Python函數式編程中itertools模塊詳解

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容器與可迭代對象

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：實現瞭 __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：既實現瞭 __iter__，也實現瞭 __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。

這樣就比較清楚瞭，可迭代對象的范圍要大於容器。而且可迭代對象隻能使用一次，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

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

cycle 函數

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

repeat 函數用於重復返回某個值，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=" ")

怎麼看這個函數，都好像沒有太大用處。

enumerate 函數，添加序號

這個函數在前面的文章中，已經進行過簡單介紹，並且該函數在 __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。

accumulate 函數

該函數基於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 裡面的任意兩個值進行瞭比較，然後留下最大的值。

[1, 4, 4, 4, 5]

chain 與 groupby 函數

chain 函數用於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>)]

為瞭使用 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_longest 與 zip

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

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)

compress 函數

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)

islice、dropwhile、takewhile、filterfalse、filter

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。

本部分隻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

其中隻有 filterfalse 中的參數是函數在前，序列在後。

測試代碼如下，尤其註意第一個參數是 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)

總結

以上內容就是本文的全部內容，在使用無限迭代器函數 count，cycle，repeat 的時候，一定要註意即使停止。

本篇文章就到這裡瞭，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關註WalkonNet的更多內容！

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