Python itertools模块:生成迭代器(实例分析)

2024-02-02 20:28

本文主要是介绍Python itertools模块:生成迭代器(实例分析),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

itertools 模块中主要包含了一些用于生成迭代器的函数。在 Python 的交互式解释器中先导入 itertools 模块,然后输入 [e for e in dir(itertools) if not e.startswith('_')] 命令,即可看到该模块所包含的全部属性和函数:

>>> [e for e in dir(itertools) if not e.startswith('_')]
['accumulate', 'chain', 'combinations', 'combinations_with_replacement', 'compress', 'count', 'cycle', 
'dropwhile', 'filterfalse', 'groupby', 'islice', 'permutations', 'product', 'repeat', 'starmap', 'takewhile','tee', 'zip_longest']

从上面的输出结果可以看出,itertools 模块中的不少函数都可以用于生成迭代器。

先看 itertools 模块中三个生成迭代器的函数:

count(start, [step]):生成 start, start+step, start+2*step,... 的迭代器,其中 step 默认为 1。比如使用 count(10) 生成的迭代器包含:10, 11 , 12 , 13, 14,...。

cycle(p):对序列 p 生成循环 p0, p1,..., p0, p1,... 的迭代器。比如使用 cycle('ABCD') 生成的迭代器包含:A,B,C,D,A,B,C,D,...。

repeat(elem [,n]):生成个 elem 元素重复的迭代器,如果指定了参数 n,则只生成 n 个 elem 元素。比如使用 repeat(10, 3) 生成的法代器包含:10, 10, 10。

下面程序示范了使用上面三个函数来生成迭代器:

import itertools as it
# count(10, 3)生成10、13、16……迭代器
for e in it.count(10, 3):print(e)# 用于跳出循环if e > 20:break
print('---------')
my_counter = 0
# cycle用于对序列生成循环的迭代器
for e in it.cycle(['Python', 'Kotlin', 'Swift']):print(e)# 用于跳出循环my_counter += 1if my_counter > 7:break
print('---------')
# repeat用于生成n个元素重复的迭代器
for e in it.repeat('Python', 3):print(e)

在 itertools 模块中还有一些常用的迭代器函数,如下所示:

accumulate(p[,func]):默认生成根据序列 p 元素累加的迭代器,p0, p0+p1, p0+p1+p2,...序列,如果指定了 func 函数,则用 func 函数来计算下一个元素的值。

chain(p, q, ...):将多个序列里的元素“链”在一起生成新的序列。

compress(data, selectors):根据 selectors 序列的值对 data 序列的元素进行过滤。如果 selector[0] 为真,则保留 data[0];如果 selector[1] 为真,则保留 data[1]......依此类推。

dropwhile(pred, seq):使用 pred 函数对 seq 序列进行过滤,从 seq 中第一个使用 pred 函数计算为 False 的元素开始,保留从该元素到序列结束的全部元素。

takewhile(pred, seq):该函数和上一个函数恰好相反。使用 pred 函数对 seq 序列进行过滤,从 seq 中第一个使用 pred 函数计算为 False 的元素开始,去掉从该元素到序列结束的全部元素。

filterfalse(pred, seq):使用 pred 函数对 seq 序列进行过滤,保留 seq 中使用 pred 计算为 True 的元素。比如 filterfalse(lambda x:x%2, range(10)),得到 0, 2, 4, 6, 8。

islice(seq, [start,] stop [, step]):其功能类似于序列的 slice 方法,实际上就是返回 seq[start:stop:step] 的结果。

starmap(func, seq):使用 func 对 seq 序列的每个元素进行计算,将计算结果作为新的序列元素。当使用 func 计算序列元素时,支持序列解包。比如 seq 序列的元素长度为 3,那么 func 可以是一个接收三个参数的函数,该函数将会根据这三个参数来计算新序列的元素。

zip_longest(p,q,...):将 p、q 等序列中的元素按索引合并成元组,这些元组将作为新序列的元素。

上面这些函数的测试程序如下:

