您当前的位置:首页 > 电脑百科 > 程序开发 > 语言 > Python

十个Python Itertools方法助你事半功倍

时间:2023-11-17 14:46:03  来源:微信公众号  作者:Python学研大本营

简介

Python/ target=_blank class=infotextkey>Python的编程优势在于它的简洁性。这不仅是因为Python语法优雅,还因为它有许多精心设计的内置模块,可以帮助开发者高效地实现常用功能。

itertools模块就是一个很好的例子,它为开发者提供了许多强大的工具,可以用更短的代码来操作Python的可迭代对象,帮助开发者事半功倍地完成任务。

1. itertools.product():避免嵌套循环的巧妙方式

当程序变得越来越复杂时,可能需要编写嵌套循环。与此同时,Python代码将变得丑陋和难以阅读:

list_a = [1, 2020, 70]
list_b = [2, 4, 7, 2000]
list_c = [3, 70, 7]

for a in list_a:
    for b in list_b:
        for c in list_c:
            if a + b + c == 2077:
                print(a, b, c)
# 70 2000 7

如何改进上述代码,使其具有Python风格?

可以使用itertools.product()函数:

from itertools import product

list_a = [1, 2020, 70]
list_b = [2, 4, 7, 2000]
list_c = [3, 70, 7]

for a, b, c in product(list_a, list_b, list_c):
    if a + b + c == 2077:
        print(a, b, c)
# 70 2000 7

如上所示,它返回输入可迭代对象的笛卡尔积,帮助将3个嵌套的for循环合并为一个。

2. itertools.compress():过滤数据的便捷方式

可以通过一个或多个循环来过滤列表中的项目。

但有时候,可能不需要编写任何循环,而是使用函数itertools.compress()。

itertools.compress()函数返回一个迭代器,该迭代器根据对应的布尔掩码值对可迭代对象进行过滤。

例如,以下代码使用itertools.compress()函数选择真正的数据:

import itertools
leaders = ['Yang', 'Elon', 'Tim', 'Tom', 'Mark']
selector = [1, 1, 0, 0, 0]
print(list(itertools.compress(leaders, selector)))
# ['Yang', 'Elon']

第二个参数selector作为一个掩码,也可以定义为以下形式:

selector = [True, True, False, False, False]

3. itertools.groupby():对可迭代对象进行分组

itertools.groupby()函数是将可迭代对象中相邻的重复元素进行分组的一种便捷方式。

例如,可以对一个长字符串进行如下分组:

from itertools import groupby

for key, group in groupby('YAaANNGGG'):
    print(key, list(group))
# Y ['Y']
# A ['A']
# a ['a']
# A ['A']
# N ['N', 'N']
# G ['G', 'G', 'G']

此外,还可以利用它的第二个参数来告诉groupby()函数如何判断两个元素是否相同:

from itertools import groupby

for key, group in groupby('YAaANNGGG', lambda x: x.upper()):
    print(key, list(group))
# Y ['Y']
# A ['A', 'a', 'A']
# N ['N', 'N']
# G ['G', 'G', 'G']

4. itertools.combinations():获取可迭代对象中给定长度的所有组合

对于初学者来说,编写一个正确的函数来获取列表的所有可能组合可能需要一些时间。

实际上,如果使用itertools.combinations()函数,可以很容易地实现:

import itertools

author = ['Y', 'a', 'n', 'g']

result = itertools.combinations(author, 2)

for x in result:
    print(x)
# ('Y', 'a')
# ('Y', 'n')
# ('Y', 'g')
# ('a', 'n')
# ('a', 'g')
# ('n', 'g')

如上述程序所示,itertools.combinations()函数有两个参数,一个是原始可迭代对象,另一个是函数生成的子序列的长度。

5. itertools.permutations(): 获取可迭代对象中给定长度的所有排列

既然有一个函数可以获取所有组合,当然还有另一个名为itertools.permutations的函数可以获取所有可能的排列:

import itertools

author = ['Y', 'a', 'n', 'g']

result = itertools.permutations(author, 2)

for x in result:
    print(x)

