Python 迭代器工具包【推荐】

 更新时间:2016年05月06日 11:17:38   投稿:wulei  
迭代器工具在产生数据的时候将会显得非常便捷、高效,掌握了这些基本的方法之后,通过简单的组合就可以获得更多迭代器工具。

  原文:https://git.io/pytips

  0x01 介绍了迭代器的概念,即定义了 __iter__() __next__() 方法的对象,或者通过 yield 简化定义的“可迭代对象”,而在一些函数式编程语言(见 0x02 Python 中的函数式编程)中,类似的迭代器常被用于产生特定格式的列表(或序列),这时的迭代器更像是一种数据结构而非函数(当然在一些函数式编程语言中,这两者并无本质差异)。Python 借鉴了 APL, Haskell, and SML 中的某些迭代器的构造方法,并在 itertools 中实现(该模块是通过 C 实现,源代码:/Modules/itertoolsmodule.c)。

  itertools 模块提供了如下三类迭代器构建工具:

  无限迭代

  整合两序列迭代

  组合生成器

  1. 无限迭代

  所谓无限(infinite)是指如果你通过 for...in... 的语法对其进行迭代,将陷入无限循环,包括:

  

count(start, [step])

  cycle(p)

  repeat(elem [,n])

  从名字大概可以猜出它们的用法,既然说是无限迭代,我们自然不会想要将其所有元素依次迭代取出,而通常是结合 map/zip 等方法,将其作为一个取之不尽的数据仓库,与有限长度的可迭代对象进行组合操作:

  

from itertools import cycle, count, repeat
print(count.__doc__)
  count(start=0, step=1) --> count object
  Return a count object whose .__next__() method returns consecutive values.
  Equivalent to:
  def count(firstval=0, step=1):
  x = firstval
  while 1:
  yield x
  x += step
  counter = count()
  print(next(counter))
  print(next(counter))
  print(list(map(lambda x, y: x+y, range(10), counter)))
  odd_counter = map(lambda x: 'Odd#{}'.format(x), count(1, 2))
  print(next(odd_counter))
  print(next(odd_counter))

  0

  1

  [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]

  Odd#1

  Odd#3

  print(cycle.__doc__)

  cycle(iterable) --> cycle object

  Return elements from the iterable until it is exhausted.

  Then repeat the sequence indefinitely.

  cyc = cycle(range(5))

  print(list(zip(range(6), cyc)))

  print(next(cyc))

  print(next(cyc))

  [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 0)]

  1

  2

  print(repeat.__doc__)

  repeat(object [,times]) -> create an iterator which returns the object

  for the specified number of times. If not specified, returns the object

  endlessly.

  print(list(repeat('Py', 3)))

  rep = repeat('p')

  print(list(zip(rep, 'y'*3)))

  ['Py', 'Py', 'Py']

  [('p', 'y'), ('p', 'y'), ('p', 'y')]

  2. 整合两序列迭代

  所谓整合两序列,是指以两个有限序列为输入,将其整合操作之后返回为一个迭代器,最为常见的 zip 函数就属于这一类别,只不过 zip 是内置函数。这一类别完整的方法包括:

 

 accumulate()

  chain()/chain.from_iterable()

  compress()

  dropwhile()/filterfalse()/takewhile()

  groupby()

  islice()

  starmap()

  tee()

  zip_longest()

  这里就不对所有的方法一一举例说明了,如果想要知道某个方法的用法,基本通过 print(method.__doc__) 就可以了解,毕竟 itertools 模块只是提供了一种快捷方式,并没有隐含什么深奥的算法。这里只对下面几个我觉得比较有趣的方法进行举例说明。

  

from itertools import cycle, compress, islice, takewhile, count

  # 这三个方法(如果使用恰当)可以限定无限迭代

  # print(compress.__doc__)

  print(list(compress(cycle('PY'), [1, 0, 1, 0])))

  # 像操作列表 l[start:stop:step] 一样操作其它序列

  # print(islice.__doc__)

  print(list(islice(cycle('PY'), 0, 2)))

  # 限制版的 filter

  # print(takewhile.__doc__)

  print(list(takewhile(lambda x: x < 5, count())))

  ['P', 'P']

  ['P', 'Y']

  [0, 1, 2, 3, 4]

  from itertools import groupby

  from operator import itemgetter

  print(groupby.__doc__)

  for k, g in groupby('AABBC'):

  print(k, list(g))

  db = [dict(name='python', script=True),

  dict(name='c', script=False),

  dict(name='c++', script=False),

  dict(name='ruby', script=True)]

  keyfunc = itemgetter('script')

  db2 = sorted(db, key=keyfunc) # sorted by `script'

  for isScript, langs in groupby(db2, keyfunc):

  print(', '.join(map(itemgetter('name'), langs)))

  groupby(iterable[, keyfunc]) -> create an iterator which returns

  (key, sub-iterator) grouped by each value of key(value).

