python标准库中的24个生成器函数，个个都超级厉害，你用过几个？

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前言

标准库提供了很多生成器，有些是内置的，有些在itertools和functools模块中，下面我们就按照它们的功能进行分组来看看它们吧！

用于过滤的生成器函数

import itertools

# itertools.compress(it,selector_it)
# 并行处理两个可迭代对象，如果selector_it中的元素是真值，产出it中对应的元素
print([i for i in itertools.compress(range(10), [0, 0, 1, 1])])

# itertools.takewhile(predicate,it)
# 使用传入的生成器生成另一个生成器，predicate指定终止条件
print([i for i in itertools.takewhile(lambda n: n < 5, range(10))])

# itertools.dropwhile(prdicate,it)
# 与itertools.takewhile的作用相反
print([i for i in itertools.dropwhile(lambda n: n < 5, range(10))])

# filter(predicate,it)
# 将it中的各个元素传给predicate，如果为真，则产出it中对应的元素
print([i for i in filter(lambda a: a % 2, range(10))])  # 保留奇数

# itertools.filterfalse(predicate,it)
# 与filter的作用相反
print([i for i in itertools.filterfalse(lambda a: a % 2, range(10))])  # 保留偶数

# itertools.islice(it,stop)或者itertools.islice(it,start,stop,step=1)
# 产出it的切片 实现的是惰性操作
print([i for i in itertools.islice(range(10), 2)])
print([i for i in itertools.islice(range(10), 2, 9, 3)])

#end

用于映射的生成器函数

import itertools
import fractions
import operator

# itertools.accumulate(it,func)
# 产出累积的总和，如果提供了func，那么把前两个元素传给它，然后把计算的结果和下一个元素传给它，以此类推
print([i for i in itertools.accumulate(range(10), lambda a, b: a + b)])  # 计算前n项的和

# enunerate(it,start=0)
# 产出由两个元素构成的元组 结构是(index,item) index从start开始，每次加一 item的值中it中取
print([i for i in enumerate(range(10), start=10)])

# map(func,iter,[it2,...itn])
# 把it中的各个元素传给func，产出结果，如果传入n个it，func的参数必须有n个
print([i for i in map(lambda a, b, c: a + b + c, range(-10, 0, 1), range(10), range(10, 20))])  # 对it1，it2，it3对应位置的元素进行求和
# itertools.startmap(func,it)
# 把it中的各个元素传给func，产出结果
print([i for i in itertools.starmap(operator.mul, enumerate('hello world', 1))])  # 从1开始，根据字母所在位置，把字母重复相应的次数

合并多个可迭代对象的生成器函数

import itertools

# itertools.chain(it1,[it2...it2])
# 先产出it1中的元素，然后产出it2中的元素，以此类推，无缝连接在一起
print([i for i in itertools.chain(range(10), range(11, 20), 'hello world')])

# itertools.chain.from_iterable(it)
# 功能同itertools.chain 不过传入的参数的结构有所变化   it的结构：it=[iter1,[iter2...itern]]
print([i for i in itertools.chain.from_iterable([range(10), 'hello'])])

# itertools.product(it1,...itn,repeat=1)
# 计算笛卡尔积，从输入的各个可迭代对象中获取元素，合并成由N个元素组成的元组，与嵌套的for循环效果一样，repeat指明重复处理多少次输入的可迭代对象
print([i for i in itertools.product(range(3), 'hello', 'world', repeat=1)])

# zip(it1,...itn)
# 并行从输入的各个可迭代对象中获取元素，产出由N个元素组成的元组，只要有一个可迭代对象到了头，迭代就终止
print([i for i in zip(range(5), 'hello')])

# zip_longest(it1,..itn,fillvalue=None)
# 与zip作用一样，但是终止条件是最长的可迭代对象到头了才终止，其他可迭代对象空缺的值用fillvalue进行补充
print([i for i in itertools.zip_longest(range(10), 'hello', fillvalue='world')])

把输入的各个元素扩展成多个输出元素的生成器函数

import itertools

# itertools.combinations(it,out_len)  组合 和顺序无关
# 把it产出的out_len个元素组合在一起，然后产出
print([i for i in itertools.combinations('ABC', 2)])  # 产出两两组合的元素

# itertools.combinations_with_replacement 组合
# 功能同itertools.combinations，但是也包含自己和自己的组合
print([i for i in itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2)])

# itertools.count(start=0,step=1)
# 从start开始，以step为步长，不断产出数字
for i in itertools.count(1, 2):
    print(i, end=' ')
    if i > 10: break
print()

# itertools.permutations(it,out_len=len(list(it)))
# 把it产出的out_len个元素排列在一起  排列  和顺序有关
print([i for i in itertools.permutations('ABC', 2)])

# repeat(item,[times])
# 重复不断的产出指定的元素，除非提供times指定次数
print([i for i in itertools.repeat('hello', 10)])

# itertools.cycle(it)
# 从it中产出各个元素，存储各个元素的副本，然后按顺序重复不断地产出各个元素
cy = itertools.cycle('ABC')  # 将it首位相连
while True:
    print(next(cy))
    break

用于重新排列元素的生成器函数

import itertools

# itertools.groupby(it,key=None)
# 产出由练个元素组成的元素，形式为(key,group)，其中key是分组标准，group是生成器，用于产出分组里的元素
strs_list = ['hello', 'world', 'we', 'price', 'the', 'things', 'when', 'we', 'have', 'lost', 'them', '.']
strs_list.sort(key=len)  # 先排序
for key, group in itertools.groupby(strs_list, key=len):  # 根据元素的长度进行分组
    print(key, list(group))

# reversed(seq)
# 从后向前，倒序产出seq seq必须是序列，或者是实现了__reversed__的对象
print(list(reversed(strs_list)))

# itertools.tee(it,n=2)
# 产出一个由n个生成器组成的元组，每个生成器用于单独产出输入的可迭代对象中的元素
g1, g2 = itertools.tee('ABC')
print(list(g1))
print(list(g2))