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小編給大家分享一下Python函數式編程中itertools模塊怎么用，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
在正式開始前先補充一些基本概念在 Python 中存在容器 與 可迭代對象
容器：用來存儲多個元素的數據結構，例如 列表，元組，字典，集合等內容；
可迭代對象：實現了 __iter__ 方法的對象就叫做可迭代對象。
從可迭代對象中還衍生出 迭代器 與 生成器：
迭代器：既實現了 __iter__，也實現了 __next__ 方法的對象叫做迭代器；
生成器：具有 yield 關鍵字的函數都是生成器。
這樣就比較清楚了，可迭代對象的范圍要大于容器。而且可迭代對象只能使用一次，使用完畢再獲取值就會提示 StopIteration 異常。
除此之外，可迭代對象還有一些限制：
不能對可迭代對象使用 len 函數；
可以使用 next 方法處理可迭代對象，容器也可以通過 iter 函數轉換成迭代器；
for 語句會自動調用容器的 iter 函數，所以容器也能被循環迭代。
count 函數一般與 range 函數對比學習，例如 range 函數需要定義生成范圍的下限，上限與步長可選，而 count 函數不同，指定下限與步長，上限值不用聲明。
函數原型聲明如下
count(start=0, step=1) --> count object
測試代碼如下，其中必須添加跳出循環的判定條件，否則代碼會一直運行下去。
from itertools import count a = count(5, 10) for i in a: print(i) if i > 100: break
除此之外，count 函數還接收非整數參數，所以下述代碼中定義的也是正確的。
from itertools import count a = count(0.5, 0.1) for i in a: print(i) if i > 100: break
用 cycle 函數可以循環一組值，測試代碼如下所示：
from itertools import cycle
x = cycle('夢想橡皮擦abcdf')
for i in range(5):
print(next(x), end=" ")
print("\n")
print("*" * 100)
for i in range(5):
print(next(x), end=" ")代碼輸出如下內容：
夢 想 橡 皮 擦
****************************************************************************************************
a b c d f
可以看到 cycle 函數與 for 循環非常類似。
repeat 函數用于重復返回某個值，官方給出的函數描述如下所示：
class repeat(object): """ repeat(object [,times]) -> create an iterator which returns the object for the specified number of times. If not specified, returns the object endlessly.
進行一下簡單的測試，看一下效果：
from itertools import repeat
x = repeat('橡皮擦')
for i in range(5):
print(next(x), end=" ")
print("\n")
print("*" * 100)
for i in range(5):
print(next(x), end=" ")怎么看這個函數，都好像沒有太大用處。
這個函數在前面的文章中，已經進行過簡單介紹，并且該函數在 __builtins__ 包中，所以不再過多說明，基本格式如下所示：
enumerate(sequence, [start=0])
其中 start 參數是下標起始位置。
該函數基于給定的函數返回一個可迭代對象，默認是累加效果，即第二個參數為 operator.add，測試代碼如下：
from itertools import accumulate data = [1, 2, 3, 4, 5] # 計算累積和 print(list(accumulate(data))) # [1, 3, 6, 10, 15]
針對上述代碼，修改為累積。
from itertools import accumulate import operator data = [1, 2, 3, 4, 5] # 計算累積 print(list(accumulate(data, operator.mul)))
除此之外，第二個參數還可以為 max，min 等函數，例如下述代碼：
from itertools import accumulate data = [1, 4, 3, 2, 5] print(list(accumulate(data, max)))
代碼輸出如下內容，其實是將 data 里面的任意兩個值進行了比較，然后留下最大的值。
[1, 4, 4, 4, 5]
chain 函數用于將多個迭代器組合為單個迭代器，而 groupby 可以將一個迭代器且分為多個子迭代器。
首先展示一下 groupby 函數的應用：
from itertools import groupby
a = list(groupby('橡橡皮皮擦擦'))
print(a)輸出內容如下所示：
[('橡', <itertools._grouper object at 0x0000000001DD9438>),
('皮', <itertools._grouper object at 0x0000000001DD9278>),
('擦', <itertools._grouper object at 0x00000000021FF710>)]
為了使用 groupby 函數，建議先對原列表進行排序，因為它是有點像切片一樣，發現不同的就分出一個迭代器。
chain 函數的用法如下，將多個迭代對象進行拼接：
from itertools import groupby, chain
a = list(chain('ABC', 'AAA', range(1,3)))
print(a)zip 函數在之前的博客中已經進行過說明，zip_longest 與 zip 的區別就是，zip 返回的結果以最短的序列為準，而 zip_longest 以最長的為準。
測試代碼如下，自行比對結果即可。
from itertools import zip_longest
a = list(zip('ABC', range(5), [10, 20, 30, 40]))
print(a)
a = list(zip_longest('ABC', range(5), [10, 20, 30, 40]))
print(a)zip_logest 如果碰到長度不一致的序列，缺少部分會填充 None。
tee 函數可以克隆可迭代對象，產出多個生成器，每個生成器都可以產出輸入的各個元素。
from itertools import tee
a = list(tee('橡皮擦'))
print(a)該函數通過**謂詞（是否，True/False）**來確定對某個元素的取舍問題，最簡單的代碼如下所示：
from itertools import compress
a = list(compress('橡皮擦', (0, 1, 1)))
print(a)這幾個函數都是從輸入的可迭代對象中獲取一個子集，而且不修改元素本身。
本部分只羅列各個函數的原型聲明，具體用法直接參考使用即可。
islice(iterable, stop) --> islice object islice(iterable, start, stop[, step]) --> islice object dropwhile(predicate, iterable) --> dropwhile object takewhile(predicate, iterable) --> takewhile object filterfalse(function or None, sequence) --> filterfalse object
其中只有 filterfalse 中的參數是函數在前，序列在后。
測試代碼如下，尤其注意第一個參數是 callable 即函數。
from itertools import islice, dropwhile, takewhile, filterfalse a = list(filterfalse(lambda x: x in ["皮", "擦"], '橡皮擦')) print(a)
以上是“Python函數式編程中itertools模塊怎么用”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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