  A ['A', 'A']

  B ['B', 'B']

  C ['C']

  c, c++

  python, ruby

  from itertools import zip_longest

  # 内置函数 zip 以较短序列为基准进行合并,

  # zip_longest 则以最长序列为基准,并提供补足参数 fillvalue

  # Python 2.7 中名为 izip_longest

  print(list(zip_longest('ABCD', '123', fillvalue=0)))

  [('A', '1'), ('B', '2'), ('C', '3'), ('D', 0)]

  3. 组合生成器

  关于生成器的排列组合: 

product(*iterables, repeat=1):两输入序列的笛卡尔乘积

  permutations(iterable, r=None):对输入序列的完全排列组合

  combinations(iterable, r):有序版的排列组合

  combinations_with_replacement(iterable, r):有序版的笛卡尔乘积

  from itertools import product, permutations, combinations, combinations_with_replacement

  print(list(product(range(2), range(2))))

  print(list(product('AB', repeat=2)))

  [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]

  [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('B', 'A'), ('B', 'B')]

  print(list(combinations_with_replacement('AB', 2)))

  [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('B', 'B')]

  # 赛马问题:4匹马前2名的排列组合(A^4_2)

  print(list(permutations('ABCDE', 2)))

  [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), 
 ('A', 'E'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), 
 ('B', 'D'), ('B', 'E'), ('C', 'A'), 
 ('C', 'B'), ('C', 'D'), ('C', 'E'), 
 ('D', 'A'), ('D', 'B'), ('D', 'C'), 
 ('D', 'E'), ('E', 'A'), ('E', 'B'), ('E', 'C'), ('E', 'D')]

  # 彩球问题:4种颜色的球任意抽出2个的颜色组合(C^4_2)

  print(list(combinations('ABCD', 2)))

  [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]

相关文章

  • pytorch如何实现多个矩阵拼接

    pytorch如何实现多个矩阵拼接

    这篇文章主要介绍了pytorch如何实现多个矩阵拼接问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-09-09
  • python感知机实现代码

    python感知机实现代码

    这篇文章主要为大家详细介绍了python感知机实现代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-01-01
  • django中SMTP发送邮件配置详解

    django中SMTP发送邮件配置详解

    这篇文章主要介绍了django中SMTP发送邮件配置,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-07-07
  • Numpy对于NaN值的判断方法

    Numpy对于NaN值的判断方法

    本文主要介绍了Numpy对于NaN值的判断方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-02-02
  • Python实现识别XSS漏洞的方法详解

    Python实现识别XSS漏洞的方法详解

    XSS(跨站脚本攻击)作为一种常见的网络安全漏洞,经常被黑客用来攻击网站。这篇文章主要介绍了如何利用Python 识别 XSS 漏洞,需要的可以参考一下
    2023-02-02
  • TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法

    TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法

    本篇文章主要介绍了TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-04-04
  • Python简单实现查找一个字符串中最长不重复子串的方法

    Python简单实现查找一个字符串中最长不重复子串的方法

    这篇文章主要介绍了Python简单实现查找一个字符串中最长不重复子串的方法,涉及Python针对字符串的简单遍历、运算等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2018-03-03
  • python GUI库图形界面开发之PyQt5打开保存对话框QFileDialog详细使用方法与实例

    python GUI库图形界面开发之PyQt5打开保存对话框QFileDialog详细使用方法与实例

    这篇文章主要介绍了python GUI库图形界面开发之PyQt5打开保存对话框QFileDialog详细使用方法与实例,需要的朋友可以参考下
    2020-02-02
  • 解析Python中的__getitem__专有方法

    解析Python中的__getitem__专有方法

    __getitem__是Python双下划线包围的special method之一,这里我们就来解析Python中的__getitem__专有方法的使用,需要的朋友可以参考下:
    2016-06-06
  • Python for循环你了解吗

    Python for循环你了解吗

    这篇文章主要为大家介绍了Python for循环,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助
    2022-01-01

最新评论