我們知道，迭代器的特點是：惰性求值（Lazy evaluation），即只有當?shù)聊硞€值時，它才會被計算，這個特點使得迭代器特別適合于遍歷大文件或無限集合等，因為我們不用一次性將它們存儲在內(nèi)存中。

Python 內(nèi)置的 itertools 模塊包含了一系列用來產(chǎn)生不同類型迭代器的函數(shù)或類，這些函數(shù)的返回都是一個迭代器，我們可以通過 for 循環(huán)來遍歷取值，也可以使用 next() 來取值。

itertools 模塊提供的迭代器函數(shù)有以下幾種類型：

• 無限迭代器：生成一個無限序列，比如自然數(shù)序列 1, 2, 3, 4, ...；
• 有限迭代器：接收一個或多個序列（sequence）作為參數(shù)，進行組合、分組和過濾等；
• 組合生成器：序列的排列、組合，求序列的笛卡兒積等；

無限迭代器

itertools 模塊提供了三個函數(shù)（事實上，它們是類）用于生成一個無限序列迭代器：

• count(firstval=0, step=1)

  創(chuàng)建一個從 firstval (默認值為 0) 開始，以 step (默認值為 1) 為步長的的無限整數(shù)迭代器

• cycle(iterable)

  對 iterable 中的元素反復執(zhí)行循環(huán)，返回迭代器

• repeat(object [,times]

  反復生成 object，如果給定 times，則重復次數(shù)為 times，否則為無限

下面，讓我們看看一些例子。

count

count() 接收兩個參數(shù)，第一個參數(shù)指定開始值，默認為 0，第二個參數(shù)指定步長，默認為 1：

>>> import itertools
>>>
>>> nums = itertools.count()
>>> for i in nums:
...     if i > 6:
...         break
...     print i
...
0
1
2
3
4
5
6
>>> nums = itertools.count(10, 2)    # 指定開始值和步長
>>> for i in nums:
...     if i > 20:
...         break
...     print i
...
10
12
14
16
18
20

cycle

cycle() 用于對 iterable 中的元素反復執(zhí)行循環(huán)：

>>> import itertools
>>>
>>> cycle_strings = itertools.cycle('ABC')
>>> i = 1
>>> for string in cycle_strings:
...     if i == 10:
...         break
...     print i, string
...     i += 1
...
1 A
2 B
3 C
4 A
5 B
6 C
7 A
8 B
9 C

repeat

repeat() 用于反復生成一個 object：

>>> import itertools
>>>
>>> for item in itertools.repeat('hello world', 3):
...     print item
...
hello world
hello world
hello world
>>>
>>> for item in itertools.repeat([1, 2, 3, 4], 3):
...     print item
...
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]

有限迭代器

itertools 模塊提供了多個函數(shù)（類），接收一個或多個迭代對象作為參數(shù)，對它們進行組合、分組和過濾等：

• chain()
• compress()
• dropwhile()
• groupby()
• ifilter()
• ifilterfalse()
• islice()
• imap()
• starmap()
• tee()
• takewhile()
• izip()
• izip_longest()

chain

chain 的使用形式如下：

chain(iterable1, iterable2, iterable3, ...)

chain 接收多個可迭代對象作為參數(shù)，將它們『連接』起來，作為一個新的迭代器返回。

>>> from itertools import chain
>>>
>>> for item in chain([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']):
...     print item
...
1
2
3
a
b
c

chain 還有一個常見的用法：

chain.from_iterable(iterable)

接收一個可迭代對象作為參數(shù)，返回一個迭代器：

>>> from itertools import chain
>>>
>>> string = chain.from_iterable('ABCD')
>>> string.next()
'A'

compress

compress 的使用形式如下：

compress(data, selectors)

compress 可用于對數(shù)據(jù)進行篩選，當 selectors 的某個元素為 true 時，則保留 data 對應(yīng)位置的元素，否則去除：

