itertools是python中内置的一种高效的生成各种迭代器或者是类的模块,这些函数的返回值为一个迭代器,经常被用在for循环中,当然,也可直接使用next()方法取值,今天就来说说itertools中的常用方法.
itertools按照迭代器的功能可分为三类:
itertools.count(start=0, step=1)
创建一个迭代器，生成从n开始的连续整数，如果忽略n，则从0开始计算（注意：此迭代器不支持长整数）,如果超出了sys.maxint，计数器将溢出并继续从-sys.maxint-1开始计算
import itertools
a = itertools.count()
for x in a:
if x > 5:
break
print(x)
输出:
1
2
3
4
5
6
b = itertools.count(2,3)
for x in b:
if x > 10:
break
print(x)
输出
2
5
8
itertools.cycle(iterable)
创建一个迭代器，对iterable中的元素反复执行循环操作，内部会生成iterable中的元素的一个副本，此副本用于返回循环中的重复项
import itertools
a = ['a','b','c']
i = 0
for x in itertools.cycle(a):
i = i +1
if i > 5:
break
print(i,x)
输出
1,'a'
2,'b'
3,'c'
4,'a'
5,'b'
itertools.repeat(object[, times])
创建一个迭代器，重复生成object，times（如果已提供）指定重复计数，如果未提供times，将无止尽返回该对象
import itertools
for x in itertools.repeat([1,2,3],3):
print(x)
输出
[1,2,3]
[1,2,3]
[1,2,3]
itertools.chain(iterable1, iterable2, …)
将多个迭代器作为参数, 但只返回单个迭代器, 它产生所有参数迭代器的内容, 就好像他们是来自于一个单一的序列
参数为多个可迭代对象,就好像被链条衔接起来了一样
import itertools
for x in itertools.chain([1,2,3],'abc'):
print(x)
输出
1
2
3
'a'
'b'
'c'
for x in itertools.chain([1,2,3],['a','b','c']):
print(x)
输出
1
2
3
'a'
'b'
'c'
itertools.chain.from_iterable(iterable)
接收一个可迭代对象作为参数，返回一个迭代器
from itertools import chain
a = [['first','second','thrid'],['a','b','c']]
b = [[1,2,3],[4,5,6]]
for x in range(len(a)):
list(chain.from_iterable(zip(a[x],b[x])))
输出
['first', 1, 'second', 2, 'thrid', 3]
['a', 4, 'b', 5, 'c', 6]
itertools.compress(data, selectors)
#可用于对数据进行筛选，当 selectors 的某个元素为 true 时，则保留 data 对应位置的元素，否则去除
#data: 待筛选数据
#selectors: 当为真时,保留data对应位的数据,为假或为空时则去除
from itertools import compress
for x in compress(['a','b','c','d'],[1,0,2]):
print(x)
输出
'a'
'c'
# 2 也为真,'d'对应值为空算假
itertools.dropwhile(predicate, iterable)
创建一个迭代器，只要函数predicate(item)为True，就丢弃iterable中的项，如果predicate返回False，就会生成iterable中的项和所有后续项,即第一个不满足条件的项及它后面所有的项都返回
from itertools import dropwhile
list(dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))
输出:
[6,2,1]
#从6开始不符合x < 5 条件,所以6及6后面所有的项都需要返回
itertools.takewhile(predicate, iterable)
创建一个迭代器，如果predicate返回False,立即停止迭代
from itertools import takewhile
list(takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))
输出
[1,3]
itertools.ifilter(predicate, iterable)
创建一个迭代器，仅生成iterable中predicate(item)为True的项，如果predicate为None，将返回iterable中所有计算为True的项
from itertools import ifilter
list(ifilter(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))
输出:
[1,3,2,1]
itertools.ifilterfalse(predicate, iterable)
创建一个迭代器，仅生成iterable中predicate(item)为False的项，如果predicate为None，将返回iterable中所有计算False的项,该函数正好跟ifilter相反
from itertools import ifilterfalse
list(ifilterfalse(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))
输出:
[6]
itertools.groupby(iterable[, key])
返回一个产生按照key进行分组后的值集合的迭代器
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from itertools import groupby
