相見恨晚的 Python 內置庫：itertools
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。
很多人都致力于把Python代碼寫得更Pythonic，一來更符合規范且容易閱讀，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數據結構，比起列表(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，以至于在Python 3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。
話雖這么說但大家平時用到的迭代器大概只有range了，而通過iter函數把列表對象轉化為迭代器對象又有點多此一舉，這時候我們今天的主角itertools就該上場了。
使用itertools
itertools中的函數大多是返回各種迭代器對象，其中很多函數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
連接多個列表或者迭代器。
- >>> 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
求列表或生成器中指定數目的元素不重復的所有組合
- >>> 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
允許重復元素的組合
- >>> 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
循環指定的列表和迭代器
- >>> x = itertools.cycle('ABC')
- >>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
- ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A']
itertools.dropwhile
按照真值函數丟棄掉列表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
按照分組函數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
上文使用過的函數，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
產生多個列表和迭代器的(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數值為假。
- >>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10))
- >>> print(list(x))
- [0, 1, 2, 3, 4]
itertools.tee
這個函數我也不是很懂，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
類似于zip，不過已較長的列表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
大概就總結到這里，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。
