python中的高效迭代器函数

python中内置的库中有个itertools,可以满足我们在编程中绝大多数需要迭代的场合,当然也可以自己造轮子,但是有现成的好用的轮子不妨也学习一下,看哪个用的顺手~

首先还是要先import一下:

#import itertools
from itertools import * #最好使用时用上面那个,不过下面的是为了演示比较
             常用的,所以就直接全部导入了

一.无限迭代器:

python中的高效迭代器函数_第1张图片

由于这些都是无限迭代器,因此使用的时候都要设置终止条件,不然会一直运行下去,也就不是我们想要的结果了。

1、count()

可以设置两个参数,第一个参数为起始点,且包含在内,第二个参数为步长,如果不设置第二个参数则默认步长为1

for x in count(10,20):
    if x < 200:
        print x
def count(start=0, step=1):
    # count(10) --> 10 11 12 13 14 ...
    # count(2.5, 0.5) -> 2.5 3.0 3.5 ...
    n = start
    while True:
        yield n
        n += step

2、cycle()

可以设置一个参数,且只接受可以迭代的参数,如列表,元组,字符串。。。,该函数会对可迭代的所有元素进行循环:

for i,x in enumerate(cycle('abcd')):
    if i < 5:
        print x
def cycle(iterable):
    # cycle('ABCD') --> A B C D A B C D A B C D ...
    saved = []
    for element in iterable:
        yield element
        saved.append(element)
    while saved:
        for element in saved:
              yield element

3、repeat()

可以设置两个参数,其中第一个参数要求可迭代,第二个参数为重复次数,第二个参数如不设置则无限循环,一般来说使用时都会设置第二个参数,用来满足预期重复次数后终止:

#注意如果不设置第二个参数notebook运行可能会宕机
for x in repeat(['a','b','c'],10):
    print x

二.有限迭代器

python中的高效迭代器函数_第2张图片

1、chain()

可以接受不定个数个可迭代参数,不要求可迭代参数类型相同,会返回一个列表,这个类似于list的extend,不过不同点是list的extend是对原变量进行改变不返回,而chain则是就地改变并返回:

list(chain(range(4),range(5)))

list(chain(range(4),'abc'))

list(chain(('a','b','c'),'nihao',['shijie','zhongguo']))
def chain(*iterables):
    # chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F
    for it in iterables:
        for element in it:
            yield element

2.compress()

第一个参数为可迭代类型,第二个参数为0和1的集合,两者长度可以不等,
这个暂时不知道可以用在哪里、

list(compress(['a','b','c','d','e'],[0,1,1,1,0,1]))
def compress(data, selectors):
    # compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F
    return (d for d, s in izip(data, selectors) if s)

3.dropwhile()

接受两个参数,第一个参数为一个判断类似于if语句的函数,丢弃满足的项,直到第一个不满足的项出现时停止丢弃,就是

#伪代码大概是这个样子的
if condition:
    drop element
    while not condition:
        stop drop
list(dropwhile(lambda x:x>5,range(10,0,-1)))
def dropwhile(predicate, iterable):
    # dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
    iterable = iter(iterable)
    for x in iterable:
        if not predicate(x):
            yield x
            break
    for x in iterable:
        yield x

4.groupby

对给定可迭代集合(有重复元素)进行分组,返回的是一个元组,元组的第一个为分组的元素,第二个为分组的元素集合,还是看代码吧:

for x,y in groupby(['a','a','b','b','b','b','c','d','e','e']):
    print x
    print list(y)
    print ''

out:
    a
    ['a', 'a']

    b
    ['b', 'b', 'b', 'b']

    c
    ['c']

    d
    ['d']

    e
    ['e', 'e']
class groupby(object):
    # [k for k, g in groupby('AAAABBBCCDAABBB')] --> A B C D A B
    # [list(g) for k, g in groupby('AAAABBBCCD')] --> AAAA BBB CC D
    def __init__(self, iterable, key=None):
        if key is None:
            key = lambda x: x
        self.keyfunc = key
        self.it = iter(iterable)
        self.tgtkey = self.currkey = self.currvalue = object()
    def __iter__(self):
        return self
    def next(self):
        while self.currkey == self.tgtkey:
            self.currvalue = next(self.it)    # Exit on StopIteration
            self.currkey = self.keyfunc(self.currvalue)
        self.tgtkey = self.currkey
        return (self.currkey, self._grouper(self.tgtkey))
    def _grouper(self, tgtkey):
        while self.currkey == tgtkey:
            yield self.currvalue
            self.currvalue = next(self.it)    # Exit on StopIteration
            self.currkey = self.keyfunc(self.currvalue)

