前言
itertools模块是python内置的迭代器模块，定义了可生成多种迭代器的函数，用来代替可迭代对象的遍历等操作，节约内存。
迭代器函数的类型
无限迭代器：包括count、cycle、repeat，用于生成无限序列的迭代器；
有限迭代器：接收一个或多个序列作为参数，进行组合、分组和过滤等；
组合生成器：多个序列的排列、组合等
无限迭代器
count
count本身是一个迭代器，实现了__iter__和__next__方法，用来生成无限的数字序列。
# 参数：
start=0：迭代的起点
step=1：步长
for i in count():
print(i)
if i == 1000:
break
accumulate
accumulate对一个序列的数据进行积累。
# 参数
iterable：可迭代对象
func：指定规则
from itertools import accumulate
print(list(accumulate([1,2,3,4], func=lambda x,y:x + y))) # 这是默认的规则
# 结果
[1, 3, 6, 10]
cycle
迭代器，对迭代对象进行无限的重复迭代。
# 参数：
iterable:可迭代对象
from itertools import cycle
j = 0
for i in cycle(range(2)):
j += 1
print(i) # 结果：0 1 0 1 0 1
if j == 6:
break
repeat
repeat用于反复生成相同的对象，注意它们其实指向的是同一个对象，只是生成了众多的引用。
# 参数
p_object：任何对象；
times：生成的次数，默认是无限的；
from itertools import repeat
for i in repeat([1,2,3], times=2):
print(i)
有限迭代器
迭代器拼接chain
chain可将多个迭代器拼接返回新的迭代器。
# 参数为众多的可迭代对象
from itertools import chain
x = list(chain(range(5),range(4)))
print(x) # [0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3]
数据筛选compress
compress 可用于对数据进行筛选，当 selectors 的某个元素为 true 时，则保留 data 对应位置的元素，否则去除，data位置不够默认为false。
# 参数
data：待筛选数据
selectors：筛选规则
from itertools import compress
x = list(compress({'name':'','age':''}, [0,1]))
print(x) # ['age']
数据分组groupby
groupby迭代器对可迭代对象的元素按指定的规则分组。
# 参数
data：需要分组的可迭代对象
key：分组规则
from itertools import groupby
x = groupby(['name','age'], key=len)
print([(x, list(y)) for x, y in x]) # [(4, ['name']), (3, ['age'])]
数据过滤
- dropwhile：
# 参数
predicate:过滤函数
iterable:迭代对象
from itertools import dropwhile
print(list(dropwhile(lambda x:x<1,[False,False,1,2,3]))) # [1, 2, 3]
对于 iterable 中的元素，如果 predicate(item) 为 true，则丢弃该元素，否则返回该项及所有后续项；如果所有的元素都返回False,那么全部保留。
- takewhile
# 参数
predicate:过滤函数
iterable:迭代对象
takewhile和dropwhile迭代器刚好相反，对于 iterable 中的元素，如果 predicate(item) 为 true，则保留该元素，只要 predicate(item) 为 false，则立即停止迭代，返回被迭代过的保留的元素。
- filterfalse
from itertools import filterfalse
print(list(filterfalse(None, ['', 1, []])))
filterfalse的过滤条件和内置函数filter刚好相反，保留返回false而丢弃返回True的元素。
ifilter:在py2中存在，py3已去除，使用内置函数filter替代。
starmap
starmap的功能和map函数非常相似，不过starmap的可迭代对象参数必须是元组序列，即它接受多个参数；
from itertools import starmap
print(list(starmap(lambda x:x, [[1,],[3,]])))
数据切片
- islice
# 参数
iterable:可迭代对象，支持字典和集合的切片，但返回的结果未知。
start: 起点
stop:终点
step:步长
from itertools import islice
print(list(islice([5,4,3,4,5,6],1,3,1)))
迭代器重复创建tee
from itertools import tee, takewhile
for t in tee([1,2,3], 4):
print(t)
print(id(t))
tee创建的多个迭代器都是相互独立的对象，默认创建两个独立的迭代器。
打包迭代器
izip:py2中存在，和py3的内置函数zip的功能相同。
zip_longest
# 参数
*iter：多个可迭代对象
fillvalue：缺失值的默认
from itertools import zip_longest
for z in zip_longest([1,2,3],[1,2],fillvalue=10):
print(z)
zip_longest和zip的功能相似，但是zip_longest会将所有的元素迭代完成，不够的用默认值替代。
组合生成器
组合生成器用来求多个序列的排列组合。
- product:求多个可迭代对象的笛卡尔积；
print(list(product('ABC', '123'))
# 结果
[('A', '1'), ('A', '2'), ('A', '3'), ('B', '1'), ('B', '2'), ('B', '3'), ('C', '1'), ('C', '2'), ('C', '3')]
# 其相当于：
def new_product():
res = []
for a in 'ABC':
for b in '123':
res.append((a,b))
return iter(res)
# 显然product的效率要高得多
- permutations：生成元素不可重复的排列；
from itertools import permutations
print(list(permutations('ABC',r=2)))
# 结果
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B')]
# 相当于
def new_permutations():
x = 'ABC'
res = []
for i, y in enumerate(x):
for z in x[:]:
if y ==z:
continue
res.append((y,z))
return iter(res)
- combinations：生成元素不可重复的组合；
print(list(combinations('ABC',r=2)))
# 结果
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]
# 相当于
def new_combinations():
x = 'ABC'
res = []
for i, y in enumerate(x):
for z in x[i + 1:]:
res.append((y,z))
return iter(res)
- combinations_with_replacement：生成元素可重复的组合；
from itertools import combinations_with_replacement
print(list(combinations_with_replacement('ABC',r=2)))
# 相当于
def new_combinations_with_replacement():
x = 'ABC'
res = []
for i, y in enumerate(x):
for z in x[i:]:
res.append((y,z))
return iter(res)
总结
一般来说，如果能够用迭代器的场景尽量使用迭代器，可以极大改善内存使用状况；
本模块比较常用的迭代器为：chain,dropwhile, zip_longest.