Python 有一个内置模块 itertools，从名字可以看出它是专门用来处理可迭代对象的，那么它都支持哪些操作呢？一起来看一下吧。
接收多个可迭代对象（或者迭代器）作为参数，返回一个迭代器。它会生成所有输入迭代器的元素，就好像这些元素来自一个迭代器一样。
import itertoolsc = itertools.chain([1, 2, 3], "abc", {"k1": "v1", "k2": "v2"})# 直接打印的话是一个对象print(c) """<itertools.chain object at 0x00000000029745F8>"""print(list(c)) """1 2 3 a b c k1 k2"""# 还可以使用 chain.from_iterable# 参数接收多个可迭代对象组成的一个可迭代对象c = itertools.chain.from_iterable( [[1, 2, 3], "abc", {"k1": "v1", "k2": "v2"}])print(list(c)) """1 2 3 a b c k1 k2"""从名字上可以看出，功能和内置的 zip 类似。确实如此，就是将多个可迭代对象对应位置的元素组合起来，像拉链（zip）一样。只不过内置的 zip 是 "木桶原理"，一方匹配到头了，那么就不匹配了，而 zip_longest 是以长的那一方为基准。
import itertools# 内置的 zip 是把多个迭代器对象中的每一个元素按照顺序组合到一个元组中name = ["高老师", "猪哥", "S 佬"]where = ["江苏", "北京", "深圳"]z = zip(name, where)print(z)"""<zip object at 0x00000257F3FEBEC0>"""print(list(z))"""[('高老师', '江苏'), ('猪哥', '北京'), ('S 佬', '深圳')]"""# 但如果两者长度不一致怎么办？name = ["高老师", "猪哥", "S 佬", "xxx"]where = ["江苏", "北京", "深圳"]print(list(zip(name, where)))"""[('高老师', '江苏'), ('猪哥', '北京'), ('S 佬', '深圳')]"""# 可以看到，长度不一致的时候，当一方结束之后就停止匹配# 如果想匹配长的，那么可以使用 itertools 下面的 zip_longestprint(list(itertools.zip_longest(name, where))) """[('高老师', '江苏'), ('猪哥', '北京'), ('S 佬', '深圳'), ('xxx', None)]"""# 默认使用 None 进行匹配，当然我们也可以指定内容print(list(itertools.zip_longest(name, where, fillvalue="中国")))"""[('高老师', '江苏'), ('猪哥', '北京'), ('S 佬', '深圳'), ('xxx', '中国')]"""如果一个迭代器里面包含了很多元素，我们只想要一部分的话，可以使用 islice，按照索引从迭代器中返回所选择的元素，并且得到的还是一个迭代器。
import itertoolsnum = range(20)# 选择 index=5 到 index=10（不包含）的位置s = itertools.islice(num, 5, 10)print(list(s)) # [5, 6, 7, 8, 9]# 选择开头到 index=5 的位置s = itertools.islice(num, 5)print(list(s)) # [0, 1, 2, 3, 4]# 选择从 index=5 到 index=15（不包含）的位置，步长为 3s = itertools.islice(num, 5, 15, 3)print(list(s)) # [5, 8, 11, 14]注意：islice 不支持负数索引，因为不知道迭代器有多长，除非全部读取，可是那样的话干嘛不直接转为列表之后再用切片获取呢？
之所以使用 islice 这种形式，就是为了在不全部读取的情况下，也能选择出我们想要的部分，所以这种方式只支持从前往后，不能从后往前。
将一个可迭代对象拷贝 n 份。
import itertoolsr = [1, 2, 3, 4, 5]i1, i2 = itertools.tee(r, 2)print(list(i1)) # [1, 2, 3, 4, 5]print(list(i2)) # [1, 2, 3, 4, 5]itertools.count
import itertools"""count(start=0, step=1) 返回一个迭代器，负责无限地生成连续的整数接收两个参数：起始（默认为0）和步长（默认为1）等价于：def count(firstval=0, step=1): x = firstval while 1: yield x x += step"""# 起始值为 5，步长为 2c1 = itertools.count(5, 2)print(list(itertools.islice(c1, 5))) """[5, 7, 9, 11, 13]"""import itertools"""cycle(iterable) 返回一个迭代器，会无限重复里面的内容，直到内存耗尽"""c2 = itertools.cycle("abc")print(list(itertools.islice(c2, 10)))"""['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a']"""import itertools"""repeat(obj, times=None)，无限重复 obj，除非指定 times"""# 重复指定的次数print(list(itertools.repeat("abc", 3))) """['abc', 'abc', 'abc']"""删除满足条件的值，注意：是删除。
import itertoolsl = [1, 2, 3, 4, 5]drop_l = itertools.dropwhile(lambda x: x < 3, l)# 依旧返回迭代器print(drop_l) """<itertools.dropwhile object at 0x000001AD63AD0488>"""# 可以看到小于3的都被丢掉了print(list(drop_l)) """[3, 4, 5]"""这个和 filter 是一样的，保留满足条件的值。
