itertools

count()

Python的內建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数.

>>> import itertools
>>> natuals = itertools.count(1)
>>> for n in natuals:
...     print(n)
...

count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列.

cycle()

cycle()会把传入的一个序列无限重复下去

>>> import itertools
>>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种
>>> for c in cs:
...     print(c)

repeat()

repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数：

>>> import itertools
>>> ns = itertools.repeat('x',5)
>>> for n in ns:
...   print(n)
...
x
x
x
x
x
>>>

无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。

无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列

>>> natuals = itertools.count(1)
>>> ns = itertools.takewhile(lambda x:x <=10,natuals)
>>> list(ns)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

chain()

chain()可以把一组迭代对象串联起来,形成一个更大的迭代器

>>> for c in itertools.chain('abc','xyz'):
...   print(c)
...
a
b
c
x
y
z

groupby()

groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起

>>> for key,group in itertools.groupby('aaaabbcdaa'):
...   print(key,list(group))
...
a ['a', 'a', 'a', 'a']
b ['b', 'b']
c ['c']
d ['d']
a ['a', 'a']

实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素’A’和’a’都返回相同的key

>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
...     print(key, list(group))
...
A ['A', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'b']
C ['c', 'C']
A ['A', 'A', 'a']

小结

itertools模块提供的全部是处理迭代功能的函数，它们的返回值不是list，而是Iterator，只有用for循环迭代的时候才真正计算。