# ('Y', 'a')
# ('Y', 'n')
# ('Y', 'g')
# ('a', 'Y')
# ('a', 'n')
# ('a', 'g')
# ('n', 'Y')
# ('n', 'a')
# ('n', 'g')
# ('g', 'Y')
# ('g', 'a')
# ('g', 'n')

如上所示,itertools.permutations()函数的使用方式与itertools.combinations()函数类似。唯一的区别在于它们的结果。

6. itertools.accumulate():从可迭代对象生成累积项

基于可迭代对象获取一系列累积值是一种常见的需求。借助itertools.accumulate()函数的帮助,不需要编写任何循环就能实现。

import itertools
import operator

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(itertools.accumulate(nums, operator.mul)))
# [1, 2, 6, 24, 120]

如果不想使用operator.mul,上述程序与以下程序相同:

import itertools

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(itertools.accumulate(nums, lambda a, b: a * b)))
# [1, 2, 6, 24, 120]

7. itertools.repeat(), itertools.cycle(), itertools.count():创建无限迭代器

在某些情况下,开发者需要获得一个无限迭代器。有3个函数可以帮助实现:

7.1 itertools.repeat():重复生成相同的项目

例如,可以按以下方式获取三个相同的“Yang”:

import itertools
print(list(itertools.repeat('Yang', 3)))
# ['Yang', 'Yang', 'Yang']

7.2 itertools.cycle():通过循环获取无限迭代器

itertools.cycle函数在中断循环之前不会停止:

import itertools

count = 0

for c in itertools.cycle('Yang'):
    if count >= 12:
        break
    else:
        print(c, end=',')
        count += 1
# Y,a,n,g,Y,a,n,g,Y,a,n,g,

7.3 itertools.count():生成一个无限的数字序列

如果需要的只是数字,可以使用itertools.count函数:

import itertools

for i in itertools.count(0, 2):
    if i == 20:
        break
    else:
        print(i, end=" ")
# 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

如上所示,它的第一个参数是起始数字,第二个参数是步长。

8. itertools.pAIrwise():轻松获取成对的元组

自Python 3.10以来,itertools模块新增了一个名为pairwise的新函数。它是一个简洁的工具,可以从可迭代对象生成连续重叠的成对元素。

import itertools

letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

result = itertools.pairwise(letters)

print(list(result))
# [('a', 'b'), ('b', 'c'), ('c', 'd'), ('d', 'e')]

9. itertools.takewhile():以不同的方式过滤元素

itertools.takewhile()返回一个迭代器,只要给定的谓词函数评估为True,该迭代器就会生成可迭代对象中的元素。

import itertools

nums = [1, 61, 7, 9, 2077]

print(list(itertools.takewhile(lambda x: x < 100, nums)))
# [1, 61, 7, 9]

此函数与内置的filter()函数不同。

filter函数将遍历整个列表:

nums = [1, 61, 7, 9, 2077]

print(list(filter(lambda x: x < 10, nums)))
# [1, 7, 9]

然而,itertools.takewhile函数会在评估函数为False时停止:

import itertools

nums = [1, 61, 7, 9, 2077]

print(list(itertools.takewhile(lambda x: x < 10, nums)))
# [1]

10. itertools.dropwhile():itertools.takewhile的反向操作

这个函数是上一个函数的逆操作。

itertools.takewhile()函数在True时返回可迭代对象中的元素,而itertools.dropwhile()函数会在True时删除可迭代对象的元素,并返回剩余的元素。

import itertools

nums = [1, 61, 7, 9, 2077]

print(list(itertools.dropwhile(lambda x: x < 100, nums)))
# [2077]


