前情回顧

大家好，我又回來了。今天我會繼續(xù)和大家分享itertools這個神奇的自帶庫，首先，讓我們回顧一下上一期結(jié)尾的時候我們講到的3個方法：

combinations()

combinations_with_replacement()

permutations()

讓我們對這3個在排列組合中經(jīng)常會使用到的函數(shù)做個總結(jié)

combinations()

基礎(chǔ)概念

模板：combinations(iterable, n)

參數(shù)：iterable為可迭代的對象(list,tuple...), n為想要的組合包含的元素數(shù)

返回值： 返回在iterable里n個元素組成的tuple的全部組合(不考慮順序，元素自身不可重復(fù))

應(yīng)用實例

import itertools as it

lst = [1,2,3]

result = list(it.combinations(lst,2))

print(result)

Out: [(1, 2), (1, 3), (2, 3)]

這里我們從lst這個list里面選取所有由兩個元素組成的組合，得到結(jié)果如圖所示，這里沒有考慮順序，因此我們不會看到(1，2)和(2，1)被算作兩種組合，元素自身不可重復(fù)，所以沒有(1，1)，(2，2)，(3，3)的組合出現(xiàn)

combinations_with_replacement()

基礎(chǔ)概念

模板：combinations_with_replacement(iterable, n)

參數(shù)：iterable為可迭代的對象(list,tuple...), n為想要的組合包含的元素數(shù)

返回值： 返回在iterable里n個元素組成的tuple的全部組合(不考慮順序，元素自身可重復(fù))

應(yīng)用實例

import itertools as it

lst = [1,2,3]

result = list(it.combinations_with_replacement(lst,2))

print(result)

Out: [(1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3), (3, 3)]

和剛才的區(qū)別是多了(1，1)，(2，2)，(3，3)的組合，也就是說允許每個元素自己和自己組合

permutations()

基礎(chǔ)概念

模板：permutations(iterable, n=None)

參數(shù)：iterable為可迭代的對象(list,tuple...), n為想要的組合包含的元素數(shù)

返回值： 返回在iterable里n個元素組成的tuple的全部組合(考慮順序，元素自身不可重復(fù))

應(yīng)用實例

import itertools as it

lst = [1,2,3]

result = list(it.permutations(lst,2))

print(result)

Out: [(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2)]

我們用permutations得到的結(jié)果是自身元素不能重復(fù)的情況下，一個iterable里面由n個元素構(gòu)成的全部組合，考慮順序

不同點匯總

我們這里可以簡單匯總一下三個函數(shù)的不同點，匯總一張精華滿滿的表格送個大家，希望大家如果日后有一天需要用到的話可以回來我這里看看，順便給勤勞的博主點個贊也是好的:+1:

函數(shù)

組合的元素個數(shù)

示例 list

輸出結(jié)果

特點

combinations()

2

[1,2,3]

(1, 2), (1, 3), (2, 3)

元素自身不能重復(fù)，不考慮順序

combinations_with_replacement()

2

[1,2,3]

(1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3), (3, 3)

元素自身能重復(fù)，不考慮順序

permutations()

2

[1,2,3]

(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2)

元素自身不能重復(fù)，考慮順序

我必須吐槽一下sf的這個markdown，連個表格的快捷方式都沒有么。。。。

數(shù)字序列

在完美的收尾了上一期的內(nèi)容后我們可以繼續(xù)前進(jìn)了，使用itertools，我們可以輕松地在無限序列上生成迭代器。接下來我們主要看看和數(shù)字序列相關(guān)的方法和功能。

首先我們來看一個生成奇數(shù)偶數(shù)的例子，如果不知道itertools的情況下，我們利用生成器的解決方案如下：

def evens():

"""Generate even integers, starting with 0."""

n = 0

while True:

yield n

n += 2

def odds():

"""Generate odd integers, starting with 1."""

n = 1

while True:

yield n

n += 2

evens = evens()

even_numbers = list(next(evens) for _ in range(5))

print(even_numbers)

odds = odds()

odd_numbers = list(next(odds) for _ in range(5))

print(odd_numbers)

Out：[0, 2, 4, 6, 8]

[1, 3, 5, 7, 9]

現(xiàn)在我們可以利用itertools里面的it.count()方法進(jìn)行優(yōu)化：

import itertools as it

evens = it.count(step=2)

even_numbers = list(next(evens) for _ in range(5))

print(even_numbers)

odds = it.count(start=1, step=2)

odd_numbers = list(next(odds) for _ in range(5))

print(odd_numbers)

Out：[0, 2, 4, 6, 8]

[1, 3, 5, 7, 9]

itertools.count()這個方法主要就是用來計數(shù)，默認(rèn)從0開始，我們可以通過設(shè)置start關(guān)鍵字參數(shù)從任何數(shù)字開始計數(shù)，默認(rèn)為0.同樣也可以設(shè)置step關(guān)鍵字參數(shù)來確定從count()返回的數(shù)字之間的間隔，默認(rèn)為1。

再來看其它兩個用到itertools count方法的例子：

>>> count_with_floats = it.count(start=0.5, step=0.75)

>>> list(next(count_with_floats) for _ in range(5))

[0.5, 1.25, 2.0, 2.75, 3.5]

可以用來計算float類型

>>> negative_count = it.count(start=-1, step=-0.5)

>>> list(next(negative_count) for _ in range(5))

[-1, -1.5, -2.0, -2.5, -3.0]

或是負(fù)數(shù)也沒有問題

在某些方面，count()類似于內(nèi)置range()函數(shù)，但count()總是返回?zé)o限序列。

count()函數(shù)甚至模擬了內(nèi)置的enumrate()功能：

import itertools as it

print(list(zip(it.count(), ['a', 'b', 'c'])))

Out:[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')]

其他有意思的方法

repeat(object, times=1)

首先讓我們看一下itertools里面的repeat放法，它的功能是返回一個值的無限序列：

all_ones = it.repeat(1) # 1, 1, 1, 1, ...

all_twos = it.repeat(2) # 2, 2, 2, 2, ...

