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itertools常用函数

时间:2020-07-03 19:19:19      阅读:87      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:cto   function   int   接收   col   连接   play   无限循环   false   

Python 内置的 itertools 模块包含了一系列用来产生不同类型迭代器的函数或类,这些函数的返回都是一个迭代器,我们可以通过 for 循环来遍历取值,也可以使用 next() 来取值。

itertools模块提供了一下三种类型的迭代器

  • 无穷迭代器:生成一个无限序列,比如像自然数1,2,3,4......
  • 有限迭代器:接收一个或多个序列(可迭代对象)作为参数,进行组合、分组或过滤等;
  • 组合生成器:序列(可迭代对象)的排序、组合等运算。

无穷迭代器

1.count(firstval=0,step=1):

接收两个参数,创建一个以firstval为起始,step为步长的无限序列,默认下这两个参数分别为0,1

技术图片
import itertools
#什么都没传,默认参数
nums=itertools.count()
for i in nums:
    if i >6:
        break
    print(i)
    
#count()传入两个参数,起始值,和步长
nums=itertools.count(2,3)
for i in nums:
    if i>10:
        break
    print(i,i)
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2.cycle(iterable):

创建一个迭代器,返回iterable中所有元素并保存一个副本,当取玩iterable中所有元素,返回副本中所有元素,无限重复

技术图片
#cycle()用于对itertools中的元素反复循环
import itertools
cycle_strings=itertools.cycle(ABC)
k=0
for i in cycle_strings:
    k+=1
    if k>7:
        break
    print(i)

#输出
# A
# B
# C
# A
# B
# C
# A
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3.repeat(object[,times]):

创建一个迭代器,不断重复object,若设置了times,则将object重复times次,否则无限循环重复

技术图片
#反复生成object,若给定times,则重复次数为times,否则为无限次
import itertools
for item in itertools.repeat(hello world,3):
    print(item)
    
# 输出
# hello world
# hello world
# hello world
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有限迭代器

1.accumulate(iterable[,func]):

生成一个迭代器,若没有指定func这默认将iterable中各个部分进行累加

技术图片
from itertools import accumulate
import operator
a=[1,2,3,4,5]
print(list(accumulate(a)))
#输出[1, 3, 6, 10, 15],
print(list(accumulate(a,operator.mul)))
#输出[1, 2, 6, 24, 120]
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2.chain(iter1,iter2,...):

可以将多个iter1,iter2...中的元素进行连接输出

技术图片
from itertools import chain

for item in chain([1,2,3],[a,b,c,d]):
    print(item)
# 1
# 2
# 3
# a
# b
# c
# d
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3.compress(data,selectors):

创建一个迭代器,返回经selectors进行真值测试后为True相应位置的值,若输入两个参数长短不一,那么在按照短的进行输出。

技术图片
from itertools import compress
list(compress("ABCDE",[1,-1,1,0,1,1,1,1]))
# [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘E‘]
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4.dropwhile(predicate,iterable):

创建一个迭代器,若predicate为true,丢弃iterable中相应位置的元素,这相当于一个元素筛选过程。

技术图片
from itertools import dropwhile
list(dropwhile(lambda x :x<5,[1,3,6,2,1,6]))
# [6, 2, 1, 6]
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5.filterfalse(predicate,iterable):

只返回iterable中predicate为False的元素,如果predicate为None,返回真值测试为false的元素。

技术图片
from itertools import filterfalse
print(list(filterfalse(None,range(1,10))))
#[]
print(list(filterfalse(lambda x: x%2,range(1,10))))
#[2, 4, 6, 8]
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6.groupby(iterable,key=None):

返回iterable中连续的键和组,key 是一个计算元素键值函数。如果未指定或为 Nonekey 缺省为恒等函数(identity function),返回元素不变。一般来说,iterable 需用同一个键值函数预先排序。

技术图片
from itertools import groupby
for key,value_iter in groupby(aaabbbbaaccd):
    print(key,":",list(value_iter))
print(-------------------------------)
data=[a,bb,ccc,dd,eeee,f]
for key,value_iter in groupby(data,len):
    print(key,":",list(value_iter))
    
# a : [‘a‘, ‘a‘, ‘a‘]
# b : [‘b‘, ‘b‘, ‘b‘, ‘b‘]
# a : [‘a‘, ‘a‘]
# c : [‘c‘, ‘c‘]
# d : [‘d‘]
# -------------------------------
# 1 : [‘a‘]
# 2 : [‘bb‘]
# 3 : [‘ccc‘]
# 2 : [‘dd‘]
# 4 : [‘eeee‘]
# 1 : [‘f‘]
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7.islice(iterable,stop)或islice(iterable,start,stop[,step]):

相当于切片

技术图片
from itertools import islice
print(list(islice([10,6,2,8,1,3,9],5)))#选择前5个元素,包括第五个
#[10, 6, 2, 8, 1]
print(list(islice([10,6,2,8,1,3,9],1,5)))
# [6, 2, 8, 1]
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8.startmap(func,iterable):

