Python3之itertools模块
2016-02-09 12:02
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Python的内建模块
1、Infinite Iterators
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。
1.2 cycle
传入一个序列,无限循环下去:
1.3 repeat
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。
2、[b]Iterators terminating on the shortest input sequence[/b]
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.
返回一个产生按照key进行分组后的值集合的迭代器.
如果iterable在多次连续迭代中生成了同一项,则会定义一个组,如果将此函数应用一个分类列表,那么分组将定义该列表中的所有唯一项,key(如果已提供)是一个函数,应用于每一项,如果此函数存在返回值,该值将用于后续项而不是该项本身进行比较,此函数返回的迭代器生成元素(key, group),其中key是分组的键值,group是迭代器,生成组成该组的所有项。
实际上挑选规则是通过函数完成的,只要作用于函数的两个元素返回的值相等,这两个元素就被认为是在一组的,而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组,就可以让元素
3、[b]Combinatoric generators[/b][b] [/b]
3.1 product(*iterables[, repeat]) 笛卡尔积
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。
3.2 permutations(iterable[, r]) 排列
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
3.3 combinations(iterable, r) 组合
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)
更多详细信息请查看官网介绍:https://docs.python.org/3.5/library/itertools.html
itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。
1、Infinite Iterators
Iterator | Arguments | Results | Example |
---|---|---|---|
count() | start, [step] | start, start+step, start+2*step, ... | count(10) --> 10 11 12 13 14 ... |
cycle() | p | p0, p1, ... plast, p0, p1, ... | cycle('ABCD') --> A B C D A B C D ... |
repeat() | elem [,n] | elem, elem, elem, ... endlessly or up to n times | repeat(10, 3) --> 10 10 10 |
1.1 count
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 >>> n = itertools.count(1) >>> for i in n: print(i) 1 2 3 4 ......
1.2 cycle
传入一个序列,无限循环下去:
>>> itertools.cycle('ABCDE') <itertools.cycle object at 0x00000000033576C8> >>> for i in itertools.cycle('ABCDE'): print(i) A B C D E A B .....
1.3 repeat
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。
>>> s = itertools.repeat('ABC',4) >>> s repeat('ABC', 4) >>> for i in s: print(i) ABC ABC ABC ABC >>>
2、[b]Iterators terminating on the shortest input sequence[/b]
Iterator | Arguments | Results | Example |
---|---|---|---|
accumulate() | p [,func] | p0, p0+p1, p0+p1+p2, ... | accumulate([1,2,3,4,5]) --> 1 3 6 10 15 |
chain() | p, q, ... | p0, p1, ... plast, q0, q1, ... | chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F |
chain.from_iterable() | iterable | p0, p1, ... plast, q0, q1, ... | chain.from_iterable(['ABC', 'DEF']) --> A B C DE F |
compress() | data, selectors | (d[0] if s[0]), (d[1] if s[1]), ... | compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F |
dropwhile() | pred, seq | seq , seq[n+1], starting when pred fails | dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1 |
filterfalse() | pred, seq | elements of seq where pred(elem) is false | filterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 46 8 |
groupby() | iterable[, keyfunc] | sub-iterators grouped by value of keyfunc(v) | |
islice() | seq, [start,] stop [, step] | elements from seq[start:stop:step] | islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G |
starmap() | func, seq | func(*seq[0]), func(*seq[1]), ... | starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 91000 |
takewhile() | pred, seq | seq[0], seq[1], until pred fails | takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4 |
tee() | it, n | it1, it2, ... itn splits one iterator into n | |
zip_longest() | p, q, ... | (p[0], q[0]), (p[1], q[1]), ... | zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> AxBy C- D- |
2.1 chain
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.
>>> for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'): ... print(c) # 迭代效果:'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'
2.2 groupby
返回一个产生按照key进行分组后的值集合的迭代器.
如果iterable在多次连续迭代中生成了同一项,则会定义一个组,如果将此函数应用一个分类列表,那么分组将定义该列表中的所有唯一项,key(如果已提供)是一个函数,应用于每一项,如果此函数存在返回值,该值将用于后续项而不是该项本身进行比较,此函数返回的迭代器生成元素(key, group),其中key是分组的键值,group是迭代器,生成组成该组的所有项。
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'): ... print(key, list(group)) ... A ['A', 'A', 'A'] B ['B', 'B', 'B'] C ['C', 'C'] A ['A', 'A', 'A']
实际上挑选规则是通过函数完成的,只要作用于函数的两个元素返回的值相等,这两个元素就被认为是在一组的,而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组,就可以让元素
'A'和
'a'都返回相同的key:
>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()): ... print(key, list(group)) ... A ['A', 'a', 'a'] B ['B', 'B', 'b'] C ['c', 'C'] A ['A', 'A', 'a']
3、[b]Combinatoric generators[/b][b] [/b]
Iterator | Arguments | Results |
---|---|---|
product() | p, q, ... [repeat=1] | cartesian product, equivalent to a nested for-loop |
permutations() | p[, r] | r-length tuples, all possible orderings, no repeated elements |
combinations() | p, r | r-length tuples, in sorted order, no repeated elements |
combinations_with_replacement() | p, r | r-length tuples, in sorted order, with repeated elements |
product('ABCD', repeat=2) | AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD | |
permutations('ABCD', 2) | AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC | |
combinations('ABCD', 2) | AB AC AD BC BD CD | |
combinations_with_replacement('ABCD', 2) | AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD |
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。
>>> a = (1,2,3) >>> b = ('A','B','C') >>> c = itertools.product(a,b) >>> for i in c: print(i) (1, 'A') (1, 'B') (1, 'C') (2, 'A') (2, 'B') (2, 'C') (3, 'A') (3, 'B') (3, 'C')
3.2 permutations(iterable[, r]) 排列
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
>>> a = [1, 2, 3, 4] >>> s = [i for i in itertools.permutations(a,3)] # 从序列a中选出3个元素进行排列 >>> s [(1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 3, 2), (1, 3, 4), (1, 4, 2), (1, 4, 3), (2, 1, 3), (2, 1, 4), (2, 3, 1), (2, 3, 4), (2, 4, 1), (2, 4, 3), (3, 1, 2), (3, 1, 4), (3, 2, 1), (3, 2, 4), (3, 4, 1), (3, 4, 2), (4, 1, 2), (4, 1, 3), (4, 2, 1), (4, 2, 3), (4, 3, 1), (4, 3, 2)] >>> s_number = [i[0]*100 + i[1]*10 + i[2] for i in s] # 选出的3个数字组合成不重复的3位数 >>> s_number [123, 124, 132, 134, 142, 143, 213, 214, 231, 234, 241, 243, 312, 314, 321, 324, 341, 342, 412, 413, 421, 423, 431, 432] >>>
3.3 combinations(iterable, r) 组合
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)
>>> a = [1, 2, 3, 4] >>> s = [i for i in itertools.combinations(a,2)] # 从序列a中选出2个不重复的元素 >>> s [(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]
更多详细信息请查看官网介绍:https://docs.python.org/3.5/library/itertools.html
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