Tags:Python   点击:()  评论:()
声明:本站部分内容及图片来自互联网,转载是出于传递更多信息之目的,内容观点仅代表作者本人,不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担。如有任何标注错误或版权侵犯请与我们联系,我们将及时更正、删除。
▌相关推荐
Python 可视化:Plotly 库使用基础
当使用 Plotly 进行数据可视化时,我们可以通过以下示例展示多种绘图方法,每个示例都会有详细的注释和说明。1.创建折线图import plotly.graph_objects as go# 示例1: 创建简单...【详细内容】
2024-04-01  Search: Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
Python 办公神器:教你使用 Python 批量制作 PPT
介绍本文将介绍如何使用openpyxl和pptx库来批量制作PPT奖状。本文假设你已经安装了python和这两个库。本文的场景是:一名基层人员,要给一次比赛活动获奖的500名选手制作奖状,并...【详细内容】
2024-03-26  Search: Python  点击:(15)  评论:(0)  加入收藏
Python实现工厂模式、抽象工厂,单例模式
工厂模式是一种常见的设计模式,它可以帮助我们创建对象的过程更加灵活和可扩展。在Python中,我们可以使用函数和类来实现工厂模式。一、Python中实现工厂模式工厂模式是一种常...【详细内容】
2024-03-07  Search: Python  点击:(31)  评论:(0)  加入收藏
不可不学的Python技巧:字典推导式使用全攻略
Python的字典推导式是一种优雅而强大的工具,用于创建字典(dict)。这种方法不仅代码更加简洁,而且执行效率高。无论你是Python新手还是有经验的开发者,掌握字典推导式都将是你技能...【详细内容】
2024-02-22  Search: Python  点击:(32)  评论:(0)  加入收藏
如何进行Python代码的代码重构和优化?
Python是一种高级编程语言,它具有简洁、易于理解和易于维护的特点。然而,代码重构和优化对于保持代码质量和性能至关重要。什么是代码重构?代码重构是指在不改变代码外部行为的...【详细内容】
2024-02-22  Search: Python  点击:(32)  评论:(0)  加入收藏
Python开发者必备的八个PyCharm插件
在编写代码的过程中,括号几乎无处不在,以至于有时我们会拼命辨别哪个闭合括号与哪个开头的括号相匹配。这款插件能帮助解决这个众所周知的问题。前言在PyCharm中浏览插件列表...【详细内容】
2024-01-26  Search: Python  点击:(84)  评论:(0)  加入收藏
Python的Graphlib库,再也不用手敲图结构了
Python中的graphlib库是一个功能强大且易于使用的工具。graphlib提供了许多功能,可以帮助您创建、操作和分析图形对象。本文将介绍graphlib库的主要用法,并提供一些示例代码和...【详细内容】
2024-01-26  Search: Python  点击:(86)  评论:(0)  加入收藏
大语言模型插件功能在携程的Python实践
作者简介成学,携程高级安全研发工程师,关注Python/Golang后端开发、大语言模型等领域。一、背景2023年初,科技圈最火爆的话题莫过于大语言模型了,它是一种全新的聊天机器人模型,...【详细内容】
2024-01-26  Search: Python  点击:(73)  评论:(0)  加入收藏
如何使用Python、Apache Kafka和云平台构建健壮的实时数据管道
译者 | 李睿审校 | 重楼在当今竞争激烈的市场环境中,为了生存和发展,企业必须能够实时收集、处理和响应数据。无论是检测欺诈、个性化用户体验还是监控系统,现在都需要接近即时...【详细内容】
2024-01-26  Search: Python  点击:(46)  评论:(0)  加入收藏
Python分布式爬虫打造搜索引擎
简单分布式爬虫结构主从模式是指由一台主机作为控制节点负责所有运行网络爬虫的主机进行管理,爬虫只需要从控制节点那里接收任务,并把新生成任务提交给控制节点就可以了,在这个...【详细内容】
