2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 
chain(*iterables):
源代码：
def chain(*iterables):
for it in iterables:
for element in it:
yield elementchain函数接收多个参数（iterables），并且对iterables进行遍历，返回每个iterable中的元素。最终结果就像返回的所有元素均来自同一个单一的序列，例如：
>>>a=chain('ab','cd')
>>>a.next()
a
>>>a.next()
b
>>>a.next()
c
>>>a.next()
dizip(*iterables):
源代码：
def izip(*iterables):
iterators=map(iter,iterables)
while iterators:
yield tuple(map(next,iterators))首先调用map函数，将iterables变为迭代器列表。当列表不为空时，再次调用map函数，对iterators中的每一个迭代器进行next，形成列表，然后变为元组返回。例如：
>>>a=izip("abc","cd")
>>>a.next()
('a','c')
>>>a.next()
(b,d)compress(data,selectors):
源代码：
def compress(data,selectors):
return (d for d,s in izip(data,selector) if s)compress函数的实现借助了izip函数。采用生成器表达式，当izip返回的元组的第1个（从0开始）元素为真时，取该元组的第0个元素。例如：
>>>a=compress('abc',[0,1,2])
>>>a.next()
b
>>>a.next()
cdropwhile(predicate,iterable):
源代码：
def dropwhile(predicate,iterable):
iterable=iter(iterable)
for x in iterable:
if not predicate(x):
yield x
break
for x in iterable:
yield x对iterable中的每一个元素都调用predicate函数，直到predicate(x)函数返回False时，才会将该项及后续项返回。例如：
>>>a=dropwhile(lambda x:x>3,[5,7,6,1,1,4])
>>>a.next()
1
>>>a.next()
1
>>>a.next()
4groupby(iterable[,key]):
源代码：
class groupby(object):
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)
self.currkey=self.keyfunc(self.currvalue)
self.tgtkey=self.currkey
return (self.currkey,self._grouper(self.tgtkey))
def _grouper(self,tgtkey):
while self.currvalue==tgtkey:
yield self.currvalue
self.currvalue=next(self.it)
self.currkey=self.keyfunc(self.currvalue)groupby函数的作用是依据key对iterable进行分组。当没有指定key时，key赋值为一个匿名函数，该匿名函数返回对象本身。此时，将相邻的、且相同的元素分为一组。如"aabbcdb"将分为"aaa","bb","c","d","b"这几组。当指定key时，则按key的规则进行分组。例如key=len，那么将长度相同的元素分为一组。如a=["12","23","123","1234"]分为["12","23"],["123"],["1234"]这几组。最后返回的是一个元组（self.currkey,self._grouper(self.tgtkey)）。元组的第0个元素是分组的键值，第1个元素是一个迭代器（该组中具体包含的内容）。例如：
>>>a=groupby("aaabbcde")
>>>a.next()
('a',迭代器)
>>>a.next()
('b',迭代器)
>>>a=groupby(["abc","bcd","ab","bc"],len)
>>>a.next()
(3,迭代器)
>>>a.next()
(2,迭代器)ifilter(predicate,iterable):
源代码：
def ifilter(predicate,iterable):
if predicate is None:
predicate=bool
for x in iterable:
if predicate(x):
yield x当predicate(x)为真时，返回x。例如：
>>>a=ifilter(lambda x:x>2,[1,2,3,4])
>>>a.next()
3
>>>a.next()
4iflterfalse(predicate,iterable):
与iflter函数相反，当predicate(x)为假时，x被返回。源代码和具体的实例略。
islice(iterable,stop):
islice(iterable,start,stop[,step])
源代码：
def islice(iterbale,*args):
s=slice(*args)
it=iter(xrange(s.start or 0, s.stop or sys.maxint, s.step or 1))
nexti=next(it)
for i,element in enumerate(iterable):
if i==nexti:
yield element
nexti=next(it)首先创建一个slice对象，slice(start,stop[,step])。xrange(start,stop[,step])，创建了一个一维矩阵，并转换为迭代器。当iterable的下标与nexti相等时，返回element。因此，islice是根据索引来返回值例如：
>>>a=islice("abcdef",1,5,2)
>>>a.next()
b
>>>a.next()
d
>>>def myfunc():
value=raw_input().strip()
while value !='':
for el in islice(value.split(),2,None):
yield el
value=raw_input().strip()
>>>a=myfunc()
>>>a.next()
a b c d
'c'
>>>a.next()
'd'imap(function,*iterables):
源代码：
def imap(function,*iterables):
iterables=map(iter,iterables)
while True:
args=[next(it) for it in iterables]
if function is None:
yield tuple(args)
else:
yield function(*args)类似于map函数，只不过返回的是一个迭代器。并且，当iterables中的任意一个结束时，返回就终止，而不是补None。例如：
>>>a=imap(lambda x,y:x*y,[1,2,3],[3,2,1,0])
>>>a.next()
3
>>>a.next()
4
>>>a.next()
3starmap(function,iterable):
源代码：
def starmap(function,iterable):
for args in iterable:
yield function(*args)iterable中的每一个元素都调用function(*args)函数，并将结果返回。只有当iterable生成的项适合于这种函数是，此函数才有效，否则产生异常。例如：
>>>a=starmap(lambda x,y:x+y,[(1,2),(2,3)])
>>>a.next()
3
>>>a.next()
5tee(iterable[,n=2]):
源代码：
def tee(iterable,n=2):
it=iter(iterable)
deques=[collection.deque() for i in range(n)]
def gen(mydeque):
while True:
if not mydeque:
newval=next(it)
for d in deques:
d.append(newval)
yield mydeque.popleft()
return tuple(gen(d) for d in deques)从iterable创建n个独立的迭代器，创建的迭代器以n元组的形式返回，n的默认值为2，此函数适用于任何可迭代的对象。但是，为了克隆原始迭代器，生成的项会被缓存，并在所有创建的迭代器中使用。一定要注意，不要在调用tee()之后使用原始迭代器iterable，否则缓存机制可能无法正确工作。例如：
>>>a=iter([1,2])
>>>b,c=tee(a)
>>>b.next()
1
>>>c.next()
1
>>>b.next()
2
>>>c.next()
2takewhile(predicate,iterable):
源代码：
def takewhile(predicate,iterable):
for x in iterable:
if predicate(x):
yield x
else:
break和dropwhile相反，当predicate(x)为真时返回，为假则停止。不再举例。
izip_longest(*iterables[,fillvalue]):
与izip()相同，但是迭代过程会持续到所有输入迭代变量iter1,iter2等都耗尽为止，如果没有使用fillvalue关键字参数指定不同的值，则使用None来填充已经使用的迭代变量的值。如：
>>>a=izip_longest("ab","def",fillvalue="ok")
>>>a.next()
('a','d')
>>>a.next()
('b','e')
>>>a.next()
('ok','f')