• python itertools模块练习


    参考 《python标准库》

    也可以参考Vamei博客

    列表用着很舒服,但迭代器不需要将所有数据同时存储在内存中。

    本章练习一下python 标准库中itertools模块

    合并 和 分解 迭代器

    • 1.chain() 

    处理多个序列,而不比构造一个大的,两个合在一起,遍历就好了

    >>> for i in chain(range(3),range(5,9)):
    ...     print i
    ... 
    0
    1
    2
    5
    6
    7
    8
    >>> 
    • 2.izip()

    类似zip,可以看出,izip 是生成迭代器了,而zip是列表

    >>> for i in izip(range(5),range(11,15)):
    ...     print i
    ... 
    (0, 11)
    (1, 12)
    (2, 13)
    (3, 14)
    >>> zip(range(5),range(11,15))
    [(0, 11), (1, 12), (2, 13), (3, 14)]
    >>> izip(range(5),range(11,15))
    <itertools.izip object at 0x7fcef2848560>
    • 3.islice()  按索引返回由输入迭代器所选的元素

    可以看到和slice的用法差不多,就正常切片

    >>> for i in islice(count(),5):
    ...     print i
    ... 
    0
    1
    2
    3
    4
    >>> for i in islice(count(),15,20):
    ...     print i
    ... 
    15
    16
    17
    18
    19
    >>> for i in islice(count(),0,100,20):
    ...     print i
    ... 
    0
    20
    40
    60
    80
    >>> 
    • 4.tee()

    正常的迭代器搞完了就GG了,这个就类似于复制迭代器,生成两个子的并列使用父迭代器,用了子的,父的就不能用了,尽量使用并列的迭代器,看例子。

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    r=islice(count(),5)
    i1,i2=tee(r,2)
    i3,i4=tee(i1,2)
    for ss in i3:    #ok
        print ss,
    print '-'*5
    for ss1 in i4:   #ok
        print ss1,
    print '-'*5
    for ss1 in i2:   #ok
        print ss1,
    print '-'*5
    for ss1 in i1:   #NG
        print ss1,
    print '-'*5
    for ss1 in r:    #NG
        print ss1,
    print '-'*5
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    0 1 2 3 4 -----
    0 1 2 3 4 -----
    0 1 2 3 4 -----
    -----
    -----
    
    Process finished with exit code 0    

    转换输入

    • 5.imap()

    这特么也能跟map一样?毙了狗了,试一试,效果果然一样,imap,前面一个函数,后面一个迭代器,返回一个迭代器,还记得map的用法吗?看python函数式编程吧。

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    
    for i in imap(lambda x:2*x,range(5)):
        print i
    print imap(lambda x:2*x,range(5))
    for i in imap(lambda x,y:x+y,range(11,15),islice(count(),4)):
        print i
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    0
    2
    4
    6
    8
    <itertools.imap object at 0x7f6e14f85710>
    11
    13
    15
    17
    
    Process finished with exit code 0
    • 6.starmap()

    两个问题,1、imap和starmap的区别?2、starmap对应在列表上是哪个函数的?注意他们返回的都是迭代器

    想了想,1、imap类似于map,只是返回迭代器而已,而starmap,第二个参数是元祖构成的列表,用*来分解(还记得**吗?就是分解字典的),当然这个例子的解决方案不是只有一个,我用列表解析和生成器解析又做了一遍,现在理解起来更透彻了,反正想节省内存,就往迭代器靠一靠。2、好像没有,函数式编程的内置函数就4个,感觉不一样。

    这里,map()有两个参数,一个是lambda所定义的函数对象,一个是包含有多个元素的表。

    re = map((lambda x: x+3),[1,3,5,6])
    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    
    a=zip(range(1,5),range(11,15))
    print a
    for i in starmap(lambda x,y:x+y,a):
        print i
    print starmap(lambda x,y:x+y,a)
    t=(i[0]+i[1] for i in a)
    print t
    for i in (i[0]+i[1] for i in a):
        print i
    
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    [(1, 11), (2, 12), (3, 13), (4, 14)]
    12
    14
    16
    18
    <itertools.starmap object at 0x7ff63d8396d0>
    <generator object <genexpr> at 0x7ff63d83f050>
    12
    14
    16
    18
    
    Process finished with exit code 0

    生成新值

    • 7.count()

