Python迭代器模块itertools使用原理解析

这篇文章主要介绍了Python迭代器模块itertools使用原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

介绍

今天介绍一个很强大的模块,而且是python自带的,那就是itertools迭代器模块。

使用

使用起来很简单,先导入模块

import itertools

下面,我们通过一些例子边学边练

三个无限迭代器

先告诉大家 control + C 可以强制停止程序哦

1.count()

num = itertools.count(10)
for i in num:
    print(i)
# 10
# 11
# 12
# 13
# 以此类推,无穷无尽

2.cycle()

letter = itertools.cycle('ABC')
for i in letter:
    print(i)
# A
# B
# C
# A
# B
# 依次循环,无穷无尽

3.repeat()

rp = itertools.repeat('X')
for i in rp:
    print(i)

# X
# X
# X
# 依次类推,无穷无尽

rp2 = itertools.repeat('X', 2) # 限制2次
for i in rp2:
    print(i)

# X
# X

想要限制迭代的次数还有一个办法,就是使用takewhile

num2 = itertools.takewhile(lambda x: x < 15, num)
list(num2)
# [10,11,12,13,14]

可以用来把几个迭代器合起来,构成一整个迭代器

for c in itertools.chain('AB', 'CD'):
    print(c)
# A
# B
# C
# D

groupby()

可以把重复的元素group起来

for key, group in itertools.groupby('AAABBCCB'):
    print(key, list(group))

# A ['A', 'A', 'A']
# B ['B', 'B', 'B]
# C ['C', 'C']

# 注意这里是区分大小写的,如果要忽略
# 请使用 itertools.groupby('AAABBCCB', lambda c: c.upper())

accumulate

累加

x = itertools.accumulate(range(5))
print(list(x))
# [0, 1, 3, 6, 10, 15]

tee

可以将一个迭代器拆分为n个迭代器

a = [1,2,3,4,5]
x1, x2, x3 = itertools.tee(a,3)

# 产生了三个元素和a一样的iter

combinations

求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合

x = itertools.combinations(range(4), 3)
print(list(x))
# [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)]

compress

按照真值表筛选元素

x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False)) # 0,1,2,3,4,5
print(list(x))
# [0, 2, 3]

filterfalse

保留对应真值为False的元素

x = itertools.filterfalse(lambda n: n < 5, (1, 2, 5, 3, 7, 10, 0))
print(list(x))
# [5, 7, 10]

islice

对迭代器进行切片,参数分别是iter,start,end, step

x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2)
print(list(x))
# [0, 2, 4, 6, 8]

product

产生类似笛卡尔积

x = itertools.product('ABC', range(3))
print(list(x))
# [('A', 0), ('A', 1), ('A', 2), ('B', 0), ('B', 1), ('B', 2), ('C', 0), ('C', 1), ('C', 2)]

zip_longest(*iterables, fillvalue=None)

创建一个迭代器,从每个可迭代对象中收集元素。如果可迭代对象的长度未对齐,将根据 fillvalue 填充缺失值。迭代持续到耗光最长的可迭代对象。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python迭代器iterator生成器generator使用解析

    1. 迭代 根据记录的前面的元素的位置信息 去访问后续的元素的过程 -遍历 迭代 2. 可迭代对象 iterable 如何判断可迭代对象的3种方式 能够被迭代访问的对象 for in 常用可迭代对象-list tuple str from collections import Iterable isinstance(obj, Iterable) 3. 可迭代对象 可迭代对象通过__iter__方法提供一个 可以遍历对象中数据的工具-迭代器 iter(可迭代对象) 可以获取可迭代对象的迭代器 通过

  • python 协程中的迭代器,生成器原理及应用实例详解

    本文实例讲述了python 协程中的迭代器,生成器原理及应用.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.迭代器理解 迭代器: 迭代器是访问可迭代对象的工具 迭代器是指用iter(obj)函数返回的对象(实例) 迭代器是指用next(it)函数获取可迭代对象的数据 迭代器函数(iter和next) iter(iterable)从可迭代对象中返回一个迭代器,iterable必须是能提供一个迭代器的对象 next(iterator) 从迭代器iterator中获取下一了记录,如果无法获取下一条记录,则触发

  • python利用itertools生成密码字典并多线程撞库破解rar密码

    脚本功能: 利用itertools生成密码字典(迭代器形式) 多线程并发从密码字典中取出密码进行验证 验证成功后把密码写入文件中保存 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # Author:Leslie-x import itertools as its import threading import rarfile import os words = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' # 涉及到生

  • python 排列组合之itertools

    python 2.6 引入了itertools模块,使得排列组合的实现非常简单: 复制代码 代码如下: import itertools 有序排列:e.g., 4个数内选2个排列: 复制代码 代码如下: >>> print list(itertools.permutations([1,2,3,4],2))[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 1), (4, 2), (4,

  • Python生成一个迭代器的实操方法

    Python怎么生成一个迭代器,对于需要处理大型数据来说,迭代器是必不可少的,这样可节省大量内存空间,更加合理操作数据. 首先我们打开编辑器,这里以Sublime text3作为示范,创建一个新的py文档. rg = range(100) for i in rg: print(i) 我们知道range可以涵盖比较广的范围,但是如果数据太大的时候,一次性打印会占用比较多内存. rg = range(100) rg_iter = iter(rg) print(rg_iter) 那么这个时候我们就可以

