python的itertools包怎么使用

這篇文章主要介紹了python的itertools包怎么使用的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇python的itertools包怎么使用文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

前言：

Python的內建模塊itertools提供了非常有用的用于操作迭代對象的函數，itertools提供的幾個“無限”迭代器

1、count()創建自然數序列

import itertools
 
n = 0
natuals = itertools.count(1)
for m in natuals:
    print(m)

   因為count(n)會創建一個無限的迭代器，起始數字為n，迭代至無窮大。所以上述代碼會打印出自然數序列，根本停不下來，只能按Ctrl+C退出。

運行結果：

0 1 2 3 4 5 6 7 ...

2、cycle()創建序列循環

        cycle()會把傳入的一個序列無限重復下去。

示例1、循環列表中的內容：

natuals = itertools.cycle([1, 2, 3])
for m in natuals:
    print(m)

運行結果：

1 2 3 1 2 3 1 2 3 ...

示例2、字符串中字符循環：

import itertools
cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一種
for c in cs:
    print(c)

運行結果：

A B C A B C A B C ...

3、repeat()把一個元素有限次重復

       repeat()負責把一個元素無限重復下去（默認行為），不過如果提供第二個參數就可以限定重復次數。

ns = itertools.repeat('A', 3)
for n in ns:
    print(n)

運行結果：

A A A ...

4、takewhile()根據條件判斷來截取出一個有限的序列

        無限序列只有在for迭代時才會無限地迭代下去，如果只是創建了一個迭代對象，它不會事先把無限個元素生成出來，事實上也不可能在內存中創建無限多個元素。無限序列雖然可以無限迭代下去，但是通常我們會通過takewhile()等函數根據條件判斷來截取出一個有限的序列。

import itertools
 
natuals = itertools.count(1)
ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)
print(list(ns))

運行結果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

迭代器測試：

        對于有限數據的迭代器，每調用一次，迭代器內數據彈出。

import itertools
 
natuals = itertools.count(1)
ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 3, natuals)
for n in ns:
    print(n)
 
print(list(ns))

運行結果：

1 2 3 []

5、chain()迭代對象串聯

        chain()可以把一組迭代對象串聯起來，形成一個更大的迭代器。

for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):
    print(c)

運行結果：

'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'

6、groupby()迭代器元素分組

       groupby()把迭代器中相鄰的重復元素挑出來放在一起，更多的用于字符串。

for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):
    print(key, list(group))

運行結果：

A ['A', 'A', 'A']
B ['B', 'B', 'B']
C ['C', 'C']
A ['A', 'A', 'A']

        實際上挑選規則是通過函數完成的，只要作用于函數的兩個元素返回的值相等，這兩個元素就被認為是在一組的，而函數返回值作為組的key。如果我們要忽略大小寫分組，就可以讓元素'A'和'a'都返回相同的key。

for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):
    print(key, list(group))

運行結果：

A ['A', 'a', 'a']
B ['B', 'B', 'b']
C ['c', 'C']
A ['A', 'A', 'a']

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