a = ['aa', 'ab', 'abc', 'bcd', 'abcde']
for i, k in groupby(a, len):
print (i, list(k))
输出
2,['aa', 'ab']
3,['abc', 'bcd']
5,['abcde']
itertools.islice(iterable, stop)
iterable 是可迭代对象，start 是开始索引,默认为0，stop 是结束索引，step 是步长，默认为1，start 和 step 可选
from itertools import islice,count
list(islice([10, 6, 2, 8, 1, 3, 9], 5))
输出
[[10, 6, 2, 8, 1]
list(islice(count(), 3, 10 ,2))
输出
[3,5,7,9]
#这里的count()为文章第一个函数,用来产生无限序列
itertools.imap(func, iter1, iter2, iter3, …)
imap(func, iter1, iter2, iter3, …)
返回一个迭代器, 它是调用了一个其值在输入迭代器上的函数, 返回结果. 它类似于内置函数 map() , 只是前者在任意输入迭代器结束后就停止(而不是插入None值来补全所有的输入)
注意: 该函数在python3.x中已不存在,可直接使用map
from itertools import imap
list(imap(pow, [2, 3, 10], [4, 2, 3]))
输出
[16, 9, 1000]
#pow函数 求指数
itertools.izip(*iterables)
用于将多个可迭代对象对应位置的元素作为一个元组，将所有元组『组成』一个迭代器，并返回
注意: 该函数在python3.x中已不存在,可直接使用zip
from itertools import izip
for item in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']):
print(item)
输出
(1, 'a')
(2, 'b')
(3, 'c')
*itertools.izip_longest(iterables, [fillvalue=None])
izip_longest 跟 izip 类似，但迭代过程会持续到所有可迭代对象的元素都被迭代完
注意: 该函数在python3.x中已不存在
from itertools import izip_longest
for item in izip_longest([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],fillvalue='-'):
print(item)
输出
(1, 'a')
(2, 'b')
(3, 'c')
('-','d')
('-','e')
*itertools.product(iterables[, repeat])
创建一个迭代器，生成表示item1，item2等中的项目的笛卡尔积的元组，repeat是一个关键字参数，指定重复生成序列的次数。
用来产生笛卡尔积
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import itertools
a = (1, 2, 3)
b = ('A', 'B', 'C')
c = itertools.product(a,b)
for elem in c:
print(elem)
输出
(1, 'A')
(1, 'B')
(1, 'C')
(2, 'A')
(2, 'B')
(2, 'C')
(3, 'A')
(3, 'B')
(3, 'C')
list(product((0,1), (0,1), (0,1)))
输出
[(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]
list(product('ABC', repeat=2))
输出
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')]
itertools.product的简单使用：
from itertools import product # 迭代器
# test script
for i j in product(range(10),range(10))
print(i,j)
# 同理等于两个for循环嵌套,只是这种写法远行速度遍历会快一些，时间复杂度减小。
for x in range(10):
for y in range(10):
print(x,y)
itertools.permutations(iterable[, r])
创建一个迭代器，返回iterable中所有长度为r的项目序列，如果省略了r，那么序列的长度与iterable中的项目数量相同： 返回p中任意取r个元素做排列的元组的迭代器
from itertools import permutations
list(permutations('ABC', 2))
输出
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B')]
itertools.combinations(iterable, r)
创建一个迭代器，返回iterable中所有长度为r的子序列，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序 (不带重复)
from itertools import combinations
list(combinations('ABC', 2))
输出
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]
itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)
创建一个迭代器，返回iterable中所有长度为r的子序列，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序 (带重复)
from itertools import combinations_with_replacement
list(combinations_with_replacement('ABC', 2))
输出
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]