    一直搞下去,搞来搞去的,不停

    • 8.cycle()

    这个更虎,不停的搞,搞完了,再搞一次,真特么牛逼

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    for i,j in izip(range(7),cycle(['a','b','c'])):
        print i,j
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    0 a
    1 b
    2 c
    3 a
    4 b
    5 c
    6 a
    
    Process finished with exit code 0
    • 9.repeat()

    字面意思,随你怎么搞,老子就不变

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    
    for i in repeat('wocao',5):
        print i
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    wocao
    wocao
    wocao
    wocao
    wocao
    
    Process finished with exit code 0

    稍微跟别的合体一下 这个可以有,我以后计数用这个,以前各种range(),烦的很

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    
    for i,j in izip(count(),repeat('wocao',5)):
        print i,j
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    0 wocao
    1 wocao
    2 wocao
    3 wocao
    4 wocao
    
    Process finished with exit code 0

    过滤

    • 10.dropwhile()  takewhile()

    这两个函数刚好相反,dropwhile()返回第一次条件false后,剩余所有的元素,也包括这个false的元素

    takewhile()返回没有遇到条件false前,所有正确的元素,不包括这个false的元素

    我感觉这个就是类似于测试,或者qc,我检查一下,takewhile()反正返回的都是满足条件的,dropwhile()返回的,那肯定是不满足条件才返回的,第一个就是false,剩余的不知道。

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    
    for i in dropwhile(lambda x:x<1,[-1,0,1,-1,3]):
        print i
    print '-'*10
    for i in takewhile(lambda x:x<1,[-1,0,1,-1,3]):
        print i
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    1
    -1
    3
    ----------
    -1
    0
    
    Process finished with exit code 0
    • 11.ifilter()  ifilterfalse()

    和filter类似,只返回true,ifilterfalse()只返回false

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    
    for i in ifilter(lambda x:x<1,[-1,0,1,-1,3]):
        print i
    print ifilter(lambda x:x<1,[-1,0,1,-1,3])
    
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    -1
    0
    -1
    <itertools.ifilter object at 0x7f660dda96d0>
    
    Process finished with exit code 0

    数据分组

    • 12.groupby()

    排序后,按数据进行分组,参考了cookbook3的例子

    扩展

    书上没的,现在更新了

    • 13.compress()

    根据第二个参数的真假情况,输出第一个参数

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    
    print compress('ABCD', [1, 1, 1, 0])
    for i in compress('ABCD', [1, 1, 1, 0]):
        print i
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    <itertools.compress object at 0x7f91386306d0>
    A
    B
    C
    
    Process finished with exit code 0
    • 14product()

    多个循环器集合的笛卡尔积。相当于嵌套循环 

    from itertools import *
    
    for m, n in product('abc', [1, 2]):
        print m, n
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    a 1
    a 2
    b 1
    b 2
    c 1
    c 2
    
    Process finished with exit code 0
    • 15 排列组合

    permutations('abc', 2)   # 从'abcd'中挑选两个元素,比如ab, bc, ... 将所有结果排序,返回为新的循环器。

    注意,上面的组合分顺序,即ab, ba都返回。

    combinations('abc', 2)   # 从'abcd'中挑选两个元素,比如ab, bc, ... 将所有结果排序,返回为新的循环器。

    注意,上面的组合不分顺序,即ab, ba的话,只返回一个ab。

    combinations_with_replacement('abc', 2) # 与上面类似,但允许两次选出的元素重复。即多了aa, bb, cc

    #!/usr/bin/python
    #coding=utf-8
    #__author__='dahu'
    #
    from itertools import *
    
    for m in  permutations('abc', 2):
        print m
    print '-'*10
    for i in combinations('abc', 2):
        print i
    print '-'*10
    for i in combinations_with_replacement('abc', 2):
        print i
    
    /usr/bin/python2.7 /home/dahu/nltk_data/my_itertools.py
    ('a', 'b')
    ('a', 'c')
    ('b', 'a')
    ('b', 'c')
    ('c', 'a')
    ('c', 'b')
    ----------
    ('a', 'b')
    ('a', 'c')
    ('b', 'c')
    ----------
    ('a', 'a')
    ('a', 'b')
    ('a', 'c')
    ('b', 'b')
    ('b', 'c')
    ('c', 'c')
    
    Process finished with exit code 0
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/6683232.html
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