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Python itertools函数多种用法详解 - 高效迭代器处理工具

Python itertools模块完全指南

掌握高效迭代器处理技巧,提升Python编程效率

itertools模块简介

Python的itertools模块提供了一系列高效的工具,用于创建和使用迭代器。这些函数受函数式编程语言如Haskell和APL的启发,专为快速和高效的内存使用而设计。

使用itertools模块可以:

  • 简化复杂的迭代逻辑
  • 高效处理大数据集(惰性求值)
  • 实现组合数学操作
  • 创建自定义迭代模式

无限迭代器

1. count - 创建数字序列

生成从指定数字开始、以指定步长无限递增的迭代器。

import itertools

# 从5开始,步长为3的无限序列
counter = itertools.count(start=5, step=3)

# 打印前5个元素
for i in range(5):
    print(next(counter))

输出结果: 5, 8, 11, 14, 17

2. cycle - 循环迭代

无限重复输入的可迭代对象内容。

import itertools

colors = ['red', 'green', 'blue']
color_cycle = itertools.cycle(colors)

# 打印8个元素
for i in range(8):
    print(next(color_cycle))

输出结果: red, green, blue, red, green, blue, red, green

3. repeat - 重复元素

重复生成指定对象,可以指定重复次数或无限重复。

import itertools

# 重复10次
repeater = itertools.repeat('Python', times=5)

for item in repeater:
    print(item)

输出结果: Python(重复5次)

组合迭代器

4. chain - 连接迭代器

将多个迭代器连接成一个连续的迭代器。

import itertools

list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
tuple1 = (4.5, 5.5)

combined = itertools.chain(list1, list2, tuple1)

for item in combined:
    print(item)

输出结果: 1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 4.5, 5.5

5. groupby - 分组迭代

根据键函数对连续元素进行分组。

import itertools

data = [('A', 90), ('A', 85), ('B', 92), 
        ('B', 88), ('C', 95), ('A', 89)]

# 按字母分组
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[0])
grouped = itertools.groupby(sorted_data, key=lambda x: x[0])

for key, group in grouped:
    print(f"组 {key}: {list(group)}")

输出结果:

组 A: [('A', 90), ('A', 85), ('A', 89)]

组 B: [('B', 92), ('B', 88)]

组 C: [('C', 95)]

排列组合迭代器

6. permutations - 排列

生成可迭代对象中所有可能的排列(顺序重要)。

import itertools

items = ['A', 'B', 'C']
perms = itertools.permutations(items, r=2)

for p in perms:
    print(p)

输出结果:

('A', 'B')

('A', 'C')

('B', 'A')

('B', 'C')

('C', 'A')

('C', 'B')

7. combinations - 组合

生成可迭代对象中所有可能的组合(顺序不重要)。

import itertools

items = ['A', 'B', 'C']
combs = itertools.combinations(items, r=2)

for c in combs:
    print(c)

输出结果:

('A', 'B')

('A', 'C')

('B', 'C')

8. product - 笛卡尔积

生成输入迭代器的笛卡尔积(相当于嵌套循环)。

import itertools

dice_faces = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
two_dice = itertools.product(dice_faces, repeat=2)

# 打印前10种组合
for i, combo in enumerate(two_dice):
    if i >= 10:
        break
    print(combo)

输出结果:

(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5)

(1, 6), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4)

总结:何时使用itertools

itertools模块是处理迭代任务的强大工具,特别适合:

  • 处理大型数据集(惰性求值节省内存)
  • 实现复杂的迭代逻辑
  • 生成排列组合
  • 创建数据处理管道

通过合理使用itertools,可以使代码更简洁、高效且Pythonic。掌握这些工具将显著提升你的Python编程能力!

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