Python標準庫之迴圈器(itertools)介紹

在迴圈對象和函數對象中，我們瞭解了迴圈器(iterator)的功能。迴圈器是對象的容器，包含有多個對象。通過調用迴圈器的next()方法 (__next__()方法，在Python 3.x中)，迴圈器將依次返回一個對象。直到所有的對象遍曆窮盡，迴圈器將舉出StopIteration錯誤。

在for i in iterator結構中，迴圈器每次返回的對象將賦予給i，直到迴圈結束。使用iter()內建函數，我們可以將諸如表、字典等容器變為迴圈器。比如:

代碼如下:

for i in iter([2, 4, 5, 6]):
print(i)

標準庫中的itertools包提供了更加靈活的產生迴圈器的工具。這些工具的輸入大都是已有的迴圈器。另一方面，這些工具完全可以自行使用Python實現，該包只是提供了一種比較標準、高效的實現方式。這也符合Python“只有且最好只有解決方案”的理念。

代碼如下:

# import the tools
from itertools import *

無窮迴圈器

count(5, 2) #從5開始的整數迴圈器，每次增加2，即5, 7, 9, 11, 13, 15 ...
cycle('abc') #重複序列的元素，既a, b, c, a, b, c ...
repeat(1.2) #重複1.2，構成無窮迴圈器，即1.2, 1.2, 1.2, ...

repeat也可以有一個次數限制:

repeat(10, 5) #重複10，共重複5次

函數式工具

函數式編程是將函數本身作為處理對象的編程範式。在Python中，函數也是對象，因此可以輕鬆的進行一些函數式的處理，比如map(), filter(), reduce()函數。

itertools包含類似的工具。這些函數接收函數作為參數，並將結果返回為一個迴圈器。

比如：

代碼如下:

from itertools import *
rlt = imap(pow, [1, 2, 3], [1, 2, 3])
for num in rlt:
print(num)

上面顯示了imap函數。該函數與map()函數功能相似，只不過返回的不是序列，而是一個迴圈器。包含元素1, 4, 27，即1**1, 2**2, 3**3的結果。函數pow(內建的乘方函數)作為第一個參數。pow()依次作用於後面兩個列表的每個元素，並收集合函式結果，組成返回的迴圈器。

此外，還可以用下面的函數:

代碼如下:

starmap(pow, [(1, 1), (2, 2), (3, 3)])

pow將依次作用於表的每個tuple。

ifilter函數與filter()函數類似，只是返回的是一個迴圈器。

代碼如下:

ifilter(lambda x: x > 5, [2, 3, 5, 6, 7]

將lambda函數依次作用於每個元素，如果函數返回True，則收集原來的元素。6, 7

此外，

代碼如下:

ifilterfalse(lambda x: x > 5, [2, 3, 5, 6, 7])

與上面類似，但收集返回False的元素。2, 3, 5

代碼如下:

takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1])

當函數返回True時，收集元素到迴圈器。一旦函數返回False，則停止。1, 3

代碼如下:

dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 7, 1])

當函數返回False時，跳過元素。一旦函數返回True，則開始收集剩下的所有元素到迴圈器。6, 7, 1。

組合工具

我們可以通過組合原有迴圈器，來獲得新的迴圈器。

代碼如下:

chain([1, 2, 3], [4, 5, 7]) # 串連兩個迴圈器成為一個。1, 2, 3, 4, 5, 7
product('abc', [1, 2]) # 多個迴圈器集合的笛卡爾積。相當於嵌套迴圈
for m, n in product('abc', [1, 2]):
print m, n

permutations('abc', 2) # 從'abcd'中挑選兩個元素，比如ab, bc, ... 將所有結果排序，返回為新的迴圈器。

注意，上面的組合分順序，即ab, ba都返回。

combinations('abc', 2) # 從'abcd'中挑選兩個元素，比如ab, bc, ... 將所有結果排序，返回為新的迴圈器。

注意，上面的組合不分順序，即ab, ba的話，只返回一個ab。

combinations_with_replacement('abc', 2) # 與上面類似，但允許兩次選出的元素重複。即多了aa, bb, cc。

groupby()

將key函數作用於原迴圈器的各個元素。根據key函數結果，將擁有相同函數結果的元素分到一個新的迴圈器。每個新的迴圈器以函數返回結果為標籤。

這就好像一群人的身高作為迴圈器。我們可以使用這樣一個key函數: 如果身高大於180，返回"tall"；如果身高底於160，返回"short";中間的返回"middle"。最終，所有身高將分為三個迴圈器，即"tall", "short", "middle"。

代碼如下:

def height_class(h):
if h > 180:
return "tall"
elif h < 160:
return "short"
else:
return "middle"friends = [191, 158, 159, 165, 170, 177, 181, 182, 190] friends = sorted(friends, key = height_class)

for m, n in groupby(friends, key = height_class):
print(m)
print(list(n))

注意，groupby的功能類似於UNIX中的uniq命令。分組之前需要使用sorted()對原迴圈器的元素，根據key函數進行排序，讓同組元素先在位置上靠攏。

其它工具

compress('ABCD', [1, 1, 1, 0]) # 根據[1, 1, 1, 0]的真假值情況，選擇第一個參數'ABCD'中的元素。A, B, C
islice() # 類似於slice()函數，只是返回的是一個迴圈器
izip() # 類似於zip()函數，只是返回的是一個迴圈器。

總結

itertools的工具都可以自行實現。itertools只是提供了更加成形的解決方案。

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