今天就跟大家聊聊有关Python利出现用itertools模块生成迭代器,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。出现
itertools模块中主要包含了一些用于生成迭代器的函数。在,Python 的交互式解释器中先导出现入itertools模块,然后输入,(e, e dir出现(itertools)如果不是e.startswith(& # 39; _ # 39;)],命令,即可看到该模块所包含的全部属性和函数:
在祝辞祝辞,[e for e 拷贝dir出现(itertools), if not e.startswith (& # 39; _ # 39;))
[& # 39;积累# 39;,,& # 39;链# 39;,,& # 39;组合# 39;,,& # 39;combinations_with_replacement& # 39;,, & # 39;压缩# 39;,,& # 39;计数# 39;,,& # 39;循环# 39;,,
& # 39;dropwhile& # 39;,, & # 39; filterfalse& # 39;,, & # 39; groupby& # 39;,, & # 39; islice& # 39;,, & # 39;排列# 39;,,& # 39;产品# 39;,,& # 39;重复# 39;,,& # 39;starmap& # 39;,, & # 39; takewhile& # 39;
,& # 39;三通# 39;,,& # 39;zip_longest& # 39;] 从上面的输出结果可以看的出,itertools模块中的不少函数都可以用于生成迭代器。
先出现看itertools模块中三个生成无限迭代器的函数:
计数(开始,(步骤)):生成开始,开始+一步,开始+ 2 *一步,……的迭代器,其中一步默认为1。比如使用计数(10)生成的迭代器包含:10、11、12、13、14日....
周期(p):对序列p生成无限循环p0, p1,……p0, p1,……的迭代器。比如使用周期(& # 39;abcd # 39;)生成的迭代器包含:A, B, C, D, A, B, C, D,….
重复(elem [n]):生成无限个elem元素重复的迭代器,如果指定了参数n,则只生成n个elem元素,比如使用重复(10,3)生成的法代器包含:10、10、10 .
下面程序示范了使用上面三个函数来生成迭代器:
import itertools as 它
#,计数(10,3)生成10日13日16……迭代器
for e it.count拷贝(10,3):
,,,印刷(e)
,,,#,用于跳出无限循环
,,,if e 祝辞,20:
,,,,,,,休息
打印(& # 39;- - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
my_counter =0
#,循环用于对序列生成无限循环的迭代器
for e it.cycle拷贝([& # 39;python # 39;,, & # 39;芬兰湾的科特林# 39;,,& # 39;迅速# 39;]):
,,,印刷(e)
,,,#,用于跳出无限循环
,,,my_counter +=1
,,,if my_counter 祝辞,7:
,,,,,,,休息
打印(& # 39;- - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
#,重复用于生成n个元素重复的迭代器
for e it.repeat拷贝(& # 39;python # 39;,, 3):
,,,印刷(e) 出现在itertools模块中还有一些常用的迭代器函数,如下所示:
积累(p [, func]):默认生成根据序列p元素累加的迭代器,p0, p0 + p1, p0 + p1 + p2,……序列,如果指定了func函数,则用func函数来计算下一个元素的值。
链(p, q,…):将多个序列里的元素“链”在一起生成新的序列。
压缩(数据选择器):根据选择器序列的值对数据序列的元素进行过滤。如果选择器[0]为真,则保留数据[0];如果选择器[1]为真,则保留数据[1]……依此类推。
dropwhile (pred seq):使用pred函数对seq序列进行过滤,从seq中第一个使用pred函数计算为虚假的元素开始,保留从该元素到序列结束的全部元素。
takewhile (pred seq):该函数和上一个函数恰好相反,使用pred函数对seq序列进行过滤,从seq中第一个使用pred函数计算为虚假的元素开始,去掉从该元素到序列结束的全部元素。
filterfalse (pred seq):使用pred函数对seq序列进行过滤,保留seq中使用pred计算为真正的元素,比如filterfalse(λx: x % 2,范围(10)),得到0,2,4,6,8 .
islice (seq[开始]停止[,]):其功能类似于序列的片方法,实际上就是返回seq[启动:停止:一步]的结果。
starmap (func seq):使用函数对seq序列的每个元素进行计算,将计算结果作为新的序列元素。当使用func计算序列元素时,支持序列解包,比如seq序列的元素长度为3,那么func可以是一个接收三个参数的函数,该函数将会根据这三个参数来计算新序列的元素。
zip_longest (p, q,…):将p, q等序列中的元素按索引合并成元组,这些元组将作为新序列的元素。
上面这些函数的测试程序如下:
import itertools as 它
#,默认使用累加的方式计算下一个元素的值
for e it.accumulate拷贝(范围(6)):
,,,print (e,结束=& # 39;,,& # 39;),#,0,,1,,3,,6,10,15
打印(& # 39;\ n - - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
#,使用x * y的方式来计算迭代器下一个元素的值
for e it.accumulate拷贝(范围(1,,6),lambda , x,, y,, x *, y):
,,,print (e,结束=& # 39;,,& # 39;),#,1,,2,,6日,24日,120年
打印(& # 39;\ n - - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
#,将两个序列“链”在一起,生成新的迭代器
for e it.chain拷贝([& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;],,(& # 39;芬兰湾的科特林# 39;,,& # 39;迅速# 39;]):
,,,print (e,结束=& # 39;,,& # 39;),#,& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;,, & # 39;芬兰湾的科特林# 39;,,& # 39;迅速# 39;
打印(& # 39;\ n - - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
#,根据第二个序列来筛选第一个序列的元素,
#,由于第二个序列只有中间两个元素为1(真正的),因此前一个序列只保留中间两个元素
for e it.compress拷贝([& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;,, & # 39;芬兰湾的科特林# 39;,,& # 39;迅速# 39;],,(0,1,1,0]):
,,,print (e,结束=& # 39;,,& # 39;),#,只有:,& # 39;b # 39;,, & # 39;芬兰湾的科特林# 39;
打印(& # 39;\ n - - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
#,获取序列中从长度不小于4的元素开始,到结束的所有元素
for e it.dropwhile拷贝(lambda x: len (x) & lt; 4,[& # 39;一个# 39;,,& # 39;b # 39;,, & # 39;芬兰湾的科特林# 39;,,& # 39;x # 39;,, & # 39; y # 39;]):
,,,print (e,结束=& # 39;,,& # 39;),#,只有:,& # 39;芬兰湾的科特林# 39;,,& # 39;x # 39;,, & # 39; y # 39;
打印(& # 39;\ n - - - - - - - - - - - - - - - - # 39;)
#,去掉序列中从长度不小于4的元素开始,到结束的所有元素
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
null
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null
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