python中itertools模块使用小结

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 itertoolsc = 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 itertoolsl = [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 itertoolsd = [[{\"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})

到此这篇关于python中的itertools模块简单使用的文章就介绍到这了,更多相关python itertools模块使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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