import itertoolsl = [1, 2, 3, 4, 5]take_l = itertools.takewhile(lambda x: x < 3, l)print(take_l) """<itertools.takewhile object at 0x000001D37F512948>"""print(list(take_l)) """[1, 2]"""filter_l = filter(lambda x: x < 3, l)print(list(filter_l)) """[1, 2]"""提供了另一种过滤可迭代对象元素的方法。
import itertoolscondition = [True, False, True, True, False]data = [1, 2, 3, 4, 5]print(list(itertools.compress(data, condition))) """[1, 3, 4]"""# 除了指定 True 和 False，还可以使用 Python 其它类型的值# 会以其对应的布尔值作为判断依据condition = [1, 0, "x", "x", {}] print(list(itertools.compress(data, condition))) """[1, 3, 4]"""itertools.accumulate
accumulate 处理输入的序列，得到一个类似于斐波那契的结果。
import itertoolsprint(list(itertools.accumulate(range(5)))) """[0, 1, 3, 6, 10]"""print(list(itertools.accumulate("abcde"))) """["a", "ab", "abc", "abcd", "abcde"]"""# 所以这里的相加还要看具体的含义try: print(list(itertools.accumulate([[1, 2], (3, 4)])))except TypeError as e: print(e) """ can only concatenate list (not "tuple") to list """ # 这里就显示无法将列表和元组相加# 当然也可以自定义data = [1, 2, 3, 4, 5]method = lambda x, y: x * yprint(list(itertools.accumulate(data, method))) """[1, 2, 6, 24, 120]"""# 可以看到这里的结果就改变了itertools.product
product 则是会将多个可迭代对象组合成一个笛卡尔积。
import itertoolsprint(list(itertools.product([1, 2, 3], [2, 3]))) """[(1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3), (3, 2), (3, 3)]"""itertools.permutations
import itertoolsdata = [1, 2, 3, 4]print(list(itertools.permutations(data)))# 根据排列组合，显然是 A44，总共 4 * 3 * 2 * 1 = 24 种组合"""[(1, 2, 3, 4), (1, 2, 4, 3), (1, 3, 2, 4), (1, 3, 4, 2), (1, 4, 2, 3), (1, 4, 3, 2),(2, 1, 3, 4), (2, 1, 4, 3), (2, 3, 1, 4), (2, 3, 4, 1), (2, 4, 1, 3), (2, 4, 3, 1),(3, 1, 2, 4), (3, 1, 4, 2), (3, 2, 1, 4), (3, 2, 4, 1), (3, 4, 1, 2), (3, 4, 2, 1),(4, 1, 2, 3), (4, 1, 3, 2), (4, 2, 1, 3), (4, 2, 3, 1), (4, 3, 1, 2), (4, 3, 2, 1)]"""# 结果是 A42，总共 4 * 3 = 12 种组合print(list(itertools.permutations(data, 2)))"""[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 1), (4, 2), (4, 3)]"""itertools.combinations
permutations 显然是考虑了顺序，相当于排列组合里面 A，而 combinations 只考虑元素是否一致，而不管顺序，相当于排列组合里面的 C。
import itertools# permutations 只要顺序不同就看做一种结果# combinations 则保证只要元素相同就是同一种结果data = "abcd"print(list(itertools.combinations(data, 3))) """[('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'd'), ('a', 'c', 'd'), ('b', 'c', 'd')]"""# 如果拿抽小球来作比喻的话，显然 combinations 是不放回的，也就是不会重复单个的输入元素# 但有时候可能也需要考虑包含重复元素的组合，相当于抽小球的时候有放回# 对于这种情况，可以使用 combinations_with_replacementprint(list(itertools.combinations_with_replacement(data, 3)))"""[('a', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'a', 'c'), ('a', 'a', 'd'), ('a', 'b', 'b'),('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'd'), ('a', 'c', 'c'), ('a', 'c', 'd'), ('a', 'd', 'd'),('b', 'b', 'b'), ('b', 'b', 'c'), ('b', 'b', 'd'), ('b', 'c', 'c'), ('b', 'c', 'd'),('b', 'd', 'd'), ('c', 'c', 'c'), ('c', 'c', 'd'), ('c', 'd', 'd'), ('d', 'd', 'd')]"""以上就是该模块的用法，但说实话，感觉大部分都没啥卵用。
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