在循环对象和函数对象中,我们了解了循环器(iterator)的功能。循环器是对象的容器,包含有多个对象。通过调用循环器的next()方法 (__next__()方法,在Python 3.x中),循环器将依次返回一个对象。直到所有的对象遍历穷尽,循环器将举出StopIteration错误。
在for i in iterator结构中,循环器每次返回的对象将赋予给i,直到循环结束。使用iter()内置函数,我们可以将诸如表、字典等容器变为循环器。比如:
标准库中的itertools包提供了更加灵活的生成循环器的工具。这些工具的输入大都是已有的循环器。另一方面,这些工具完全可以自行使用Python实现,该包只是提供了一种比较标准、高效的实现方式。这也符合Python“只有且最好只有解决方案”的理念。
无穷循环器
count(5, 2) #从5开始的整数循环器,每次增加2,即5, 7, 9, 11, 13, 15 ...
cycle('abc') #重复序列的元素,既a, b, c, a, b, c ...
repeat(1.2) #重复1.2,构成无穷循环器,即1.2, 1.2, 1.2, ...
repeat也可以有一个次数限制:
repeat(10, 5) #重复10,共重复5次
函数式工具
函数式编程是将函数本身作为处理对象的编程范式。在Python中,函数也是对象,因此可以轻松的进行一些函数式的处理,比如map(), filter(), reduce()函数。
itertools包含类似的工具。这些函数接收函数作为参数,并将结果返回为一个循环器。
比如:
上面显示了imap函数。该函数与map()函数功能相似,只不过返回的不是序列,而是一个循环器。包含元素1, 4, 27,即1**1, 2**2, 3**3的结果。函数pow(内置的乘方函数)作为第一个参数。pow()依次作用于后面两个列表的每个元素,并收集函数结果,组成返回的循环器。
此外,还可以用下面的函数:
ifilter函数与filter()函数类似,只是返回的是一个循环器。
此外,
组合工具
我们可以通过组合原有循环器,来获得新的循环器。
permutations('abc', 2) # 从'abcd'中挑选两个元素,比如ab, bc, ... 将所有结果排序,返回为新的循环器。
注意,上面的组合分顺序,即ab, ba都返回。
combinations('abc', 2) # 从'abcd'中挑选两个元素,比如ab, bc, ... 将所有结果排序,返回为新的循环器。
注意,上面的组合不分顺序,即ab, ba的话,只返回一个ab。
combinations_with_replacement('abc', 2) # 与上面类似,但允许两次选出的元素重复。即多了aa, bb, cc。
groupby()
将key函数作用于原循环器的各个元素。根据key函数结果,将拥有相同函数结果的元素分到一个新的循环器。每个新的循环器以函数返回结果为标签。
这就好像一群人的身高作为循环器。我们可以使用这样一个key函数: 如果身高大于180,返回"tall";如果身高底于160,返回"short";中间的返回"middle"。最终,所有身高将分为三个循环器,即"tall", "short", "middle"。
注意,groupby的功能类似于UNIX中的uniq命令。分组之前需要使用sorted()对原循环器的元素,根据key函数进行排序,让同组元素先在位置上靠拢。
其它工具
compress('ABCD', [1, 1, 1, 0]) # 根据[1, 1, 1, 0]的真假值情况,选择第一个参数'ABCD'中的元素。A, B, C
islice() # 类似于slice()函数,只是返回的是一个循环器
izip() # 类似于zip()函数,只是返回的是一个循环器。
总结
itertools的工具都可以自行实现。itertools只是提供了更加成形的解决方案。
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