Python标准库：迭代器Itertools

Infinite Iterators:

Iterator	Arguments	Results	Example
`count()`	start, [step]	start, start+step, start+2*step, ...	`count(10) --> 10 11 12 13 14 ...`
`cycle()`	p	p0, p1, ... plast, p0, p1, ...	`cycle('ABCD') --> A B C D A B C D ...`
`repeat()`	elem [,n]	elem, elem, elem, ... endlessly or up to n times	`repeat(10, 3) --> 10 10 10`

Iterators terminating on the shortest input sequence:

Iterator	Arguments	Results	Example
`chain()`	p, q, ...	p0, p1, ... plast, q0, q1, ...	`chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F`
`compress()`	data, selectors	(d[0] if s[0]), (d[1] if s[1]), ...	`compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F`
`dropwhile()`	pred, seq	seq[n], seq[n+1], starting when pred fails	`dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1`
`groupby()`	iterable[, keyfunc]	sub-iterators grouped by value of keyfunc(v)
`ifilter()`	pred, seq	elements of seq where pred(elem) is true	`ifilter(lambda x: x%2, range(10)) --> 1 3 5 7 9`
`ifilterfalse()`	pred, seq	elements of seq where pred(elem) is false	`ifilterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8`
`islice()`	seq, [start,] stop [, step]	elements from seq[start:stop:step]	`islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G`
`imap()`	func, p, q, ...	func(p0, q0), func(p1, q1), ...	`imap(pow, (2,3,10), (5,2,3)) --> 32 9 1000`
`starmap()`	func, seq	func(seq[0]), func(seq[1]), ...	`starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000`
`tee()`	it, n	it1, it2, ... itn splits one iterator into n
`takewhile()`	pred, seq	seq[0], seq[1], until pred fails	`takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4`
`izip()`	p, q, ...	(p[0], q[0]), (p[1], q[1]), ...	`izip('ABCD', 'xy') --> Ax By`
`izip_longest()`	p, q, ...	(p[0], q[0]), (p[1], q[1]), ...	`izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-`

Combinatoric generators:

Iterator	Arguments	Results
`product()`	p, q, ... [repeat=1]	cartesian product, equivalent to a nested for-loop
`permutations()`	p[, r]	r-length tuples, all possible orderings, no repeated elements
`combinations()`	p, r	r-length tuples, in sorted order, no repeated elements
`combinations_with_replacement()`	p, r	r-length tuples, in sorted order, with repeated elements
`product('ABCD', repeat=2)`		`AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD`
`permutations('ABCD', 2)`		`AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC`
`combinations('ABCD', 2)`		`AB AC AD BC BD CD`
`combinations_with_replacement('ABCD', 2)`		`AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD`

itertools.chain(*iterables)

将括号内的全部可迭代对象，共同顺序输出至一个迭代对象。

itertools.combinations(iterable, r)

从可迭代对象中选取r个对象的全部组合。

共同拥有n! / r! / (n-r)!种组合，假设r大于了可迭代对象的个数。那么结果为空

itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)

有放回的抽取组合。

共： (n+r-1)! / r! / (n-1)!

itertools.compress(data, selectors)

选择data中的元素来创建迭代器。selector相当于mask。

def compress(data, selectors):

    # compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F

    return (d for d, s in izip(data, selectors) if s）

itertools.count(start=0, step=1)

创建一个无限的迭代器。从start開始。步长为step。

itertools.cycle(iterable)

创建一个循环的迭代器，以迭代器本身无限循环。

itertools.dropwhile(predicate, iterable)

创建一个迭代器，丢弃符合predicate描写叙述的那些元素。

itertools.groupby(iterable[, key])

这个函数功能类似于SQL的分组。使用groupby前，首先须要使用同样的keyfunc对iterable进行排序。比方调用内建的sorted函数。然后。groupby返回迭代器。每次迭代的元素是元组(key值, iterable中具有同样key值的元素的集合的子迭代器)。

groupby([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]) --> (0, (0 0 0)) (1, (1 1 1)) (2, (2 2 2))

itertools.ifilter(predicate, iterable)

与dropwhile相反的一个函数，它用来筛选中意的元素。

itertools.ifilterfalse(predicate, iterable)

与ifilter相反。选择不满足predicate条件的元素，与dropwhile类似。

itertools.imap(function, *iterables)

将迭代器送入第一个元素function，经过函数的加工后，输出到目标的迭代器。

后面的n个迭代器分别代表function中的n个argument。

itertools.izip(*iterables)

将多个迭代器进行组合。方法类似于zip。仅仅是zip输出list。

itertools.islice(iterable, start, stop[, step])

返回一个迭代器，是目标迭代器的一个slice。

这种方法假设后面仅仅加两个參数，那么第二个參数是slice的结束。

itertools.izip_longest(*iterables[, fillvalue])

以最长的的迭代器为准来组合迭代器。短的迭代器会被填充fillvalue值。

itertools.permutations(iterable[, r])

返回迭代器中元素r个元素的全部组合，一共同拥有：n! / (n-r)!种方式。

itertools.product(*iterables[, repeat])

列举出多个迭代器的互相组合，一个有n1*n2*n3*......nn种组合方式。（在每一个迭代器中取一个元素）

itertools.repeat(object[, times])

将一个迭代器反复times次。

基本的用途是为imap和izip提供恒定值。

itertools.takewhile(predicate, iterable)

返回满足predicate条件的迭代器中的元素。与ifilter类似。

itertools.tee(iterable[, n=2])

从迭代器中创建n个同样的迭代器。

itertools.starmap(function, iterable)

starmap与imap有什么不同呢？starmap须要自己把送入function的argument打包。比方先用izip将两个迭代器打包。然后送入starmap的须要两个argument的function。

巴特西

Python标准库：迭代器Itertools

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