最近事情不是很多，想写一些技术文章分享给大家，同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理，所谓写清楚才能说清楚，说清楚才能想清楚，就是这个道理了。
很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic，一来更符合规范且容易阅读，二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的系统库itertools。
itertools库
迭代器（生成器）在Python中是一种很常用也很好用的数据结构，比起列表(list)来说，迭代器最大的优势就是延迟计算，按需使用，从而提高开发体验和运行效率，以至于在Python 3中map,filter等操作返回的不再是列表而是迭代器。
话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了，而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举，这时候我们今天的主角itertools就该上场了。
使用itertools
itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象，其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到，而在运行效率上反而更低，毕竟人家是系统库。
itertools.accumulate
简单来说就是累加。
- >>> import itertools
- >>> x = itertools.accumulate(range(10))
- >>> print(list(x))
- [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]
itertools.chain
连接多个列表或者迭代器。
- >>> x = itertools.chain(range(3), range(4), [3,2,1])
- >>> print(list(x))
- [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 3, 2, 1]
itertools.combinations
求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合
- >>> x = itertools.combinations(range(4), 3)
- >>> print(list(x))
- [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)]
itertools.combinations_with_replacement
允许重复元素的组合
- >>> x = itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2)
- >>> print(list(x))
- [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]
itertools.compress
按照真值表筛选元素
- >>> x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False))
- >>> print(list(x))
- [0, 2, 3]
itertools.count
就是一个计数器,可以指定起始位置和步长
- >>> x = itertools.count(start=20, step=-1)
- >>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
- [20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11]
itertools.cycle
循环指定的列表和迭代器
- >>> x = itertools.cycle('ABC')
- >>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
- ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A']
itertools.dropwhile
按照真值函数丢弃掉列表和迭代器前面的元素
- >>> x = itertools.dropwhile(lambda e: e < 5, range(10))
- >>> print(list(x))
- [5, 6, 7, 8, 9]
itertools.filterfalse
保留对应真值为False的元素
- >>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (1, 5, 3, 6, 9, 4))
- >>> print(list(x))
- [5, 6, 9]
itertools.groupby
按照分组函数的值对元素进行分组
- >>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8)
- >>> for condition, numbers in x:
- ... print(condition, list(numbers))
- True [0, 1, 2, 3, 4]
- False [5, 6, 7, 8]
- True [9]
itertools.islice
上文使用过的函数，对迭代器进行切片
- >>> x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2)
- >>> print(list(x))
- [0, 2, 4, 6, 8]
itertools.permutations
产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)
- >>> x = itertools.permutations(range(4), 3)
- >>> print(list(x))
- [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 1), (0, 2, 3), (0, 3, 1), (0, 3, 2), (1, 0, 2), (1, 0, 3), (1, 2, 0), (1, 2, 3), (1, 3, 0), (1, 3, 2), (2, 0, 1), (2, 0,3), (2, 1, 0), (2, 1, 3), (2, 3, 0), (2, 3, 1), (3, 0, 1), (3, 0, 2), (3, 1, 0), (3, 1, 2), (3, 2, 0), (3, 2, 1)]
itertools.product
产生多个列表和迭代器的(积)
- >>> x = itertools.product('ABC', range(3))
- >>>
- >>> print(list(x))
- [('A', 0), ('A', 1), ('A', 2), ('B', 0), ('B', 1), ('B', 2), ('C', 0), ('C', 1), ('C', 2)]
itertools.repeat
简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器
- >>> x = itertools.repeat(0, 5)
- >>> print(list(x))
- [0, 0, 0, 0, 0]
itertools.starmap
类似map
- >>> x = itertools.starmap(str.islower, 'aBCDefGhI')
- >>> print(list(x))
- [True, False, False, False, True, True, False, True, False]
itertools.takewhile
与dropwhile相反，保留元素直至真值函数值为假。
- >>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10))
- >>> print(list(x))
- [0, 1, 2, 3, 4]
itertools.tee
这个函数我也不是很懂，似乎是生成指定数目的迭代器
- >>> x = itertools.tee(range(10), 2)
- >>> for letters in x:
- ... print(list(letters))
- ...
- [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
- [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
itertools.zip_longest
类似于zip，不过已较长的列表和迭代器的长度为准
- >>> x = itertools.zip_longest(range(3), range(5))
- >>> y = zip(range(3), range(5))
- >>> print(list(x))
- [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (None, 3), (None, 4)]
- >>> print(list(y))
- [(0, 0), (1, 1), (2, 2)]
结语
大概就总结到这里，不过老实说Python的各种语言特性和库还是要多用才能熟练，最终达到随手拈来的程度，装逼的说就是由术入道。