import itertools as it
# 默认使用累加的方式计算下一个元素的值
for e in it.accumulate(range(6)):print(e, end=', ') # 0, 1, 3, 6, 10, 15
print('\n---------')
# 使用x*y的方式来计算迭代器下一个元素的值
for e in it.accumulate(range(1, 6), lambda x, y: x * y):print(e, end=', ') # 1, 2, 6, 24, 120
print('\n---------')
# 将两个序列“链”在一起,生成新的迭代器
for e in it.chain(['a', 'b'], ['Kotlin', 'Swift']):print(e, end=', ') # 'a', 'b', 'Kotlin', 'Swift'
print('\n---------')
# 根据第二个序列来筛选第一个序列的元素,
# 由于第二个序列只有中间两个元素为1(True),因此前一个序列只保留中间两个元素
for e in it.compress(['a', 'b', 'Kotlin', 'Swift'], [0, 1, 1, 0]):print(e, end=', ') # 只有: 'b', 'Kotlin'
print('\n---------')
# 获取序列中从长度不小于4的元素开始、到结束的所有元素
for e in it.dropwhile(lambda x:len(x)<4, ['a', 'b', 'Kotlin', 'x', 'y']):print(e, end=', ') # 只有: 'Kotlin', 'x', 'y'
print('\n---------')
# 去掉序列中从长度不小于4的元素开始、到结束的所有元素
for e in it.takewhile(lambda x:len(x)<4, ['a', 'b', 'Kotlin', 'x', 'y']):print(e, end=', ')  # 只有: 'a', 'b'
print('\n---------')
# 只保留序列中从长度不小于4的元素
for e in it.filterfalse(lambda x:len(x)<4, ['a', 'b', 'Kotlin', 'x', 'y']):print(e, end=', ') # 只有: 'Kotlin'
print('\n---------')
# 使用pow函数对原序列的元素进行计算,将计算结果作为新序列的元素
for e in it.starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]):print(e, end=', ') # 32, 9, 1000
print('\n---------')
# 将'ABCD'、'xy'的元素按索引合并成元组,这些元组作为新序列的元素
# 长度不够的序列元素使用'-'字符代替
for e in it.zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-'):print(e, end=', ') # ('A', 'x'), ('B', 'y'), ('C', '-'), ('D', '-')

运行上面程序,可以看到如下输出结果:

0, 1, 3, 6, 10, 15,
---------
1, 2, 6, 24, 120,
---------
a, b, Kotlin, Swift,
---------
b, Kotlin,
---------
Kotlin, x, y,
---------
a, b,
---------
Kotlin,
---------
32, 9, 1000,
---------
('A', 'x'), ('B', 'y'), ('C', '-'), ('D', '-'),

在 itertools 模块中还有一些用于生成排列组合的工具函数:

product(p, q, ...[repeat= 1)]:用序列 p 、q 、... 中的元素进行排列组合,就相当于使用嵌套循环组合。

permutations(p[, r]):从序列 p 中取出 r 个元素组成全排列,将排列得到的元组作为新迭代器的元素。

combinations(p, r):从序列 p 中取出 r 个元素组成全组合,元素不允许重复,将组合得到的元组作为新迭代器的元素。

combinations with_replacement(p, r),从序列 p 中取出 r 个元素组成全组合,元素允许重复,将组合得到的元组作为新迭代器的元素。

如下程序示范了上面 4 个函数的用法:

import itertools as it
# 使用两个序列进行排列组合
for e in it.product('AB', 'CD'):print(''.join(e), end=', ') # AC, AD, BC, BD,
print('\n---------')
# 使用一个序列、重复2次进行全排列
for e in it.product('AB', repeat=2):print(''.join(e), end=', ') # AA, AB, BA, BB,
print('\n---------')
# 从序列中取2个元素进行排列
for e in it.permutations('ABCD', 2):print(''.join(e), end=', ') # AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC,
print('\n---------')
# 从序列中取2个元素进行组合、元素不允许重复
for e in it.combinations('ABCD', 2):print(''.join(e), end=', ') # AB, AC, AD, BC, BD, CD,
print('\n---------')
# 从序列中取2个元素进行组合、元素允许重复
for e in it.combinations_with_replacement('ABCD', 2):print(''.join(e), end=', ') # AA, AB, AC, AD, BB, BC, BD, CC, CD, DD,

