ), (130), (132), (201), (20,3), (210), (213), (230), (231), (301), (302), (310), (312), (320), (321)]
itertools.product
产生多个列表和迭代器的(积)
>>> x = itertools.product('ABC', range(3))
>>>
>>> print(list(x))
[('A'0), ('A'1), ('A'2), ('B'0), ('B'1), ('B'2), ('C'0 ), ('C'1), ('C'2)]
itertools.repeat
简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器
>>> x = itertools.repeat(05)
>>> print(list(x))
[00000]
itertools.starmap
类似map
>>> x = itertools.starmap(str.islower, 'aBCDefGhI')
>>> print(list(x))
[TrueFalseFalseFalseTrueTrueFalseTrueFalse]
itertools.takewhile
与dropwhile相反,保留元素直至真值函数值为假。
>>> x = itertools.takewhile(lambda e: e 5, range(10))
>>> print(list(x))
[01234]
itertools.tee
这个函数我也不是很懂,似乎是生成指定数目的迭代器
>>> x = itertools.tee(range(10), 2)
>>> for letters in x:
...     print(list(letters))
...
[01234 56789]
[0123456789]
itertools.zip_longest
类似于zip,不过已较长的列表和迭代器的长度为准
>>> x = itertools.zip_longest(range(3), range(5))
>>> y = zip(range(3), range(5))
>>> print(list(x))
[(00), (11), (22), (None3), (None4)]
>>> print(list(y))
[(00), (11), (22)]

04 结语
大概就总结到这里,不过老实说Python的各种语言特性和库还是要多用才能熟练,最终达到随手拈来的程度,装逼的说就是由术入道。

如有文章对你有帮助,

在看”和转发是对我最大的支持!



关注Python极客专栏


Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/120504
 
430 次点击