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
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
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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。
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from itertools import counta = 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。
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from itertools import counta = 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：
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from itertools import cyclex = 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
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a b c d f
可以看到 cycle 函數與 for 循環非常類似。
repeat 函數
repeat 函數用于重復返回某個值，官方給出的函數描述如下所示：
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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：
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from itertools import repeatx = 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。
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，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：
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enumerate(sequence, [start=0]) |
其中 start 參數是下標起始位置。
accumulate 函數
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：
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from itertools import accumulatedata = [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。
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from itertools import accumulateimport operatordata = [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：
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from itertools import accumulatedata = [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 與 groupby 函數
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：
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from itertools import groupbya = 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：
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from itertools import groupby, chaina = 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。
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from itertools import zip_longesta = 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。
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from itertools import teea = 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：
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from itertools import compressa = 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。
本部分只羅列各個函數的原型聲明，具體用法直接參考使用即可。
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islice(iterable, stop) --> islice objectislice(iterable, start, stop[, step]) --> islice objectdropwhile(predicate, iterable) --> dropwhile objecttakewhile(predicate, iterable) --> takewhile objectfilterfalse(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。
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from itertools import islice, dropwhile, takewhile, filterfalsea = 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，一定要注意即使停止。
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關注服務器之家的更多內容！
原文鏈接：https://blog.csdn.net/hihell/article/details/120181580
