python itertools 模块完全掌握(1)

Python itertools 模块全面详解 itertools惰性求值:只在需要时生成元素,不预先生成整个序列内存高效:处理大型数据集时几乎不占用额外内存可组合性:函数可以自由组合形成复杂管道C语言实现:底层由C实现,执行效率高itertools提供高效的内存管理(惰性求值)实现复杂的迭代模式优化数据处理管道简化组合数学操作处理GB级数据集而不耗尽内存编写更简洁、更Pythonic的代码提高数据处理任务的性能实现复杂的算法逻辑优先使用迭代器而非列表推导式处理大数据组合多个itertools函数构建处理管道。 阅读详情

1. 全部

  1. count(start=0, step=1)
  2. repeat(elem [,n])
  3. accumulate(p[, func])
  4. chain(p, q, …)
  5. chain.from_iterable([p, q, …])
  6. compress(data, selectors)
  7. dropwhile(pred, seq)
  8. groupby(iterable[, keyfunc])
  9. filterfalse(pred, seq)
  10. islice(seq, [start,] stop [, step])
  11. starmap(fun, seq)
  12. tee(it, n=2)
  13. takewhile(pred, seq)
  14. zip_longest(p, q, …)
  15. product(p, q, … [repeat=1])
  16. permutations(p[, r])
  17. combinations(p, r)
  18. combinations_with_replacement(p, r)
    本节主要介绍1-7,8-18见下一节内容

2. 详解

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8


"""
@python version: ??
@author: XiangguoSun
@contact: sunxiangguodut@qq.com
@site: http://blog.youkuaiyun.com/github_36326955
@software: PyCharm
@file: suggest4.py
@time: 5/2/2017 5:04 PM
"""
import itertools

# ex1:无限迭代器
# ex1.1: count(start, step)
for x in itertools.count(start=0, step=1):
    print(x, end=',')

# ex1.2: cycle(iter)
for x in itertools.cycle('abcd '):
    print(x, end='')

# ex1.3: repeat(iter, times)
for x in itertools.repeat('abc',times=10):
    print(x, end=',')

# ex2:终止于最短输入序列的迭代器
# ex2.1: accumulate
for x in itertools.accumulate("abc"):
    print(x, end="|")

# 上面的代码默认参数func相当于下面的代码:
def binary_fun(x, y):
    return x+y
for x in itertools.accumulate("abc",func=binary_fun):
    print(x, end="|")

# 进一步地,你也可以自定义其他二值函数,例如:
def reverse(x, y):
    return y+x
for x in itertools.accumulate("abc",func=reverse):      # 输出每一步倒序的结果
    print(x, end="|")

# ex2.2:chain(p, q, ...) --> p0, p1, ... plast, q0, q1, ...
for x in itertools.chain("abc", "def", "ghi"):
    print(x, end='')

# 另外的一种用法:
#chain.from_iterable([p, q, ...]) --> p0, p1, ... plast, q0, q1, ...
for x in itertools.chain.from_iterable(["abc", [1, 2, 3], ('have', 'has')]):
    print(x, end="|")

# ex2.3:compress
# compress(data, selectors) --> (d[0] if s[0]), (d[1] if s[1]), ...
for x in itertools.compress(['a', 'b', 'c'], [1, 0, 1]):
    print(x, end=',')
"""
output:
a,c,
"""

# ex2.4:dropwhile
# dropwhile(pred, seq) --> seq[n], seq[n+1], starting when pred fails
# 创建一个迭代器,for item in seq,只要函数pred(item)为True,
# 就丢弃seq中的项item,如果pred(item)返回False,就会生成seq中的项和所有后续项。
def pred(x):
    print('Testing:', x)
    return x < 1

for x in itertools.dropwhile(pred, [-1, 0, 1, 2, 3, 4, 1, -2]):
    print('Yielding:', x)
"""
output:
Testing: -1
Testing: 0
Testing: 1
Yielding: 1
Yielding: 2
Yielding: 3
Yielding: 4
Yielding: 1
Yielding: -2
"""
Python常用模块 之 collections集合模块与itertools迭代工具 Python常用模块 之 collections集合模块与itertools迭代工具 Python的内建模块collections是一个集合模块,提供了许多有用的集合类; Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。 阅读详情

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相国大人
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