深入理解 `itertools`：分类解析常用函数 (Effective Python 第36条) - 教程

深入理解 `itertools`：分类解析常用函数

• 一、迭代器的基本操作
• • 1.`itertools.chain`
  • 2.`itertools.islice`
  • 3. `itertools.tee`
• 二、组合与笛卡尔积
• • 4. `itertools.product`
  • 5. `itertools.permutations`
  • 6. `itertools.combinations`
• 三、函数应用与映射
• • 7. `itertools.starmap`
• 四、无限序列生成
• • 8. `itertools.count`
  • 9. `itertools.cycle`
  • 10. `itertools.repeat`
• 五、分组与统计
• • 11. `itertools.groupby`
• 六、其他工具
• • 12. `itertools.zip_longest`
• 总结

在 Python 开发中，处理迭代器和生成器是常见且重要的任务。itertools 模块提供了丰富的工具，帮助我们高效地操作这些迭代器。然而，面对模块中众多的函数，如何系统地理解和使用它们呢？本文将对 itertools 中的常用函数进行分类解析，帮助你更好地掌握这些工具。

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一、迭代器的基本操作

1.itertools.chain

chain 将多个迭代器或可迭代对象拼接成一个单一的迭代器，非常适合处理分散的数据源。

import itertools
iter1 = iter([1, 2, 3])
iter2 = iter([4, 5, 6])
combined = itertools.chain(iter1, iter2)
for x in combined:
print(x)  # 输出: 1, 2, 3, 4, 5, 6

2.itertools.islice

islice 从迭代器中截取指定范围的元素，支持惰性求值，适合处理大数据。

import itertools
data = iter([1, 2, 3, 4, 5, 6])
sliced = itertools.islice(data, 2, 5)
for x in sliced:
print(x)  # 输出: 3, 4, 5

3. itertools.tee

tee 将一个迭代器分成多个独立的迭代器，允许同时遍历同一个数据源。

import itertools
data = iter([1, 2, 3, 4, 5])
iter1, iter2 = itertools.tee(data, 2)
for x in iter1:
print(x)  # 输出: 1, 2, 3, 4, 5
for x in iter2:
print(x)  # 输出: 1, 2, 3, 4, 5

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二、组合与笛卡尔积

4. itertools.product

product 计算多个迭代器的笛卡尔积，适用于需要生成所有可能组合的场景。

import itertools
a = [1, 2]
b = ['a', 'b']
product = itertools.product(a, b)
for x in product:
print(x)  # 输出: (1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')

5. itertools.permutations

permutations 生成给定长度的排列，适用于需要考虑顺序的组合问题。

import itertools
data = [1, 2, 3]
perms = itertools.permutations(data, 2)
for x in perms:
print(x)  # 输出: (1,2), (1,3), (2,1), (2,3), (3,1), (3,2)

6. itertools.combinations

combinations 生成给定长度的组合，适用于不需要考虑顺序的场景。

import itertools
data = [1, 2, 3]
combs = itertools.combinations(data, 2)
for x in combs:
print(x)  # 输出: (1,2), (1,3), (2,3)

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三、函数应用与映射

7. itertools.starmap

starmap 将迭代器中的每个元素解包后作为函数的参数调用，适合需要灵活调用函数的场景。

import itertools
data = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
import operator
results = itertools.starmap(operator.add, data)
for x in results:
print(x)  # 输出: 3, 7, 11

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四、无限序列生成

8. itertools.count

count 生成无限递增的整数序列，适用于需要无限计数的场景。

import itertools
counter = itertools.count(start=1, step=2)
for x in itertools.islice(counter, 5):
print(x)  # 输出: 1, 3, 5, 7, 9

9. itertools.cycle

cycle 无限循环地生成给定迭代器中的元素，适用于需要循环处理数据的场景。

import itertools
data = ['a', 'b', 'c']
cycle = itertools.cycle(data)
for x in itertools.islice(cycle, 6):
print(x)  # 输出: a, b, c, a, b, c

10. itertools.repeat

repeat 无限重复生成给定的值，适用于需要重复处理同一数据的场景。

import itertools
repeater = itertools.repeat('hello', times=3)
for x in repeater:
print(x)  # 输出: hello, hello, hello

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五、分组与统计

11. itertools.groupby

groupby 根据键函数对迭代器中的元素进行分组，适用于需要按条件分组处理的场景。

import itertools
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
grouped = itertools.groupby(data, key=lambda x: x % 2 == 0)
for key, group in grouped:
print(f"Key: {key}, Group: {list(group)}")
# 输出:
# Key: False, Group: [1, 3, 5]
# Key: True, Group: [2, 4, 6]

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六、其他工具

12. itertools.zip_longest

zip_longest 将多个迭代器按长对齐的方式合并，不足的部分填充 fillvalue（默认为 None）。

import itertools
iter1 = iter([1, 2, 3])
iter2 = iter([4, 5])
zipped = itertools.zip_longest(iter1, iter2, fillvalue=0)
for x in zipped:
print(x)  # 输出: (1,4), (2,5), (3,0)

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总结

itertools 模块是 Python 中处理迭代器和生成器的利器，提供了丰富的工具来满足各种需求。通过合理分类和理解这些函数，我们可以更高效地编写代码，提升程序的性能和可读性。希望本文能帮助你更好地掌握 itertools，在实际开发中游刃有余！

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参考资料

1. Python 官方文档 - itertools
2. Effective Python 第 36 条