相见恨晚的 Python 内置库：itertools

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前言

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。

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Python 3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。

>>> import itertools
>>> 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(lambda e: 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(lambda e: 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), lambda x: x < 5 or x > 8)                                                                                                
>>> for condition, numbers in x:                                                  
...     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(lambda e: 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)
>>> for letters in x:
...     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。

来源：忆先    

链接：segmentfault.com/a/1190000008590958

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