  • python 生成器和迭代器的原理解析

    一.生成器简介 在python中,生成器是根据某种算法边循环边计算的一种机制.主要就是用于操作大量数据的时候,一般我们会将操作的数据读入内存中处理,可以计算机的内存是比较宝贵的资源,我认为的当要处理的数据超过内存四分之一的大小时就应该使用生成器. 二.生成器有什么特点? 1.和传统的容器相比,生成器更节省内存. 2.延迟计算,在我们需要结果时就调用一下生成器的next()方法即可. 3.可迭代,你可以像遍历list一样,遍历生成器 三.如何创建生成器? 在python中有两种方式创建生成器:生成

  • Python itertools模块详解

    这货很强大, 必须掌握 文档 链接 http://docs.python.org/2/library/itertools.html pymotw 链接 http://pymotw.com/2/itertools/ 基本是基于文档的翻译和补充,相当于翻译了 itertools用于高效循环的迭代函数集合 组成 总体,整体了解 无限迭代器 复制代码 代码如下: 迭代器         参数         结果                                              

  • Python中itertools模块用法详解

    本文实例讲述了Python中itertools模块用法,分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一般来说,itertools模块包含创建有效迭代器的函数,可以用各种方式对数据进行循环操作,此模块中的所有函数返回的迭代器都可以与for循环语句以及其他包含迭代器(如生成器和生成器表达式)的函数联合使用. chain(iter1, iter2, ..., iterN): 给出一组迭代器(iter1, iter2, ..., iterN),此函数创建一个新迭代器来将所有的迭代器链接起来,返回的迭代器从it

  • 详解Python中的分组函数groupby和itertools)

    具体代码如下所示: from operator import itemgetter #itemgetter用来去dict中的key,省去了使用lambda函数 from itertools import groupby #itertool还包含有其他很多函数,比如将多个list联合起来.. d1={'name':'zhangsan','age':20,'country':'China'} d2={'name':'wangwu','age':19,'country':'USA'} d3={'nam

  • Python迭代器模块itertools使用原理解析

    这篇文章主要介绍了Python迭代器模块itertools使用原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 介绍 今天介绍一个很强大的模块,而且是python自带的,那就是itertools迭代器模块. 使用 使用起来很简单,先导入模块 import itertools 下面,我们通过一些例子边学边练 三个无限迭代器 先告诉大家 control + C 可以强制停止程序哦 1.count() num = itertools.count

  • python迭代器模块itertools常用的方法

    目录 前言 1.无限迭代器 2.有限迭代器 3.组合迭代器 前言 itertools是python中内置的一种高效的生成各种迭代器或者是类的模块,这些函数的返回值为一个迭代器,经常被用在for循环中,当然,也可直接使用next()方法取值,今天就来说说itertools中的常用方法. itertools按照迭代器的功能可分为三类: 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

  • python线程定时器Timer实现原理解析

    这篇文章主要介绍了python线程定时器Timer实现原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.线程定时器Timer原理 原理比较简单,指定时间间隔后启动线程!适用场景:完成定时任务,例如:定时提醒-闹钟等等. # 导入线程模块 import threading timer = threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None) 参数介绍: interval

  • python实现布隆过滤器及原理解析

    在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题, 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器, 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器.在参考了许多博客之后, 写个总结记录一下. 一.布隆过滤器简介 什么是布隆过滤器? 本质上布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在". 相比于传统的 Set.Map 等数据结构,它更高效

  • python垃圾回收机制(GC)原理解析

    这篇文章主要介绍了python垃圾回收机制(GC)原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 今天想跟大家分享的是关于python的垃圾回收机制,虽然本人这会对该机制没有很深入的了解, 但是本着热爱分享的原则,还是囫囵吞枣地坐下记录分享吧, 万一分享的过程中开窍了呢.哈哈哈. 首先还是做一下概述吧: 我们都知道, 在做python的语言编程中, 相较于java, c++, 我们似乎很少去考虑到去做垃圾回收,内存释放的工作, 其实是p

  • python next()和iter()函数原理解析

    这篇文章主要介绍了python next()和iter()函数原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 我们首先要知道什么是可迭代的对象(可以用for循环的对象)Iterable: 一类:list,tuple,dict,set,str 二类:generator,包含生成器和带yield的generatoe function 而生成器不但可以作用于for,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,可以被next()函数不断返回

  • python re模块findall()函数实例解析

    本文研究的是re模块findall()函数的相关内容,首先看看实例代码: >>> import re >>> s = "adfad asdfasdf asdfas asdfawef asd adsfas " >>> reObj1 = re.compile('((\w+)\s+\w+)') >>> reObj1.findall(s) [('adfad asdfasdf', 'adfad'), ('asdfas asd

  • Python线程条件变量Condition原理解析

    这篇文章主要介绍了Python线程条件变量Condition原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Condition 对象就是条件变量,它总是与某种锁相关联,可以是外部传入的锁或是系统默认创建的锁.当几个条件变量共享一个锁时,你就应该自己传入一个锁.这个锁不需要你操心,Condition 类会管理它. acquire() 和 release() 可以操控这个相关联的锁.其他的方法都必须在这个锁被锁上的情况下使用.wait()

  • Python类继承和多态原理解析

    这篇文章主要介绍了python类继承和多态原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 现在属于是老年人的脑子,东西写着写着就忘了,东西记着记着就不知道了.之前学C++的时候就把类.对象这块弄得乱七八糟,现在是因为很想玩python,所以就看看python的类和对象. 就像说的,类有三个特征:封装.继承.多态. 1.封装:类封装了一些方法,可通过一定的规则约定方法进行访问权限. C++中的成员变量有public.private.pto

  • Python chardet库识别编码原理解析

    这篇文章主要介绍了python chardet库识别编码原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 chardet库是python的字符编码检测器,能够检测出各种编码的类型,例如: import chardet import urllib.request testdata = urllib.request.urlopen('http://m2.cn.bing.com/').read() print(chardet.detect(te

随机推荐