详解python itertools功能

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1209
收藏 0 赞 0 分享

介绍

      itertools是python内置的模块,使用简单且功能强大,这里尝试汇总整理下,并提供简单应用示例;如果还不能满足你的要求,欢迎加入补充。

      使用只需简单一句导入:import itertools

chain()

      与其名称意义一样,给它一个列表如 lists/tuples/iterables,链接在一起;返回iterables对象。

letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1]
   print(list(itertools.chain(letters,booleans)))
#   ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 1, 0, 1, 0, 0, 1]
 
  print(tuple(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#   ('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f')
 
  print(set(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#   {'a', 'd', 'b', 'e', 'c', 'f'}
    
  print(list(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#   ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f']
 
  for item in list(itertools.chain(letters,booleans)):
    print(item)

count()

  生成无界限序列,count(start=0, step=1) ,示例从100开始,步长为2,循环10,打印对应值;必须手动break,count()会一直循环。

  i = 0
  for item in itertools.count(100,2):
    i += 1
    if i > 10 : break
    
    print(item) 
 
filterfalse ()
   Python filterfalse(contintion,data) 迭代过滤条件为false的数据。如果条件为空,返回data中为false的项;
booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1]
numbers = [23, 20, 44, 32, 7, 12]
 
print(list(itertools.filterfalse(None,booleans)))
#   [0, 0, 0]
print(list(itertools.filterfalse(lambda x : x < 20,numbers)))
#  [23, 20, 44, 32]

compress()

返回我们需要使用的元素,根据b集合中元素真值,返回a集中对应的元素。

print(list(itertools.compress(letters,booleans)))
# ['a', 'c', 'f']

starmap()

      针对list中的每一项,调用函数功能。starmap(func,list[]) ;

starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
 
>>> from itertools import *
>>> x = starmap(max,[[5,14,5],[2,34,6],[3,5,2]])
>>> for i in x:
>>> print (i)
14
34
5
repeat()
repeat(object[, times]) 重复times次;
repeat(10, 3) --> 10 10 10
dropwhile()
dropwhile(func, seq );当函数f执行返回假时, 开始迭代序列
dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
takewhile()
takewhile(predicate, iterable);返回序列,当predicate为true是截止。
takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
islice()
islice(seq[, start], stop[, step]);返回序列seq的从start开始到stop结束的步长为step的元素的迭代器
for i in islice("abcdef", 0, 4, 2):#a, c
  print i

product()

product(iter1,iter2, ... iterN, [repeat=1]);创建一个迭代器,生成表示item1,item2等中的项目的笛卡尔积的元组,repeat是一个关键字参数,指定重复生成序列的次数

   

# product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
  # product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111
for i in product([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7]):
  print i
(1, 4, 6)
(1, 4, 7)
(1, 5, 6)
(1, 5, 7)
(2, 4, 6)
(2, 4, 7)
(2, 5, 6)
(2, 5, 7)
(3, 4, 6)
(3, 4, 7)
(3, 5, 6)
(3, 5, 7)

permutations()

permutations(p[,r]);返回p中任意取r个元素做排列的元组的迭代器

for i in permutations([1, 2, 3], 3):
  print i
(1, 2, 3)
(1, 3, 2)
(2, 1, 3)
(2, 3, 1)
(3, 1, 2)
(3, 2, 1)


combinations()

combinations(iterable,r);创建一个迭代器,返回iterable中所有长度为r的子序列,返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序

note:不带重复

for i in combinations([1, 2, 3], 2):
  print i
(1, 2)
(1, 3)
(2, 3)
combinations_with_replacement()

同上, 带重复 例子:

for i in combinations_with_replacement([1, 2, 3], 2):
  print i
(1, 1)
(1, 2)
(1, 3)
(2, 2)
(2, 3)
(3, 3)

应用示例

求质数序列中1,3,5,7,9,11,13,15三个数之和为35的三个数;

def get_three_data(data_list,amount):
  for data in list(itertools.combinations(data_list, 3)):
    if sum(data) == amount:
      print(data)
#(7, 13, 15)
#(9, 11, 15)

以上所述是小编给大家介绍的python itertools功能,希望对大家有所帮助!

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多