Python标准库之itertools库的使用方法
前言
因为最近事情不是很多，想写一些技术文章分享给大家，同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理，所谓写清楚才能说清楚，说清楚才能想清楚，就是这个道理了。
很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic，一来更符合规范且容易阅读，二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的系统库itertools。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
itertools库
迭代器（生成器）在Python中是一种很常用也很好用的数据结构，比起列表(list)来说，迭代器最大的优势就是延迟计算，按需使用，从而提高开发体验和运行效率，以至于在Python3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。
话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了，而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举，这时候我们今天的主角itertools就该上场了。
使用itertools
itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象，其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到，而在运行效率上反而更低，毕竟人家是系统库。
itertools.accumulate
简单来说就是累加。
>>>importitertools >>>x=itertools.accumulate(range(10)) >>>print(list(x)) [0,1,3,6,10,15,21,28,36,45]
itertools.chain
连接多个列表或者迭代器。
>>>x=itertools.chain(range(3),range(4),[3,2,1]) >>>print(list(x)) [0,1,2,0,1,2,3,3,2,1]
itertools.combinations
求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合
>>>x=itertools.combinations(range(4),3) >>>print(list(x)) [(0,1,2),(0,1,3),(0,2,3),(1,2,3)]
itertools.combinations_with_replacement
允许重复元素的组合
>>>x=itertools.combinations_with_replacement('ABC',2)
>>>print(list(x))
[('A','A'),('A','B'),('A','C'),('B','B'),('B','C'),('C','C')]
itertools.compress
按照真值表筛选元素
>>>x=itertools.compress(range(5),(True,False,True,True,False)) >>>print(list(x)) [0,2,3]
itertools.count
就是一个计数器,可以指定起始位置和步长
>>>x=itertools.count(start=20,step=-1) >>>print(list(itertools.islice(x,0,10,1))) [20,19,18,17,16,15,14,13,12,11]
itertools.cycle
循环指定的列表和迭代器
>>>x=itertools.cycle('ABC')
>>>print(list(itertools.islice(x,0,10,1)))
['A','B','C','A','B','C','A','B','C','A']
itertools.dropwhile
按照真值函数丢弃掉列表和迭代器前面的元素
>>>x=itertools.dropwhile(lambdae:e<5,range(10)) >>>print(list(x)) [5,6,7,8,9]
itertools.filterfalse
保留对应真值为False的元素
>>>x=itertools.filterfalse(lambdae:e<5,(1,5,3,6,9,4)) >>>print(list(x)) [5,6,9]
itertools.groupby
按照分组函数的值对元素进行分组
>>>x=itertools.groupby(range(10),lambdax:x<5orx>8) >>>forcondition,numbersinx: ...print(condition,list(numbers)) True[0,1,2,3,4] False[5,6,7,8] True[9]
itertools.islice
上文使用过的函数，对迭代器进行切片
>>>x=itertools.islice(range(10),0,9,2) >>>print(list(x)) [0,2,4,6,8]
itertools.permutations
产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)
>>>x=itertools.permutations(range(4),3) >>>print(list(x)) [(0,1,2),(0,1,3),(0,2,1),(0,2,3),(0,3,1),(0,3,2),(1,0,2),(1,0,3),(1,2,0),(1,2,3),(1,3,0),(1,3,2),(2,0,1),(2,0,3),(2,1,0),(2,1,3),(2,3,0),(2,3,1),(3,0,1),(3,0,2),(3,1,0),(3,1,2),(3,2,0),(3,2,1)]
itertools.product
产生多个列表和迭代器的(积)
>>>x=itertools.product('ABC',range(3))
>>>
>>>print(list(x))
[('A',0),('A',1),('A',2),('B',0),('B',1),('B',2),('C',0),('C',1),('C',2)]
itertools.repeat
简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器
>>>x=itertools.repeat(0,5) >>>print(list(x)) [0,0,0,0,0]
itertools.starmap
类似map
>>>x=itertools.starmap(str.islower,'aBCDefGhI') >>>print(list(x)) [True,False,False,False,True,True,False,True,False]
itertools.takewhile
与dropwhile相反，保留元素直至真值函数值为假。
>>>x=itertools.takewhile(lambdae:e<5,range(10)) >>>print(list(x)) [0,1,2,3,4]
itertools.tee
这个函数我也不是很懂，似乎是生成指定数目的迭代器
>>>x=itertools.tee(range(10),2) >>>forlettersinx: ...print(list(letters)) ... [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
itertools.zip_longest
类似于zip，不过已较长的列表和迭代器的长度为准
>>>x=itertools.zip_longest(range(3),range(5)) >>>y=zip(range(3),range(5)) >>>print(list(x)) [(0,0),(1,1),(2,2),(None,3),(None,4)] >>>print(list(y)) [(0,0),(1,1),(2,2)]
结语
大概就总结到这里，不过老实说Python的各种语言特性和库还是要多用才能熟练，最终达到随手拈来的程度，装逼的说就是由术入道。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对毛票票的支持。