高效的 itertools 模块

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发布时间：2019-06-28

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itertools

我们知道，迭代器的特点是：惰性求值（Lazy evaluation），即只有当迭代至某个值时，它才会被计算，这个特点使得迭代器特别适合于遍历大文件或无限集合等，因为我们不用一次性将它们存储在内存中。

Python 内置的 itertools 模块包含了一系列用来产生不同类型迭代器的函数或类，这些函数的返回都是一个迭代器，我们可以通过 for 循环来遍历取值，也可以使用 next() 来取值。

itertools 模块提供的迭代器函数有以下几种类型：

无限迭代器：生成一个无限序列，比如自然数序列 1, 2, 3, 4, ...；

有限迭代器：接收一个或多个序列（sequence）作为参数，进行组合、分组和过滤等；

组合生成器：序列的排列、组合，求序列的笛卡儿积等；

无限迭代器

itertools 模块提供了三个函数（事实上，它们是类）用于生成一个无限序列迭代器：

count(firstval=0, step=1)

创建一个从 firstval (默认值为 0) 开始，以 step (默认值为 1) 为步长的的无限整数迭代器

cycle(iterable)

对 iterable 中的元素反复执行循环，返回迭代器

repeat(object [,times]

反复生成 object，如果给定 times，则重复次数为 times，否则为无限

下面，让我们看看一些例子。

count

count() 接收两个参数，第一个参数指定开始值，默认为 0，第二个参数指定步长，默认为 1：

>>> import itertools>>>>>> nums = itertools.count()>>> for i in nums:...     if i > 6:...         break...     print i...0123456>>> nums = itertools.count(10, 2)    # 指定开始值和步长>>> for i in nums:...     if i > 20:...         break...     print i...101214161820

cycle

cycle() 用于对 iterable 中的元素反复执行循环：

>>> import itertools>>>>>> cycle_strings = itertools.cycle('ABC')>>> i = 1>>> for string in cycle_strings:...     if i == 10:...         break...     print i, string...     i += 1...1 A2 B3 C4 A5 B6 C7 A8 B9 C

repeat

repeat() 用于反复生成一个 object：

>>> import itertools>>>>>> for item in itertools.repeat('hello world', 3):...     print item...hello worldhello worldhello world>>>>>> for item in itertools.repeat([1, 2, 3, 4], 3):...     print item...[1, 2, 3, 4][1, 2, 3, 4][1, 2, 3, 4]

有限迭代器

itertools 模块提供了多个函数（类），接收一个或多个迭代对象作为参数，对它们进行组合、分组和过滤等：

chain()

compress()

dropwhile()

groupby()

ifilter()

ifilterfalse()

islice()

imap()

starmap()

tee()

takewhile()

izip()

izip_longest()

chain

chain 的使用形式如下：

chain(iterable1, iterable2, iterable3, ...)

chain 接收多个可迭代对象作为参数，将它们『连接』起来，作为一个新的迭代器返回。

>>> from itertools import chain>>>>>> for item in chain([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']):...     print item...123abc

chain 还有一个常见的用法：

chain.from_iterable(iterable)

接收一个可迭代对象作为参数，返回一个迭代器：

>>> from itertools import chain>>>>>> string = chain.from_iterable('ABCD')>>> string.next()'A'

compress

compress 的使用形式如下：

compress(data, selectors)

compress 可用于对数据进行筛选，当 selectors 的某个元素为 true 时，则保留 data 对应位置的元素，否则去除：

>>> from itertools import compress>>>>>> list(compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1, 0, 1]))['A', 'B', 'D', 'F']>>> list(compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1]))['A', 'B', 'D']>>> list(compress('ABCDEF', [True, False, True]))['A', 'C']

dropwhile

dropwhile 的使用形式如下：

dropwhile(predicate, iterable)

其中，predicate 是函数，iterable 是可迭代对象。对于 iterable 中的元素，如果 predicate(item) 为 true，则丢弃该元素，否则返回该项及所有后续项。

>>> from itertools import dropwhile>>>>>> list(dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))[6, 2, 1]>>>>>> list(dropwhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4]))[2, 1, 6, 5, 4]

groupby

groupby 用于对序列进行分组，它的使用形式如下：

groupby(iterable[, keyfunc])

其中，iterable 是一个可迭代对象，keyfunc 是分组函数，用于对 iterable 的连续项进行分组，如果不指定，则默认对 iterable 中的连续相同项进行分组，返回一个 (key, sub-iterator) 的迭代器。

>>> from itertools import groupby>>>>>> for key, value_iter in groupby('aaabbbaaccd'):...     print key, ':', list(value_iter)...a : ['a', 'a', 'a']b : ['b', 'b', 'b']a : ['a', 'a']c : ['c', 'c']d : ['d']>>>>>> data = ['a', 'bb', 'ccc', 'dd', 'eee', 'f']>>> for key, value_iter in groupby(data, len):    # 使用 len 函数作为分组函数...     print key, ':', list(value_iter)...1 : ['a']2 : ['bb']3 : ['ccc']2 : ['dd']3 : ['eee']1 : ['f']>>>>>> data = ['a', 'bb', 'cc', 'ddd', 'eee', 'f']>>> for key, value_iter in groupby(data, len):...     print key, ':', list(value_iter)...1 : ['a']2 : ['bb', 'cc']3 : ['ddd', 'eee']1 : ['f']

ifilter

ifilter 的使用形式如下：

ifilter(function or None, sequence)

将 iterable 中 function(item) 为 True 的元素组成一个迭代器返回，如果 function 是 None，则返回 iterable 中所有计算为 True 的项。

