Python中itertools的用法详解

iterator

循环器(iterator)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

for i in iter([2, 4, 5, 6]): print i

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。

# import the toolsfrom itertools import *

无穷循环器

# 从5开始的整数循环器，每次增加2，即5, 7, 9, 11, 13, 15 ...count(5, 2)  # 重复序列的元素，既a, b, c, a, b, c ...cycle('abc') # 重复1.2，构成无穷循环器，即1.2, 1.2, 1.2, ...repeat(1.2)  # repeat也可以有一个次数限制:repeat(10, 5) #重复5次10

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。

from itertools import *rlt = imap(pow, [1, 2, 3], [1, 2, 3])for num in rlt: print(num)

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:

starmap(pow, [(1, 1), (2, 2), (3, 3)])

pow将依次作用于表的每个tuple。

ifilter函数与filter()函数类似，只是返回的是一个循环器。

ifilter(lambda x: x > 5, [2, 3, 5, 6, 7]

将lambda函数依次作用于每个元素，如果函数返回True，则收集原来的元素：6, 7。

此外，

ifilterfalse(lambda x: x > 5, [2, 3, 5, 6, 7])

与上面类似，但收集返回False的元素：2, 3, 5。

takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1])

当函数返回True时，收集元素到循环器。一旦函数返回False，则停止：1, 3。

dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1])

当函数返回False时，跳过元素。一旦函数返回True，则开始收集剩下的所有元素到循环器：6, 7, 1。

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。