标签：nbsp import aaa 迭代器 效果 时间 一起 事先 rom
itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：
>>> import itertools >>> natuals = itertools.count(1) >>> for n in natuals: ... print(n) ... 1 2 3 ...
因为count()会创建一个无限的迭代器，所以上述代码会打印出自然数序列，根本停不下来，只能按Ctrl+C退出。
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：
>>> import itertools >>> cs = itertools.cycle(‘ABC‘) # 注意字符串也是序列的一种 >>> for c in cs: ... print(c) ... ‘A‘ ‘B‘ ‘C‘ ‘A‘ ‘B‘ ‘C‘ ...
同样停不下来。
repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数：
>>> ns = itertools.repeat(‘A‘, 10) >>> for n in ns: ... print(n) ... 打印10次‘A‘
无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：
>>> natuals = itertools.count(1) >>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals) >>> for n in ns: ... print n ... 打印出1到10
itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用：
chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器：
for c in itertools.chain(‘ABC‘, ‘XYZ‘): print(c) # 迭代效果：‘A‘ ‘B‘ ‘C‘ ‘X‘ ‘Y‘ ‘Z‘ A B C x y z
from itertools import chain items_sorte=sorted(chain(questions,homework_record),reverse=True,key=lambda item:item.date) #将两个QuerySet合并成一个列表，在根据时间进行排序
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：
>>> for key, group in itertools.groupby(‘AAABBBCCAAA‘): ... print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢？ ... 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‘]
itertools模块提供的全部是处理迭代功能的函数，它们的返回值不是list，而是Iterator，只有用for循环迭代的时候才真正计算。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/7710440.html