>>> from itertools import compress
>>>
>>> list(compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1, 0, 1]))
['A', 'B', 'D', 'F']
>>> list(compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1]))
['A', 'B', 'D']
>>> list(compress('ABCDEF', [True, False, True]))
['A', 'C']

dropwhile

dropwhile 的使用形式如下：

dropwhile(predicate, iterable)

其中，predicate 是函數(shù)，iterable 是可迭代對象。對于 iterable 中的元素，如果 predicate(item) 為 true，則丟棄該元素，否則返回該項及所有后續(xù)項。

>>> from itertools import dropwhile
>>>
>>> list(dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))
[6, 2, 1]
>>>
>>> list(dropwhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4]))
[2, 1, 6, 5, 4]

groupby

groupby 用于對序列進行分組，它的使用形式如下：

groupby(iterable[, keyfunc])

其中，iterable 是一個可迭代對象，keyfunc 是分組函數(shù)，用于對 iterable 的連續(xù)項進行分組，如果不指定，則默認對 iterable 中的連續(xù)相同項進行分組，返回一個 (key, sub-iterator) 的迭代器。

>>> from itertools import groupby
>>>
>>> for key, value_iter in groupby('aaabbbaaccd'):
...     print key, ':', list(value_iter)
...
a : ['a', 'a', 'a']
b : ['b', 'b', 'b']
a : ['a', 'a']
c : ['c', 'c']
d : ['d']
>>>
>>> data = ['a', 'bb', 'ccc', 'dd', 'eee', 'f']
>>> for key, value_iter in groupby(data, len):    # 使用 len 函數(shù)作為分組函數(shù)
...     print key, ':', list(value_iter)
...
1 : ['a']
2 : ['bb']
3 : ['ccc']
2 : ['dd']
3 : ['eee']
1 : ['f']
>>>
>>> data = ['a', 'bb', 'cc', 'ddd', 'eee', 'f']
>>> for key, value_iter in groupby(data, len):
...     print key, ':', list(value_iter)
...
1 : ['a']
2 : ['bb', 'cc']
3 : ['ddd', 'eee']
1 : ['f']

ifilter

ifilter 的使用形式如下：

ifilter(function or None, sequence)

將 iterable 中 function(item) 為 True 的元素組成一個迭代器返回，如果 function 是 None，則返回 iterable 中所有計算為 True 的項。

>>> from itertools import ifilter
>>>
>>> list(ifilter(lambda x: x < 6, range(10)))
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>>
>>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4]))
[1, 2, 3, 4]

ifilterfalse

ifilterfalse 的使用形式和 ifilter 類似，它將 iterable 中 function(item) 為 False 的元素組成一個迭代器返回，如果 function 是 None，則返回 iterable 中所有計算為 False 的項。

>>> from itertools import ifilterfalse
>>>
>>> list(ifilterfalse(lambda x: x < 6, range(10)))
[6, 7, 8, 9]
>>>
>>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4]))
[0, 0]

islice

islice 是切片選擇，它的使用形式如下：

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

其中，iterable 是可迭代對象，start 是開始索引，stop 是結(jié)束索引，step 是步長，start 和 step 可選。

>>> from itertools import count, islice
>>>
>>> list(islice([10, 6, 2, 8, 1, 3, 9], 5))
[10, 6, 2, 8, 1]
>>>
>>> list(islice(count(), 6))
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>>
>>> list(islice(count(), 3, 10))
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(islice(count(), 3, 10 ,2))
[3, 5, 7, 9]

imap

imap 類似 map 操作，它的使用形式如下：

imap(func, iter1, iter2, iter3, ...)

