目录
简介
itertools.chain(*iterable)
itertools.combinations(iterable, r)
itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)
itertools.product(*iterable[,repeat])
itertools.premutations(iteravle[,r])
itertools.compress(data,selector)
itertools.count(start=0,step=1)
itertools.cycle(iterable)
itertools.dropwhile(predicate, iterable)
itertools.groupby(iterable[,key])
itertools.ifilter(predicate, iterable)
itertools.ifilterfasle(predicate,iterable)
itertools.imap(function,*iterables)
itertools.islice(iterable, start,stop[,step])
itertools.repeat(object,[,times])
itertools.starmap(function,iterable)
itertools.takewhile(predicate,iterable)
首页 后端开发 Python教程 Python标准库itertools模块使用方法

Python标准库itertools模块使用方法

Mar 21, 2017 am 11:27 AM

简介

官方描述:Functional tools for creating and using iterators.即用于创建高效迭代器的函数。

itertools.chain(*iterable)

将多个序列作为一个单独的序列返回。
例如:

import itertools
for each in itertools.chain('i', 'love', 'python'):
    print each
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输出:

i
l
o
v
e
p
y
t
h
o
n
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itertools.combinations(iterable, r)

返回指定长度的"组合"
例如:

import itertools
for each in itertools.combinations('abc', 2):
    print each
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输出:

('a', 'b')
('a', 'c')
('b', 'c')
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itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)

返回指定长度的“组合”,组合内元素可重复
例如:

import itertools
for each in itertools.combinations_with_replacement('abc', 2):
    print each
登录后复制

输出:

('a', 'a')
('a', 'b')
('a', 'c')
('b', 'b')
('b', 'c')
('c', 'c')
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itertools.product(*iterable[,repeat])

返回指定长度的所有组合,可理解为笛卡尔乘积
例如:

import itertools
for each in itertools.product('abc', repeat=2):
    print each
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('a', 'a')
('a', 'b')
('a', 'c')
('b', 'a')
('b', 'b')
('b', 'c')
('c', 'a')
('c', 'b')
('c', 'c')

itertools.premutations(iteravle[,r])

返回长度为r的排列
例如:

import itertools
for value in itertools.permutations('abc', 2):
    print value
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输出:

('a', 'b')
('a', 'c')
('b', 'a')
('b', 'c')
('c', 'a')
('c', 'b')
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itertools.compress(data,selector)

返回selector为True的data对应元素
例如:

import itertools
for each in itertools.compress('abcd', [1, 0, 1, 0]):
    print each
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输出:

a
c
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itertools.count(start=0,step=1)

返回以start开始,step递增的序列,无限递增
例如:

import itertools
for each in itertools.count(start=0, step=2):
    print each
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输出:

1
2
3
.
.
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itertools.cycle(iterable)

将迭代器进行无限迭代
例如:

import itertools
for each in itertools.cycle('ab'):
    print each
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输出:

a
b
a
b
.
.
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itertools.dropwhile(predicate, iterable)

直到predicate为真,就返回iterable后续数据, 否则drop掉
例如:

import itertools
for each in itertools.dropwhile(lambda x: x<5, [2,1,6,8,2,1]):
    print each
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输出:

6
8
2
1
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itertools.groupby(iterable[,key])

返回一组(key,itera),key为iterable的值,itera为等于key的所有项
例如:

import itertools
for key, vale in itertools.groupby('aabbbc'):
    print key, list(vale)
登录后复制

输出:

a ['a', 'a']
b ['b', 'b', 'b']
c ['c']
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itertools.ifilter(predicate, iterable)

返回predicate结果为True的元素迭代器,如果predicate为None,则返回所有iterable中为True的项
例如:

import itertools
for value in itertools.ifilter(lambda x: x % 2, range(10)):
    print value
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输出:

1
3
5
7
9
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itertools.ifilterfasle(predicate,iterable)

返回predicate为False的元素,如果predicate为None,则返回所有iterable中为False的项
例如:

import itertools
for value in itertools.ifilterfalse(lambda x: x % 2, range(10)):
    print value
登录后复制

输出:

0
2
4
6
8
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itertools.imap(function,*iterables)

相当于迭代器方式的map()
例如:

import itertools
for value in itertools.imap(lambda x, y: x+y, (1,2,3), (4,5,6)):
    print value
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输出:

5
7
9
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itertools.islice(iterable, start,stop[,step])

相当于迭代器方式的切片操作
例如:

import itertools
for value in itertools.islice('abcdefg', 1, 4, 2):
    print value
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输出:

b
d
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itertools.repeat(object,[,times])

不停的返回object对象,如果指定了times,则返回times次
例如:

import itertools
for value in itertools.repeat('a', 2):
    print value
登录后复制

输出:

a
a
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itertools.starmap(function,iterable)

返回function(iter)的值,iter为iterable的元素
例如:

import itertools
for value in itertools.starmap(lambda x, y: x * y, [(1, 2), (3, 4)]):
    print value
登录后复制

输出:

2
12
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itertools.takewhile(predicate,iterable)

如果predicate为真,则返回iterable元素,如果为假则不再返回,break.
例如:

import itertools
for value in itertools.takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 5, 6]):
    print value
登录后复制

输出:

1
3
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以上是Python标准库itertools模块使用方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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