歡迎光臨
每天分享高質量文章

這段代碼很Pythonic | 相見恨晚的 itertools 庫

作者:憶先

來源:見文末

前言


最近事情不是很多,想寫一些技術文章分享給大家,同時也對自己一段時間來碎片化接受的知識進行一下梳理,所謂寫清楚才能說清楚,說清楚才能想清楚,就是這個道理了。


很多人都致力於把Python代碼寫得更Pythonic,一來更符合規範且容易閱讀,二來一般Pythonic的代碼在執行上也更有效率。今天就先給大家介紹一下Python的系統庫itertools。


itertools庫


迭代器(生成器)在Python中是一種很常用也很好用的資料結構,比起串列(list)來說,迭代器最大的優勢就是延遲計算,按需使用,從而提高開發體驗和運行效率,以至於在Python 3中map,filter等操作傳回的不再是串列而是迭代器。


話雖這麼說但大家平時用到的迭代器大概只有range了,而通過iter函式把串列物件轉化為迭代器物件又有點多此一舉,這時候我們今天的主角itertools就該上場了。


使用itertools


itertools中的函式大多是傳回各種迭代器物件,其中很多函式的作用我們平時要寫很多代碼才能達到,而在運行效率上反而更低,畢竟人家是系統庫。


itertools.accumulate


簡單來說就是累加。

>>> import itertools
>>> x = itertools.accumulate(range(10))
>>> print(list(x))
[0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

itertools.chain


連接多個串列或者迭代器。

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

itertools.combinations


求串列或生成器中指定數目的元素不重覆的所有組合

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

itertools.combinations_with_replacement


允許重覆元素的組合


>>> x = itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2)
>>> print(list(x))
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

itertools.compress


按照真值表篩選元素

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

itertools.count


就是一個計數器,可以指定起始位置和步長

>>> x = itertools.count(start=20, step=-1)
>>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
[20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11]

itertools.cycle


迴圈指定的串列和迭代器

>>> x = itertools.cycle('ABC')
>>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A']

itertools.dropwhile


按照真值函式丟棄掉串列和迭代器前面的元素

>>> x = itertools.dropwhile(lambda e: e < 5, range(10))
>>> print(list(x))
[5, 6, 7, 8, 9]

itertools.filterfalse


保留對應真值為False的元素

>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (1, 5, 3, 6, 9, 4))
>>> print(list(x))
[5, 6, 9]

itertools.groupby


按照分組函式的值對元素進行分組

>>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8)                                                                                                
>>> for condition, numbers in x:                                                  
...    print(condition, list(numbers))                                                                                                        
True [0, 1, 2, 3, 4]                                                              
False [5, 6, 7, 8]                                                                
True [9]

itertools.islice


上文使用過的函式,對迭代器進行切片

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

itertools.permutations


產生指定數目的元素的所有排列(順序有關)

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

itertools.product


產生多個串列和迭代器的(積)

>>> 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)]

itertools.repeat


簡單的生成一個擁有指定數目元素的迭代器

>>> x = itertools.repeat(0, 5)
>>> print(list(x))
[0, 0, 0, 0, 0]

itertools.starmap


類似map

>>> x = itertools.starmap(str.islower, 'aBCDefGhI')
>>> print(list(x))
[True, False, False, False, True, True, False, True, False]

itertools.takewhile


與dropwhile相反,保留元素直至真值函式值為假。

>>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10))
>>> print(list(x))
[0, 1, 2, 3, 4]

itertools.tee


這個函式我也不是很懂,似乎是生成指定數目的迭代器

>>> x = itertools.tee(range(10), 2)
>>> for letters in x:
...    print(list(letters))
...
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

itertools.zip_longest


類似於zip,不過已較長的串列和迭代器的長度為準

>>> x = itertools.zip_longest(range(3), range(5))
>>> y = zip(range(3), range(5))
>>> print(list(x))
[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (None, 3), (None, 4)]
>>> print(list(y))
[(0, 0), (1, 1), (2, 2)]

結語


大概就總結到這裡,不過老實說Python的各種語言特性和庫還是要多用才能熟練,最終達到隨手拈來的程度,裝逼的說就是由術入道。

  • 源:憶先 

  • 原文鏈接:https://segmentfault.com/a/1190000008590958

《Python人工智慧和全棧開發》2018年07月23日即將在北京開課,120天衝擊Python年薪30萬,改變速約~~~~

*宣告:推送內容及圖片來源於網絡,部分內容會有所改動,版權歸原作者所有,如來源信息有誤或侵犯權益,請聯繫我們刪除或授權事宜。

– END –


更多Python好文請點擊【閱讀原文】哦

↓↓↓

赞(0)

分享創造快樂