上面程序用到了一个字符串的 join() 方法,该方法用于将元组的所有元素连接成一个字符串。运行程序,可以看到如下输出结果:

AC, AD, BC, BD,
---------
AA, AB, BA, BB,
---------
AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC,
---------
AB, AC, AD, BC, BD, CD,
---------
AA, AB, AC, AD, BB, BC, BD, CC, CD, DD,

这篇关于Python itertools模块:生成迭代器(实例分析)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/671860

相关文章

python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南

《python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南》本文介绍了使用Python和FastAPI实现多语言国际化的操作指南,包括多语言架构技术栈、翻译管理、前端本地化、语言切换机制以及常见陷阱和... 目录多语言国际化实现指南项目多语言架构技术栈目录结构翻译工作流1. 翻译数据存储2. 翻译生成脚本

Springboot中分析SQL性能的两种方式详解

《Springboot中分析SQL性能的两种方式详解》文章介绍了SQL性能分析的两种方式:MyBatis-Plus性能分析插件和p6spy框架,MyBatis-Plus插件配置简单,适用于开发和测试环... 目录SQL性能分析的两种方式:功能介绍实现方式:实现步骤:SQL性能分析的两种方式:功能介绍记录

如何通过Python实现一个消息队列

《如何通过Python实现一个消息队列》这篇文章主要为大家详细介绍了如何通过Python实现一个简单的消息队列,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录如何通过 python 实现消息队列如何把 http 请求放在队列中执行1. 使用 queue.Queue 和 reque

Python如何实现PDF隐私信息检测

《Python如何实现PDF隐私信息检测》随着越来越多的个人信息以电子形式存储和传输,确保这些信息的安全至关重要,本文将介绍如何使用Python检测PDF文件中的隐私信息,需要的可以参考下... 目录项目背景技术栈代码解析功能说明运行结php果在当今,数据隐私保护变得尤为重要。随着越来越多的个人信息以电子形

使用Python快速实现链接转word文档

《使用Python快速实现链接转word文档》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python快速实现链接转word文档功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 演示代码展示from newspaper import Articlefrom docx import

前端原生js实现拖拽排课效果实例

《前端原生js实现拖拽排课效果实例》:本文主要介绍如何实现一个简单的课程表拖拽功能,通过HTML、CSS和JavaScript的配合,我们实现了课程项的拖拽、放置和显示功能,文中通过实例代码介绍的... 目录1. 效果展示2. 效果分析2.1 关键点2.2 实现方法3. 代码实现3.1 html部分3.2

Python Jupyter Notebook导包报错问题及解决

《PythonJupyterNotebook导包报错问题及解决》在conda环境中安装包后,JupyterNotebook导入时出现ImportError,可能是由于包版本不对应或版本太高,解决方... 目录问题解决方法重新安装Jupyter NoteBook 更改Kernel总结问题在conda上安装了

Python如何计算两个不同类型列表的相似度

《Python如何计算两个不同类型列表的相似度》在编程中,经常需要比较两个列表的相似度,尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时,下面小编就来讲讲如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度吧... 目录摘要引言数字类型相似度欧几里得距离曼哈顿距离字符串类型相似度Levenshtein距离Jaccard相

Python安装时常见报错以及解决方案

《Python安装时常见报错以及解决方案》:本文主要介绍在安装Python、配置环境变量、使用pip以及运行Python脚本时常见的错误及其解决方案,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录一、安装 python 时常见报错及解决方案(一)安装包下载失败(二)权限不足二、配置环境变量时常见报错及

Python中顺序结构和循环结构示例代码

《Python中顺序结构和循环结构示例代码》:本文主要介绍Python中的条件语句和循环语句,条件语句用于根据条件执行不同的代码块,循环语句用于重复执行一段代码,文章还详细说明了range函数的使... 目录一、条件语句(1)条件语句的定义(2)条件语句的语法(a)单分支 if(b)双分支 if-else(