>>> from itertools import ifilter>>>>>> list(ifilter(lambda x: x < 6, range(10)))[0, 1, 2, 3, 4, 5]>>>>>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4]))[1, 2, 3, 4]

ifilterfalse

ifilterfalse 的使用形式和 ifilter 类似，它将 iterable 中 function(item) 为 False 的元素组成一个迭代器返回，如果 function 是 None，则返回 iterable 中所有计算为 False 的项。

>>> from itertools import ifilterfalse>>>>>> list(ifilterfalse(lambda x: x < 6, range(10)))[6, 7, 8, 9]>>>>>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4]))[0, 0]

islice

islice 是切片选择，它的使用形式如下：

islice(iterable, [start,] stop [, step])

其中，iterable 是可迭代对象，start 是开始索引，stop 是结束索引，step 是步长，start 和 step 可选。

>>> from itertools import count, islice>>>>>> list(islice([10, 6, 2, 8, 1, 3, 9], 5))[10, 6, 2, 8, 1]>>>>>> list(islice(count(), 6))[0, 1, 2, 3, 4, 5]>>>>>> list(islice(count(), 3, 10))[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>>> list(islice(count(), 3, 10 ,2))[3, 5, 7, 9]

imap

imap 类似 map 操作，它的使用形式如下：

imap(func, iter1, iter2, iter3, ...)

imap 返回一个迭代器，元素为 func(i1, i2, i3, ...)，i1，i2 等分别来源于 iter, iter2。

>>> from itertools import imap>>>>>> imap(str, [1, 2, 3, 4])
    
     >>>>>> list(imap(str, [1, 2, 3, 4]))['1', '2', '3', '4']>>>>>> list(imap(pow, [2, 3, 10], [4, 2, 3]))[16, 9, 1000]

tee

tee 的使用形式如下：

tee(iterable [,n])

tee 用于从 iterable 创建 n 个独立的迭代器，以元组的形式返回，n 的默认值是 2。

>>> from itertools import tee>>>>>> tee('abcd')   # n 默认为 2，创建两个独立的迭代器(
    
     , 
     
      )>>>>>> iter1, iter2 = tee('abcde')>>> list(iter1)['a', 'b', 'c', 'd', 'e']>>> list(iter2)['a', 'b', 'c', 'd', 'e']>>>>>> tee('abc', 3)  # 创建三个独立的迭代器(
      
       , 
       
        , 
        
         )

takewhile

takewhile 的使用形式如下：

takewhile(predicate, iterable)

其中，predicate 是函数，iterable 是可迭代对象。对于 iterable 中的元素，如果 predicate(item) 为 true，则保留该元素，只要 predicate(item) 为 false，则立即停止迭代。

>>> from itertools import takewhile>>>>>> list(takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))[1, 3]>>> list(takewhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4]))[]

izip

izip 用于将多个可迭代对象对应位置的元素作为一个元组，将所有元组『组成』一个迭代器，并返回。它的使用形式如下：

izip(iter1, iter2, ..., iterN)

如果某个可迭代对象不再生成值，则迭代停止。

>>> from itertools import izip>>> >>> for item in izip('ABCD', 'xy'):...     print item...('A', 'x')('B', 'y')>>> for item in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']):...     print item...(1, 'a')(2, 'b')(3, 'c')

izip_longest

izip_longest 跟 izip 类似，但迭代过程会持续到所有可迭代对象的元素都被迭代完。它的形式如下：

izip_longest(iter1, iter2, ..., iterN, [fillvalue=None])

如果有指定 fillvalue，则会用其填充缺失的值，否则为 None。

>>> from itertools import izip_longest>>>>>> for item in izip_longest('ABCD', 'xy'):...     print item...('A', 'x')('B', 'y')('C', None)('D', None)>>>>>> for item in izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-'):...     print item...('A', 'x')('B', 'y')('C', '-')('D', '-')

组合生成器

itertools 模块还提供了多个组合生成器函数，用于求序列的排列、组合等：

product

permutations

combinations

combinations_with_replacement

product

product 用于求多个可迭代对象的笛卡尔积，它跟嵌套的 for 循环等价。它的一般使用形式如下：

product(iter1, iter2, ... iterN, [repeat=1])

其中，repeat 是一个关键字参数，用于指定重复生成序列的次数，

>>> from itertools import product>>>>>> for item in product('ABCD', 'xy'):...     print item...('A', 'x')('A', 'y')('B', 'x')('B', 'y')('C', 'x')('C', 'y')('D', 'x')('D', 'y')>>>>>> list(product('ab', range(3)))[('a', 0), ('a', 1), ('a', 2), ('b', 0), ('b', 1), ('b', 2)]>>>>>> list(product((0,1), (0,1), (0,1)))[(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]>>>>>> list(product('ABC', repeat=2))[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')]>>>

permutations

permutations 用于生成一个排列，它的一般使用形式如下：

permutations(iterable[, r])

其中，r 指定生成排列的元素的长度，如果不指定，则默认为可迭代对象的元素长度。

>>> from itertools import permutations>>>>>> permutations('ABC', 2)
    
     >>>>>> list(permutations('ABC', 2))[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B')]>>>>>> list(permutations('ABC'))[('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')]>>>

combinations

combinations 用于求序列的组合，它的使用形式如下：

combinations(iterable, r)

其中，r 指定生成组合的元素的长度。

>>> from itertools import combinations>>>>>> list(combinations('ABC', 2))[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]

combinations_with_replacement

combinations_with_replacement 和 combinations 类似，但它生成的组合包含自身元素。

>>> from itertools import combinations_with_replacement>>>>>> list(combinations_with_replacement('ABC', 2))[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]