Python中itertools模块的使用教程详解
itertools模块的介绍
在Python中，迭代器（Iterator）是常用来做惰性序列的对象，只有当迭代到某个值的时候，才会进行计算得出这个值。因此，迭代器可以用来存储无限大的序列，这样我们就不用把他一次性放在内存中，而只在需要的时候进行计算。所以，对于读取大文件或者无线集合，最好是使用迭代器。实际上，Python2的大多数函数都是返回列表等序列，而Python3都已经改进为返回迭代器。
Python的内置模块itertools就是用来操作迭代器的一个模块，包含的函数都是能够创建迭代器来用于for循环或者next()。其中函数主要可以分为三类，分别是无限迭代器，有限迭代器，组合迭代器。
无限迭代器（Infinite Iterators）
这些函数可以生成无限的迭代器，我们主要学习以下三个函数的用法。
count([start=0, step=1]) 接收两个可选整形参数，第一个指定了迭代开始的值，第二个指定了迭代的步长。此外，start参数默认为0，step参数默认为1，可以根据需要来把这两个指定为其它值，或者使用默认参数。
import itertools
for i in itertools.count(10,2):
print(i)
if i>20:
break
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
10
12
14
16
18
20
22
cycle(iterable) 是用一个可迭代对象中的元素来创建一个迭代器，并且复制自己的值，一直无限的重复下去。
import itertools
for i in itertools.cycle("abcd"):
print(i) # 具有无限的输出，可以按ctrl+c来停止。
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
a
b
c
d
a
b
c
d
a
b
repeat(elem [,n])是将一个元素重复n遍或者无穷多遍，并返回一个迭代器。
import itertools
for i in itertools.repeat("abcd",5):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
abcd
abcd
abcd
abcd
abcd
组合迭代器（Combinatoric Iterators）
组合操作包括排列，笛卡儿积，或者一些离散元素的选择，组合迭代器就是产生这样序列的迭代器。我们来看看这几个函数的用法。
product(*iterables, repeat=1) 得到的是可迭代对象的笛卡儿积，*iterables参数表示需要多个可迭代对象。这些可迭代对象之间的笛卡儿积，也可以使用for循环来实现，例如 product(A, B) 与 ((x,y) for x in A for y in B)就实现一样的功能。
import itertools
for i in itertools.product([1,2,3],[4,5,6]):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
(1, 4)
(1, 5)
(1, 6)
(2, 4)
(2, 5)
(2, 6)
(3, 4)
(3, 5)
(3, 6)
而 repeat 参数则表示这些可迭代序列重复的次数。例如 product(A, repeat=4) 与 product(A, A, A, A)实现的功能一样。
import itertools
for i in itertools.product('ab','cd',repeat = 2):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
('a', 'c', 'a', 'c')
('a', 'c', 'a', 'd')
('a', 'c', 'b', 'c')
('a', 'c', 'b', 'd')
('a', 'd', 'a', 'c')
('a', 'd', 'a', 'd')
('a', 'd', 'b', 'c')
('a', 'd', 'b', 'd')
('b', 'c', 'a', 'c')
('b', 'c', 'a', 'd')
('b', 'c', 'b', 'c')
('b', 'c', 'b', 'd')
('b', 'd', 'a', 'c')
('b', 'd', 'a', 'd')
('b', 'd', 'b', 'c')
('b', 'd', 'b', 'd')
permutations(iterable,r=None)返回的是可迭代元素中的一个排列组合，并且是按顺序返回的，且不包含重复的结果。
import itertools
for i in itertools.permutations('abc'):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
('a', 'b', 'c')
('a', 'c', 'b')
('b', 'a', 'c')
('b', 'c', 'a')
('c', 'a', 'b')
('c', 'b', 'a')
当然，第 2 个参数默认为None，它表示的是返回元组（tuple) 的长度，我们来尝试一下传入第二个参数。
import itertools
for i in itertools.permutations('abc',2):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
('a', 'b')
('a', 'c')
('b', 'a')
('b', 'c')
('c', 'a')
('c', 'b')
combinations(iterable,r) 返回的是可迭代对象所有的长度为 r 的子序列，注意这与前一个函数 permutation 不同，permutation 返回的是排列，而 combinations 返回的是组合。
import itertools
for i in itertools.combinations('1234',2):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
('1', '2')
('1', '3')
('1', '4')
('2', '3')
('2', '4')
('3', '4')
combinations_with_replacement(iterable, r) 返回一个可与自身重复的元素组合，用法类似于 combinations 。
import itertools
for i in itertools.combinations_with_replacement('1234',2):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
('1', '1')
('1', '2')
('1', '3')
('1', '4')
('2', '2')
('2', '3')
('2', '4')
('3', '3')
('3', '4')
('4', '4')
有限迭代器（Iterators Terminating on the Shortest Input Sequence）
这里的函数有十来个，主要为大家介绍其中几个常用的函数。
chain(*iterables) 可以把多个可迭代对象组合起来，形成一个更大的迭代器。
import itertools
for i in itertools.chain('good','bye'):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
g
o
o
d
b
y
e
groupby(iterable,key=None) 可以把相邻元素按照 key 函数分组，并返回相应的 key 和 groupby，如果key函数为 None，则只有相同的元素才能放在一组。
import itertools
for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
print(list(group))
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
['A', 'a', 'a']
['B', 'B', 'b']
['c', 'C']
['A', 'A', 'a']
accumulate(iterable [,func]) 可以计算出一个迭代器，这个迭代器是由特定的二元函数的累计结果生成的，如果不指定的话，默认函数为求和函数。
import itertools
for i in itertools.accumulate([0,1,0,1,1,2,3,5]):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
0
1
1
2
3
5
8
13
如果我们指定这个累计函数，则还能有不同的用法，例如，指定一个最大值函数，或者自己定义的函数。
import itertools
for i in itertools.accumulate([2,1,4,3,5],max):
print(i)
[Running] python -u "e:\pythonee\code\test.py"
2
2
4
4
5
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