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Python的編程優(yōu)勢(shì)在于它的簡(jiǎn)潔性。這不僅是因?yàn)镻ython語(yǔ)法優(yōu)雅，還因?yàn)樗性S多精心設(shè)計(jì)的內(nèi)置模塊，可以幫助開(kāi)發(fā)者高效地實(shí)現(xiàn)常用功能。
itertools模塊就是一個(gè)很好的例子，它為開(kāi)發(fā)者提供了許多強(qiáng)大的工具，可以用更短的代碼來(lái)操作Python的可迭代對(duì)象，幫助開(kāi)發(fā)者事半功倍地完成任務(wù)。
當(dāng)程序變得越來(lái)越復(fù)雜時(shí)，可能需要編寫嵌套循環(huán)。與此同時(shí)，Python代碼將變得丑陋和難以閱讀：
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如何改進(jìn)上述代碼，使其具有Python風(fēng)格？
可以使用itertools.product()函數(shù)：
from itertools import productlist_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，它返回輸入可迭代對(duì)象的笛卡爾積，幫助將3個(gè)嵌套的for循環(huán)合并為一個(gè)。
可以通過(guò)一個(gè)或多個(gè)循環(huán)來(lái)過(guò)濾列表中的項(xiàng)目。
但有時(shí)候，可能不需要編寫任何循環(huán)，而是使用函數(shù)itertools.compress()。
itertools.compress()函數(shù)返回一個(gè)迭代器，該迭代器根據(jù)對(duì)應(yīng)的布爾掩碼值對(duì)可迭代對(duì)象進(jìn)行過(guò)濾。
例如，以下代碼使用itertools.compress()函數(shù)選擇真正的數(shù)據(jù)：
import itertoolsleaders = ['Yang', 'Elon', 'Tim', 'Tom', 'Mark']selector = [1, 1, 0, 0, 0]print(list(itertools.compress(leaders, selector)))# ['Yang', 'Elon']第二個(gè)參數(shù)selector作為一個(gè)掩碼，也可以定義為以下形式：
selector = [True, True, False, False, False]itertools.groupby()函數(shù)是將可迭代對(duì)象中相鄰的重復(fù)元素進(jìn)行分組的一種便捷方式。
例如，可以對(duì)一個(gè)長(zhǎng)字符串進(jìn)行如下分組：
from itertools import groupbyfor 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，還可以利用它的第二個(gè)參數(shù)來(lái)告訴groupby()函數(shù)如何判斷兩個(gè)元素是否相同：
from itertools import groupbyfor 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']對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，編寫一個(gè)正確的函數(shù)來(lái)獲取列表的所有可能組合可能需要一些時(shí)間。
實(shí)際上，如果使用itertools.combinations()函數(shù)，可以很容易地實(shí)現(xiàn)：
import itertoolsauthor = ['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()函數(shù)有兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是原始可迭代對(duì)象，另一個(gè)是函數(shù)生成的子序列的長(zhǎng)度。
既然有一個(gè)函數(shù)可以獲取所有組合，當(dāng)然還有另一個(gè)名為itertools.permutations的函數(shù)可以獲取所有可能的排列：
import itertoolsauthor = ['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()函數(shù)的使用方式與itertools.combinations()函數(shù)類似。唯一的區(qū)別在于它們的結(jié)果。
基于可迭代對(duì)象獲取一系列累積值是一種常見(jiàn)的需求。借助itertools.accumulate()函數(shù)的幫助，不需要編寫任何循環(huán)就能實(shí)現(xiàn)。
import itertoolsimport operatornums = [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，上述程序與以下程序相同：
import itertoolsnums = [1, 2, 3, 4, 5]print(list(itertools.accumulate(nums, lambda a, b: a * b)))# [1, 2, 6, 24, 120]在某些情況下，開(kāi)發(fā)者需要獲得一個(gè)無(wú)限迭代器。有3個(gè)函數(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)：
例如，可以按以下方式獲取三個(gè)相同的“Yang”：
import itertoolsprint(list(itertools.repeat('Yang', 3)))# ['Yang', 'Yang', 'Yang']itertools.cycle函數(shù)在中斷循環(huán)之前不會(huì)停止：
import itertoolscount = 0for 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,如果需要的只是數(shù)字，可以使用itertools.count函數(shù)：
import itertoolsfor 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，它的第一個(gè)參數(shù)是起始數(shù)字，第二個(gè)參數(shù)是步長(zhǎng)。
自Python 3.10以來(lái)，itertools模塊新增了一個(gè)名為pairwise的新函數(shù)。它是一個(gè)簡(jiǎn)潔的工具，可以從可迭代對(duì)象生成連續(xù)重疊的成對(duì)元素。
import itertoolsletters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']result = itertools.pairwise(letters)print(list(result))# [('a', 'b'), ('b', 'c'), ('c', 'd'), ('d', 'e')]itertools.takewhile()返回一個(gè)迭代器，只要給定的謂詞函數(shù)評(píng)估為True，該迭代器就會(huì)生成可迭代對(duì)象中的元素。
import itertoolsnums = [1, 61, 7, 9, 2077]print(list(itertools.takewhile(lambda x: x < 100, nums)))# [1, 61, 7, 9]此函數(shù)與內(nèi)置的filter()函數(shù)不同。
filter函數(shù)將遍歷整個(gè)列表：
nums = [1, 61, 7, 9, 2077]print(list(filter(lambda x: x < 10, nums)))# [1, 7, 9]然而，itertools.takewhile函數(shù)會(huì)在評(píng)估函數(shù)為False時(shí)停止：
import itertoolsnums = [1, 61, 7, 9, 2077]print(list(itertools.takewhile(lambda x: x < 10, nums)))# [1]這個(gè)函數(shù)是上一個(gè)函數(shù)的逆操作。
itertools.takewhile()函數(shù)在True時(shí)返回可迭代對(duì)象中的元素，而itertools.dropwhile()函數(shù)會(huì)在True時(shí)刪除可迭代對(duì)象的元素，并返回剩余的元素。
import itertoolsnums = [1, 61, 7, 9, 2077]print(list(itertools.dropwhile(lambda x: x < 100, nums)))# [2077]本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-27606-0.html簡(jiǎn)潔編程之道，十個(gè)Python Itertools方法助你事半功倍
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