5.ifilter()

这个有点像是filter函数了,不过有点不同,filter返回的是一个完成后的列表,而ifilter则是一个生成器,使用的yield

#这样写只是为了更清楚看到输出,其实这么写就跟filter用法一样了,体现不到ifilter的优越之处了
list(ifilter(lambda x:x%2,range(10)))

6.ifilterfalse()

这个跟ifilter用法很像,只是两个是相反数的关系。

list(ifilterfalse(lambda x:x%2,range(10)))

7.islice()

接受三个参数,可迭代参数,起始切片点,结束切片点,最少给定两个参数,当只有两个参数为默认第二个参数为结束切片点:

In:    list(islice(range(10),2,None))
Out:  [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

In:    list(islice(range(10),2))
Out:   [0, 1]

8.imap()

接受参数个数跟目标函数有关:

#接受两个参数时
list(imap(abs,range(-5,5)))

#接受三个参数时
list(imap(pow,range(-5,5),range(10)))

#接受四个参数时
list(imap(lambda x,y,z:x+y+z,range(10),range(10),range(10)))

9.starmap()

这个是imap的变异,即只接受两个参数,目标函数会作用在第二个参数集合中、

in:  list(starmap(pow,[(1,2),(2,3)]))
out: [1, 8]

10.tee()

接受两个参数,第一个参数为可迭代类型,第二个为int,如果第二个不指定则默认为2,即重复两次,有点像是生成器repeat的生成器类型,
这个就有意思了,是双重生成器输出:

for x in list(tee('abcde',3)):
    print list(x)

11.takewhile()

这个有点跟dropwhile()很是想象,一个是丢弃,一个是拿取:

伪代码为:

if condition:
    take this element
    while not condition:
        stop take

eg:

in:  list(takewhile(lambda x:x<10,(1,9,10,11,8)))
out: [1, 9]

12.izip()

这个跟imap一样,只不过imap是针对map的生成器类型,而izip是针对zip的:

list(izip('ab','cd'))

13.izip_longest

针对izip只截取最短的,这个是截取最长的,以None来填充空位:

list(izip_longest('a','abcd'))

三、组合迭代器

python中的高效迭代器函数_第3张图片

1.product()

这个有点像是多次使用for循环,两者可以替代。

list(product(range(10),range(10)))

#本质上是这种的生成器模式
L = []
for x in range(10):
    for y in range(10):
        L.append((x,y))

2.permutations()

接受两个参数,第二个参数不设置时输出的没看出来是什么鬼,
第二个参数用来控制生成的元组的元素个数,而输出的元组中最后一个元素是打乱次序的,暂时也不知道可以用在哪

list(permutations(range(10),2))

3.combinations()

用来排列组合,抽样不放回,第二个参数为参与排列组合的个数

list(combinations('abc',2))
def combinations(iterable, r):
    # combinations('ABCD', 2) --> AB AC AD BC BD CD
    # combinations(range(4), 3) --> 012 013 023 123
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    if r > n:
        return
    indices = range(r)
    yield tuple(pool[i] for i in indices)
    while True:
        for i in reversed(range(r)):
            if indices[i] != i + n - r:
                break
        else:
            return
        indices[i] += 1
        for j in range(i+1, r):
            indices[j] = indices[j-1] + 1
        yield tuple(pool[i] for i in indices)
def combinations(iterable, r):
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    for indices in permutations(range(n), r):
        if sorted(indices) == list(indices):
            yield tuple(pool[i] for i in indices)

4.combinations_with_replacement()

与上一个的用法不同的是抽样是放回的

def combinations_with_replacement(iterable, r):
    # combinations_with_replacement('ABC', 2) --> AA AB AC BB BC CC
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    if not n and r:
        return
    indices = [0] * r
    yield tuple(pool[i] for i in indices)
    while True:
        for i in reversed(range(r)):
            if indices[i] != n - 1:
                break
        else:
            return
        indices[i:] = [indices[i] + 1] * (r - i)
        yield tuple(pool[i] for i in indices)
def combinations_with_replacement(iterable, r):
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    for indices in product(range(n), repeat=r):
        if sorted(indices) == list(indices):
            yield tuple(pool[i] for i in indices)

参考:https://docs.python.org/2/library/itertools.html#itertools.combinations_with_replacement

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