2024-01-25  Search: Python  点击:(58)  评论:(0)  加入收藏
▌简易百科推荐
Python 可视化:Plotly 库使用基础
当使用 Plotly 进行数据可视化时,我们可以通过以下示例展示多种绘图方法,每个示例都会有详细的注释和说明。1.创建折线图import plotly.graph_objects as go# 示例1: 创建简单...【详细内容】
2024-04-01  Python技术    Tags:Python   点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
Python 办公神器:教你使用 Python 批量制作 PPT
介绍本文将介绍如何使用openpyxl和pptx库来批量制作PPT奖状。本文假设你已经安装了python和这两个库。本文的场景是:一名基层人员,要给一次比赛活动获奖的500名选手制作奖状,并...【详细内容】
2024-03-26  Python技术  微信公众号  Tags:Python   点击:(15)  评论:(0)  加入收藏
Python实现工厂模式、抽象工厂,单例模式
工厂模式是一种常见的设计模式,它可以帮助我们创建对象的过程更加灵活和可扩展。在Python中,我们可以使用函数和类来实现工厂模式。一、Python中实现工厂模式工厂模式是一种常...【详细内容】
2024-03-07  Python都知道  微信公众号  Tags:Python   点击:(31)  评论:(0)  加入收藏
不可不学的Python技巧:字典推导式使用全攻略
Python的字典推导式是一种优雅而强大的工具,用于创建字典(dict)。这种方法不仅代码更加简洁,而且执行效率高。无论你是Python新手还是有经验的开发者,掌握字典推导式都将是你技能...【详细内容】
2024-02-22  子午Python  微信公众号  Tags:Python技巧   点击:(32)  评论:(0)  加入收藏
如何进行Python代码的代码重构和优化?
Python是一种高级编程语言,它具有简洁、易于理解和易于维护的特点。然而,代码重构和优化对于保持代码质量和性能至关重要。什么是代码重构?代码重构是指在不改变代码外部行为的...【详细内容】
2024-02-22  编程技术汇    Tags:Python代码   点击:(32)  评论:(0)  加入收藏
Python开发者必备的八个PyCharm插件
在编写代码的过程中,括号几乎无处不在,以至于有时我们会拼命辨别哪个闭合括号与哪个开头的括号相匹配。这款插件能帮助解决这个众所周知的问题。前言在PyCharm中浏览插件列表...【详细内容】
2024-01-26  Python学研大本营  微信公众号  Tags:PyCharm插件   点击:(84)  评论:(0)  加入收藏
Python的Graphlib库,再也不用手敲图结构了
Python中的graphlib库是一个功能强大且易于使用的工具。graphlib提供了许多功能,可以帮助您创建、操作和分析图形对象。本文将介绍graphlib库的主要用法,并提供一些示例代码和...【详细内容】
2024-01-26  科学随想录  微信公众号  Tags:Graphlib库   点击:(86)  评论:(0)  加入收藏
Python分布式爬虫打造搜索引擎
简单分布式爬虫结构主从模式是指由一台主机作为控制节点负责所有运行网络爬虫的主机进行管理,爬虫只需要从控制节点那里接收任务,并把新生成任务提交给控制节点就可以了,在这个...【详细内容】
2024-01-25  大雷家吃饭    Tags:Python   点击:(58)  评论:(0)  加入收藏
使用Python进行数据分析,需要哪些步骤?
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特...【详细内容】
2024-01-15  程序员不二    Tags:Python   点击:(161)  评论:(0)  加入收藏
Python语言的特点及应用场景, 同其它语言对比优势
Python语言作为一种高级编程语言,具有许多独特的特点和优势,这使得它在众多编程语言中脱颖而出。在本文中,我们将探讨Python语言的特点、应用场景以及与其他语言的对比优势。一...【详细内容】
2024-01-09    今日头条  Tags:Python语言   点击:(251)  评论:(0)  加入收藏
站内最新
站内热门
站内头条