如果我們希望可以指定返回序列的長度，我們可以在方法的第二個參數(shù)加上想要的序列長度即可：

five_ones = it.repeat(1, 5) # 1, 1, 1, 1, 1

three_fours = it.repeat(4, 3) # 4, 4, 4

cycle(iterable)

接著估計你可能想到了，那如果我們想要不斷循環(huán)兩個數(shù)呢？答案是itertools的cycle方法：

alternating_ones = it.cycle([1, -1]) # 1, -1, 1, -1, 1, -1, ...

如果你想要輸出上面的alternating_ones是不可能的，因為這是一個無限序列，你會收到下面的錯誤：

Traceback (most recent call last):

File "C:\Users\Desktop\itertools.py", line 48, in

alternating_ones = list(it.cycle([0, 1]))

MemoryError

accumulate(iterable, func=operator.add)

itertools.accumulate()函數(shù), 這個函數(shù)有些特殊，它接受兩個參數(shù) ：

一個可迭代的輸入

一個二進(jìn)制函數(shù)func(即一個具有兩個輸入的函數(shù))

并返回一個迭代器，用于將func應(yīng)用于輸入元素的累積結(jié)果。看一個小栗子：

>>> import operator

>>> list(it.accumulate([1, 2, 3, 4, 5], operator.add))

[1, 3, 6, 10, 15]

accumulate()返回的迭代器中的第一個值始終是輸入序列中的第一個值。在這個例子中，是1,因為1是 [1,2,3,4,5]中的第一個值。

輸出迭代器中的下一個值是輸入序列的前兩個元素的總和：add(1,2)= 3，所以操作模式如下：

add(3, 3) = add(add(1, 2), 3) = 6

以此類推，最終得到最后的答案。實際上accumulate()的第二個參數(shù)本身就是默認(rèn)為operator.add()，因此前面的示例可以簡化為：

>>> list(it.accumulate([1, 2, 3, 4, 5]))

[1, 3, 6, 10, 15]

我們也可以自己添加別的方法到第二個參數(shù)里：

>>> list(it.accumulate([9, 21, 17, 5, 11, 12, 2, 6], min))

[9, 9, 9, 5, 5, 5, 2, 2]

好啦，itertools 有關(guān)于數(shù)字序列方面的方法我就簡單介紹到這里啦，有需要的朋友可以自己去看看，其實還是非常實用的，不是類似lambda那些花哨的方法

對List和字符串的相關(guān)操作

itertools.product 實現(xiàn)交叉組合

>>> product([1, 2], ['a', 'b'])

(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')

此處實現(xiàn)兩個可迭代序列的元素組合。

itertools.tee 從一個輸入序列生成任意數(shù)量的生成器

>>> iter1, iter2 = it.tee(['a', 'b', 'c'], 2)

>>> list(iter1)

['a', 'b', 'c']

>>> list(iter2)

['a', 'b', 'c']

注意這里的iter1和iter2相互不會一影響。是一個深復(fù)制

islice(iterable, stop) islice(iterable, start, stop, step=1) 切片

>>> islice([1, 2, 3, 4], 3)

1, 2, 3

>>> islice([1, 2, 3, 4], 1, 2)

2, 3

這里和list最大的區(qū)別在于返回對象是一個迭代器，并不是一個list，islice(iterable, stop)中stop是切片截至的index，和list切片一樣，并不會包括stop本身的值。如果想要指定切片起始位置和不長，就使用islice(iterable, start, stop, step=1)

chain(*iterables)

>>> chain('abc', [1, 2, 3]) #

'a', 'b', 'c', 1, 2, 3

返回一個鏈對象，其__next __()方法返回第一個iterable中的元素，直到它耗盡，然后是來自下一個iterable的元素，直到所有的iterables都用完為止。

這里有一點需要注意，chain()函數(shù)有一個類方法.from_iterable()，它將一個iterable作為參數(shù)。迭代的元素本身必須是可迭代的，因此效應(yīng)是chain.from_iterable()某種程度上可以實現(xiàn)類似 list.extend() 或者 list.append() 的功能， 我們一起看一個混合了很多itertools中其他方法的綜合小栗子：

import itertools as it

cycle = it.chain.from_iterable(it.repeat('abc'))

result = list(it.islice(cycle,8))

print(result)

Out: ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b']

這里其實it.chain.from_iterable里面甚至可以放進(jìn)一個無限序列，不一定是定長的。

總結(jié)

這一期的內(nèi)容沒有那么長，我們簡單了解了一下itertools的基礎(chǔ)好用的方法，下一期就是簡單實戰(zhàn)了，我自己在網(wǎng)上找了一些非常不錯的案例，照貓畫虎練習(xí)了一下，打算在下一期和大家一起分享。這次的文章就到這里啦，我們下期見！！！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python flagin flagout_Python 进阶之路 (十) 再立Flag, 社区最全的itertools深度解析（中）...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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