这段代码很Pythonic | 相见恨晚的 itertools 库

前言

最近事情不是很多,想写一些技术文章分享给大家,同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理,所谓写清楚才能说清楚,说清楚才能想清楚,就是这个道理了。

很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic,一来更符合规范且容易阅读,二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的系统库itertools。

itertools库

迭代器(生成器)在Python中是一种很常用也很好用的数据结构,比起列表(list)来说,迭代器最大的优势就是延迟计算,按需使用,从而提高开发体验和运行效率,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。

话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了,而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举,这时候我们今天的主角itertools就该上场了。

使用itertools

itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象,其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到,而在运行效率上反而更低,毕竟人家是系统库。

itertools.accumulate

简单来说就是累加。

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

itertools.chain

连接多个列表或者迭代器。

>>> 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)]

itertools.combinations_with_replacement

允许重复元素的组合

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

itertools.compress

按照真值表筛选元素

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

itertools.count

就是一个计数器,可以指定起始位置和步长

>>> 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

循环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

按照真值函数丢弃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

保留对应真值为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

按照分组函数的值对元素进行分组

>>> 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

上文使用过的函数,对迭代器进行切片

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

itertools.permutations

产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)

>>> 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

产生多个列表和迭代器的(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)]

itertools.repeat

简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器

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

itertools.starmap

类似map

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

itertools.takewhile

与dropwhile相反,保留元素直至真值函数值为假。

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

itertools.tee

这个函数我也不是很懂,似乎是生成指定数目的迭代器

>>> 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

类似于zip,不过已较长的列表和迭代器的长度为准

>>> 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)]

结语

大概就总结到这里,不过老实说Python的各种语言特性和库还是要多用才能熟练,最终达到随手拈来的程度,装逼的说就是由术入道。

原文发布于微信公众号 - IT派(transfer_3255716726)

原文发表时间:2018-06-15

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏潇涧技术专栏

Python Data Structures - C2 Sort

参考内容: 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link ...

9310
来自专栏工科狗和生物喵

【计算机本科补全计划】《C++ Primer》:数组全解!!

正文之前 其实我的《C++ Primer》 已经看到第五章了,但是因为码字比较费时间,所以暂时没有迅速更新实在是对不住,但是没办法, 总不能一天拿出五六个小时来...

364100
来自专栏全沾开发(huā)

柯里化与反柯里化

柯里化与反柯里化 最近在看一本书《JavaScript函数式编程》 里边提到了一个名词,柯里化(currying),阅读后发现在日常...

429110
来自专栏C#

关于.NET参数传递方式的思考

    年关将近,整个人已经没有了工作和写作的激情,估计这个时候很多人跟我差不多,该相亲的相亲,该聚会喝酒的聚会喝酒,总之就是没有了干活的心思(我有很多想...

24390
来自专栏数据结构与算法

P3370 【模板】字符串哈希

题目描述 如题,给定N个字符串(第i个字符串长度为Mi,字符串内包含数字、大小写字母,大小写敏感),请求出N个字符串中共有多少个不同的字符串。 友情提醒:如果真...

30140
来自专栏阿凯的Excel

Python读书笔记(数字型数据)

Python与其它编程语言一样,常见的数字型无法整型(int)和浮点型两种(Float)两种。 整型就是整数,浮点型就是小数。 如果在Python中输入一个数字...

38750
来自专栏思考的代码世界

Python编程从入门到实践之条件判断|第4天

在日常开发中需要用到如果怎么样就怎么样,否则就怎么样的逻辑。主要采用if语句来实现的。

37870
来自专栏数说工作室

统计师的Python日记【第1天:谁来给我讲讲Python?】

统计师的Python日记 【第一天】谁来给我讲讲Python? 我是一名数据分析师,曾在漫长的岁月中使用SAS、Matlab和R(使用频率依次递减)。其他如...

48670
来自专栏Python小屋

Pythonic:递归、回溯等5种方法生成不重复数字整数

问题描述:从0到9这10个数字任选3个不重复的数字,能构成哪些三位数? So easy!看到这样的问题,很多人会写出类似(注意,只是类似,我为了使得本文几个函...

43070
来自专栏互联网开发者交流社区

面向对象的Java实现

1-1:封装 a.为什么需要封装(封装可以是数据方便维护、增加实用性、方便扩展等等。通过面向对象的思想,模拟现实生活中的事物。) b.什么是封装(封装就是将...

10210

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券