python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数
首先,我们看看itertools提供的几个无限迭代器
>>> import itertools >>> natuals=itertools.count(1) >>> for n in natuals: ... print(n) ... 1 2 3 ...
因为count()会创建一个无限迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能按Ctrl+c退出
cycle()
会把传入的一个序列无限重复下去:
>>> cs=itertools.cycle('abc') >>> for c in cs: ... print(c) ... a b c a b c ...
同样停不下来
repeat()负责把一个元素无限重复下去,不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数
>>> ns=itertools.repeat('A',3) >>> for n in ns: ... print(n) ... A A A
无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去,如果只是创建了一个迭代对象,它不会事先把无限个元素生成出来,事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去,但是通常我们会通过takewhile()等函数根据调校判断来截取出一个有限序列
>>> natuals=itertools.count(1) >>> ns=itertools.takewhile(lambda x:x<=10,natuals) >>> list(ns) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
itertools
提供的几个迭代器操作函数更加有用:
chain()
chain()可以把一组迭代对象串联起来,形成一个更大的迭代器
>>> for c in itertools.chain('ABC','XYZ'): ... print(c) ... A B C X Y Z
groupby()
groupby()
把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起:
>>> for key,group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'): ... print(key,list(group)) ... A ['A', 'A', 'A'] B ['B', 'B', 'B'] C ['C', 'C'] A ['A', 'A', 'A']
实际上挑选规则是通过函数完成的,只要作用于函数的的两个元素返回的值相等,这两个元素就被认为是在一组的,而函数的返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组,就可以让元素'A'和‘a'都返回相同的key
>>> for key,group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa',lambda c:c.upper()): ... print(key,list(group)) ... A ['A', 'a', 'a'] B ['B', 'B', 'b'] C ['c', 'C'] A ['A', 'A', 'a']
练习
计算圆周率可以根据公式
#step1 创建一个奇数序列 1,3,5,7,9,... #step2 取该序列的前N项 1,3,5,7,9,。。。 2*N-1 #step添加正负符号并用4除
pi.py
import itertools def pi(N): # step 1: 创建一个奇数序列: 1, 3, 5, 7, 9, ... odd = itertools.count(1,2) # step 2: 取该序列的前N项: 1, 3, 5, 7, 9, ..., 2*N-1. odd_n = itertools.takewhile(lambda x: x<2*N, odd) # step 3: 添加正负符号并用4除: 4/1, -4/3, 4/5, -4/7, 4/9, ... result = map(lambda x: 4/x if x%4==1 else -4/x, odd_n) # step 4: 求和: return sum(result) print(pi(10)) print(pi(20)) print(pi(100)) print(pi(9999999999))