Python标准库之itertools库的使用方法

发布时间：2020-12-17 08:07:01 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：前言因为最近事情不是很多，想写一些技术文章分享给大家，同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理，所谓写清楚才能说清楚，说清楚才能想清楚，就是这个道理了。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

前言

因为最近事情不是很多，想写一些技术文章分享给大家，同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理，所谓写清楚才能说清楚，说清楚才能想清楚，就是这个道理了。

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。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

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。

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))
[0,1,3,6,10,15,21,28,36,45]

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))
[0,1]

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))
[(0,2),(0,3),(1,3)]

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'),'C'),('B',('C','C')]

itertools.compress

按照真值表筛选元素

>>> x = itertools.compress(range(5),(True,False,True,False))
>>> print(list(x))
[0,3]

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,1)))
[20,19,18,17,16,14,13,12,11]

itertools.cycle

循环指定的列表和迭代器

>>> x = itertools.cycle('ABC')
>>> print(list(itertools.islice(x,1)))
['A','B','C','A','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))
[5,7,8,9]

itertools.filterfalse

保留对应真值为False的元素

>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5,5,9,4))
>>> print(list(x))
[5,9]

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 [0,4]        
False [5,8]        
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),2)
>>> print(list(x))
[0,4,8]

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),1),0),(2,(3,1)]

itertools.product

产生多个列表和迭代器的(积)

>>> x = itertools.product('ABC',range(3))
>>>
>>> print(list(x))
[('A',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(0,5)
>>> print(list(x))
[0,0]

itertools.starmap

类似map

>>> x = itertools.starmap(str.islower,'aBCDefGhI')
>>> print(list(x))
[True,False]

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))
[0,4]

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))
...
[0,9]
[0,9]

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))
[(0,(None,4)]
>>> print(list(y))
[(0,2)]

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。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对编程小技巧的支持。

（编辑：李大同）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!