创建一个迭代器,使用从可迭代对象中获取的参数来计算该函数。当参数对应的形参已从一个单独可迭代对象组合为元组时(数据已被“预组对”)可用此函数代替 map()。

技术图片
from itertools import starmap
list(starmap(pow,[(2,5),[3,2],[10,3]]))
# [32, 9, 1000]
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9.takewhile(predicate,iterable):

创建一个迭代器,只要 predicate 为真就从可迭代对象中返回元素

技术图片
from itertools import takewhile
list(takewhile(lambda x:x<5,[1,2,3,6,2,1]))
# [1, 2, 3]
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10.tee(iterable,n=2):

从一个可迭代对象中返回 n 个独立的迭代器

技术图片
from itertools import tee
iter1 = tee(abcde)
for key,item in enumerate(iter1):
    print(list(item))
# [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘]
# [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘]
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11.zip_longest(*iterables,fillvalue=None):

创建一个迭代器,从每个可迭代对象中收集元素。如果可迭代对象的长度未对齐,将根据 fillvalue 填充缺失值。迭代持续到耗光最长的可迭代对象。

技术图片
from itertools import zip_longest
list(zip_longest(a,bbbb,dabcfd,fillvalue=-))
# 输出:
# [(‘a‘, ‘b‘, ‘d‘),
#  (‘-‘, ‘b‘, ‘a‘),
#  (‘-‘, ‘b‘, ‘b‘),
#  (‘-‘, ‘b‘, ‘c‘),
#  (‘-‘, ‘-‘, ‘f‘),
#  (‘-‘, ‘-‘, ‘d‘)]
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组合生成器

1.product(*iterables,repeat=1):

可迭代对象输入的笛卡儿积。用于求解多个可迭代对象的笛卡尔积。与嵌套for循环等价。其中,repeat 是一个关键字参数,用于指定重复生成序列的次数。

技术图片
from itertools import product
for item in product(ab,c):
    print(item)
# (‘a‘, ‘c‘)
# (‘b‘, ‘c‘)

print(list(product(ab,c,repeat=2)))

# [(‘a‘, ‘c‘, ‘a‘, ‘c‘), (‘a‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘c‘), (‘b‘, ‘c‘, ‘a‘, ‘c‘), (‘b‘, ‘c‘, ‘b‘, ‘c‘)]
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2.permutations(iterable,r=None):

连续返回由 iterable 元素生成长度为 r 的排列。

如果 r 未指定或为 None ,r 默认设置为 iterable 的长度,这种情况下,生成所有全长排列。

排列依字典序发出。因此,如果 iterable 是已排序的,排列元组将有序地产出。

即使元素的值相同,不同位置的元素也被认为是不同的。如果元素值都不同,每个排列中的元素值不会重复。

技术图片
from itertools import permutations
print(list(permutations(ABC,2)))
# [(‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘A‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘A‘), (‘C‘, ‘B‘)]
list(permutations(ABC))
# [(‘A‘, ‘B‘, ‘C‘),
#  (‘A‘, ‘C‘, ‘B‘),
#  (‘B‘, ‘A‘, ‘C‘),
#  (‘B‘, ‘C‘, ‘A‘),
#  (‘C‘, ‘A‘, ‘B‘),
#  (‘C‘, ‘B‘, ‘A‘)]
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3.combinations(iterable,r):

返回由输入 iterable 中元素组成长度为 r 的子序列。

组合按照字典序返回。所以如果输入 iterable 是有序的,生成的组合元组也是有序的。

即使元素的值相同,不同位置的元素也被认为是不同的。如果元素各自不同,那么每个组合中没有重复元素。

技术图片
from itertools import combinations,permutations

print("permutations:",list(permutations(ABC,2)))
print("combinations:",list(combinations("ABC",2)))

# permutations: [(‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘A‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘A‘), (‘C‘, ‘B‘)]
# combinations: [(‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘C‘)]
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4.combinations_with_replacement(iterable, r)

返回由输入 iterable 中元素组成的长度为 r 的子序列,允许每个元素可重复出现。

组合按照字典序返回。所以如果输入 iterable 是有序的,生成的组合元组也是有序的。

不同位置的元素是不同的,即使它们的值相同。因此如果输入中的元素都是不同的话,返回的组合中元素也都会不同。

技术图片
from itertools import combinations_with_replacement,permutations

print(permutations:,list(permutations(ABC,2)))
print(combinations_with_replacement:,list(combinations_with_replacement("ABC",2)))

# permutations: [(‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘A‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘A‘), (‘C‘, ‘B‘)]
# combinations_with_replacement: [(‘A‘, ‘A‘), (‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘B‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘C‘)]
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itertools常用函数

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原文地址:https://www.cnblogs.com/2019zjp/p/13231686.html

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