Python模块---itertools操作迭代对象

# itertools操作迭代对象 ## count()无限迭代器 `itertools.count(start=0, step=1)`创建一个迭代器，生成从n开始的连续整数，如果忽略n，则从0开始计算（注意：此迭代器不支持长整数） 如果超出了`sys.maxint`，计数器将溢出并继续从`-sys.maxint-1`开始计算。 ```python import itertools natuals = itertools.count(1) # 表示以1开始，可以以任何值（包含负数）开始 print(natuals) # count(1) for item in natuals: print(item) ''' 1 2 3 4 5 6 ... ''' ``` 因为`count()`会创建一个无限的迭代器，所以上述代码会打印出自然数序列，根本停不下来，只能按Ctrl+C退出。 ## cycle()无限迭代器 `cycle()`会把传入的一个序列无限重复下去 ```python cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种 print(cs) # <itertools.cycle object at 0x000001F8DF068EE8> for c in cs: print(c) ''' A B C A B C A ... ''' ``` ## repeat()可指定循环次数 `itertools.repeat(object[, times])`创建一个迭代器，重复生成object，times（如果已提供）指定重复计数，如果未提供times，将无止尽返回该对象。 `repeat()`负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数 ```python ns = itertools.repeat('AB', 3) # 3表示只循环3次，如果没有这个参数，会一直循环下去 for n in ns: print(n) ''' AB AB AB ''' ``` ## takewhile()条件停止迭代 无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。 无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过`takewhile()`等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列： ```python natuals = itertools.count(1) ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals) print(ns) # <itertools.takewhile object at 0x000001D329FA6808> print(list(ns)) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ``` ## chain()串联迭代对象 `chain()`可以把多组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器，就好像他们是来自于一个单一的序列。`itertools.chain('ABC', 'XYZ', '123')`多个可迭代对象也是可行的 ```python for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'): print(c) ''' A B C X Y Z ''' ``` ## groupby()相邻重复元素组合 `groupby()`把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起 ```python for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'): print(key, group) ''' A <itertools._grouper object at 0x000001A5F13C9BA8> B <itertools._grouper object at 0x000001A5F1461AC8> C <itertools._grouper object at 0x000001A5F13C9BA8> A <itertools._grouper object at 0x000001A5F1461A90> ''' for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'): print(key, list(group)) ''' A ['A', 'A', 'A'] B ['B', 'B', 'B'] C ['C', 'C'] A ['A', 'A', 'A'] ''' ``` 实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素'A'和'a'都返回相同的key： ```python for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()): print(key, list(group)) ''' A ['A', 'a', 'a'] B ['B', 'B', 'b'] C ['c', 'C'] A ['A', 'A', 'a'] ''' ``` ## product()笛卡尔积 笛卡尔积：`itertools.product(*iterables[, repeat])` 直接对自身进行笛卡尔积： ```python for item in itertools.product('ABCD'): # repeat默认为1 print(item) ''' ('A',) ('B',) ('C',) ('D',) ''' for item in itertools.product('ABCD', repeat=2): print(''.join(item), end=' ') ''' AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD ''' ``` 总数量为`len('ABCD') ** repeat`等于`4**2=16` 两个元组进行笛卡尔积，`product(list1, list2)` 依次取出`list1`中的每1个元素，与`list2`中的每1个元素，组成元组，然后，将所有的元组组成一个列表，返回。 ```python a = (1, 2, 3) b = ('A', 'B', 'C') c = itertools.product(a, b) for item in c: print(item, end=' ') # (1, 'A') (1, 'B') (1, 'C') (2, 'A') (2, 'B') (2, 'C') (3, 'A') (3, 'B') (3, 'C') ``` ## permutations()排列 ```python for item in itertools.permutations('ABCD', 2): # 两个进行排列，不含自身重复 print(''.join(item), end=' ') # AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC ``` ## combinations()组合 ```python for item in itertools.combinations('ABCD', 2): # 两个进行排列，不含自身重复，不交换元素 print(''.join(item), end=' ') # AB AC AD BC BD CD ``` ## combinations_with_replacement()组合包含自身重复 ```python for item in itertools.combinations_with_replacement('ABCD', 2): print(''.join(item), end=' ') # AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD ```

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