python标准库之itertools
1、tee
创建n个与iterable相同的独立迭代器。
for i in itertools.tee([1,2,3,4,5,6], 2):
for j in i:
print(j)
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
2、accumulate
accumulate迭代器返回累加之和或者两个函数（开发者可以传递给accumulate）的累计结果，accumulate的默认操作是相加，如下，首先我们引入accumulate方法，然后传递给它0-9这个序列，它就会将它们依次相加，例如第一个是0,第二个是0+1,第三个是1+2，等等；
from itertools import accumulate
list(accumulate(range(10)))
[0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]
下面我们引入operator模块，我们首先将数字1-4传递给accumulate迭代器，另外又将operator.mul传递给它，它接受这个函数用于相乘。所以每次迭代，它相乘而非是相加（1 * 1 = 1，1 * 2 = 2，2 * 3 = 6，等等）。
>>> from itertools import accumulate
>>> import operator
>>> list(accumulate(range(1,5),operator.mul))
[1, 2, 6, 24]
3、chain
itertools.chain(*iterables)
*iterables为一个或多个可迭代序列
作用:返回所有可迭代序列
import itertools
its=["a","b","c","d"]
hers=["A","B","C","D"]
others=["1","2","3","4"]
for item in itertools.chain(its,hers,others):
print (item)
a
b
c
d
A
B
C
D
1
2
3
4
4、combinations
如果你需要创建组合，Python提供了itertools.combinations。combinations允许你从一个可迭代对象中创建一个迭代器，迭代中的元素长度都相同。
>>> from itertools import combinations
>>> list(combinations('WXYZ',2))
[('W', 'X'), ('W', 'Y'), ('W', 'Z'), ('X', 'Y'), ('X', 'Z'), ('Y', 'Z')]
5、combinations_with_replacement
combinations_with_replacement类似于combinations，唯一的区别就是它会创建重复的组合。
from itertools import combinations_with_replacement
list(combinations_with_replacement('WXYZ',2))
[('W', 'W'), ('W', 'X'), ('W', 'Y'), ('W', 'Z'), ('X', 'X'), ('X', 'Y'), ('X', 'Z'), ('Y', 'Y'), ('Y', 'Z'), ('Z', 'Z')]
6、permutations
permutations迭代器将会从可迭代对象中返回连续的、长度为r的元素排列，和combinations一样，permutations也是从排序顺序进行排列。
>>> from itertools import permutations
>>> for item in permutations('WXYZ',2):
... print(''.join(item))
...
...
WX
WY
WZ
XW
XY
XZ
YW
YX
YZ
ZW
ZX
ZY
7、compress
itertools.compress(data, selectors)
data为数据对象
selectors为选择器(规则)
作用:返回数据对象中对应规则为True的元素
import itertools
its=[“a”,“b”,“c”,“d”,“e”,“f”,“g”,“h”]
selector=[True,False,1,0,3,False,-2,“y”]
for item in itertools.compress(its,selector):
print (item)
a
c
e
g
h
8、count
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）
import itertools
for item in itertools.count(1,3):
if item>20:
break
print(item)
...
1
4
7
10
13
16
19
>>>
9、cycle
传入一个序列，无限循环下去
import itertools
its=["a","b","c","d"]
for item in itertools.cycle(its):
print (item)
a
b
c
d
a
b
10、dropwhile
从头开始，干掉不符合的元素，直到第一个正确元素。
for i in itertools.dropwhile(lambda x:x<7,[1,2,3,6,7,8,2,4,5,9]):
print(i)
...
7
8
2
4
5
9
11、filterfalse
输出为错的要素：
for i in itertools.filterfalse(lambda x:x<7,[1,2,3,6,7,8,2,4,5,9]):
print(i)
7
8
9
12、groupby
将iterable同要素聚合输出：
for k,g in itertools.groupby('aaAAaBBBCCCCC'):
print(k)
print(list(g))
13、islice
切片操作的迭代器版本
>>> for i in itertools.islice('fengliutitangShawn',0,None,2):
... print(i)
14、product
itertools.product(iterables[,repeat=1])
对iterables进行笛卡尔积运算
for i in itertools.product(‘Tom’,‘Jerry’,repeat=1):
print(i)
('T', 'J')
('T', 'e')
('T', 'r')
('T', 'r')
('T', 'y')
('o', 'J')
('o', 'e')
('o', 'r')
('o', 'r')
('o', 'y')
('m', 'J')
('m', 'e')
('m', 'r')
15、repeat
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。
import itertools
its=["a","b","c"]
for item in itertools.repeat(its,4):
print (item)
[‘a’, ‘b’, ‘c’]
[‘a’, ‘b’, ‘c’]
[‘a’, ‘b’, ‘c’]
[‘a’, ‘b’, ‘c’]
16、starmap
starmap会创建一个新的迭代器，这个迭代器使用传入函数和可迭代对象进行计算，正如文档提到的，map()和starmap()的区别就是传入的函数分别是function(*c)和function(a,b)。
import itertools
for i in itertools.starmap(lambda x, y: x+y, [(2,3), (4,5)]):
print(i)
for j in map(lambda x: pow(x, 2), [2, 3, 4]):
print(j)
5
9
4
9
16
17、takewhile
for i in itertools.takewhile(lambda x:x<7,[1,2,3,6,7,8,2,4,5,9]):
print(i)
1
2
3
6
18、zip_longest
zip_longest（Python3支持）可以用于将两个可迭代对象打包在一起，如果可迭代对象的长度不同，你可以传入fillvalue，
>>> from itertools import zip_longest
>>> for item in zip_longest('ABCD','xy',fillvalue = 'BLANK'):
... print (item)
...
('A', 'x')
('B', 'y')
('C', 'BLANK')
('D', 'BLANK')
上述代码中，我们引入zip_longest，并且传入两个字符串。你就会注意到第一个字符串右4个字符，第二个字符串只有2个字符，我们设置了fillvalue = 'BLANK'，当我们遍历元素并且将其打印出来时，你可以观察到我们得到的是元素。
前两个元组是第一个字符串和第二个字符中相应的字母，最后两个元素是fillvalue。
如果传入到zip_longest中是无限的迭代对象，这时候需要我们通过islice等限制调用次数。