imap 返回一個迭代器，元素為 func(i1, i2, i3, ...)，i1，i2 等分別來源于 iter, iter2。

>>> from itertools import imap
>>>
>>> imap(str, [1, 2, 3, 4])
<itertools.imap object at 0x10556d050>
>>>
>>> list(imap(str, [1, 2, 3, 4]))
['1', '2', '3', '4']
>>>
>>> list(imap(pow, [2, 3, 10], [4, 2, 3]))
[16, 9, 1000]

tee

tee 的使用形式如下：

tee(iterable [,n])

tee 用于從 iterable 創(chuàng)建 n 個獨立的迭代器，以元組的形式返回，n 的默認值是 2。

>>> from itertools import tee
>>>
>>> tee('abcd')   # n 默認為 2，創(chuàng)建兩個獨立的迭代器
(<itertools.tee object at 0x1049957e8>, <itertools.tee object at 0x104995878>)
>>>
>>> iter1, iter2 = tee('abcde')
>>> list(iter1)
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> list(iter2)
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>>
>>> tee('abc', 3)  # 創(chuàng)建三個獨立的迭代器
(<itertools.tee object at 0x104995998>, <itertools.tee object at 0x1049959e0>, <itertools.tee object at 0x104995a28>)

takewhile

takewhile 的使用形式如下：

takewhile(predicate, iterable)

其中，predicate 是函數(shù)，iterable 是可迭代對象。對于 iterable 中的元素，如果 predicate(item) 為 true，則保留該元素，只要 predicate(item) 為 false，則立即停止迭代。

>>> from itertools import takewhile
>>>
>>> list(takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1]))
[1, 3]
>>> list(takewhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4]))
[]

izip

izip 用于將多個可迭代對象對應(yīng)位置的元素作為一個元組，將所有元組『組成』一個迭代器，并返回。它的使用形式如下：

izip(iter1, iter2, ..., iterN)

如果某個可迭代對象不再生成值，則迭代停止。

>>> from itertools import izip
>>> 
>>> for item in izip('ABCD', 'xy'):
...     print item
...
('A', 'x')
('B', 'y')
>>> for item in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']):
...     print item
...
(1, 'a')
(2, 'b')
(3, 'c')

izip_longest

izip_longest 跟 izip 類似，但迭代過程會持續(xù)到所有可迭代對象的元素都被迭代完。它的形式如下：

izip_longest(iter1, iter2, ..., iterN, [fillvalue=None])

如果有指定 fillvalue，則會用其填充缺失的值，否則為 None。

>>> from itertools import izip_longest
>>>
>>> for item in izip_longest('ABCD', 'xy'):
...     print item
...
('A', 'x')
('B', 'y')
('C', None)
('D', None)
>>>
>>> for item in izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-'):
...     print item
...
('A', 'x')
('B', 'y')
('C', '-')
('D', '-')

組合生成器

itertools 模塊還提供了多個組合生成器函數(shù)，用于求序列的排列、組合等：

• product
• permutations
• combinations
• combinations_with_replacement

product

product 用于求多個可迭代對象的笛卡爾積，它跟嵌套的 for 循環(huán)等價。它的一般使用形式如下：

product(iter1, iter2, ... iterN, [repeat=1])

其中，repeat 是一個關(guān)鍵字參數(shù)，用于指定重復生成序列的次數(shù)，

>>> from itertools import product
>>>
>>> for item in product('ABCD', 'xy'):
...     print item
...
('A', 'x')
('A', 'y')
('B', 'x')
('B', 'y')
('C', 'x')
('C', 'y')
('D', 'x')
('D', 'y')
>>>
>>> list(product('ab', range(3)))
[('a', 0), ('a', 1), ('a', 2), ('b', 0), ('b', 1), ('b', 2)]
>>>
>>> list(product((0,1), (0,1), (0,1)))
[(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]
>>>
>>> list(product('ABC', repeat=2))
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')]
>>>

permutations

permutations 用于生成一個排列，它的一般使用形式如下：

permutations(iterable[, r])

其中，r 指定生成排列的元素的長度，如果不指定，則默認為可迭代對象的元素長度。

>>> from itertools import permutations
>>>
>>> permutations('ABC', 2)
<itertools.permutations object at 0x1074d9c50>
>>>
>>> list(permutations('ABC', 2))
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B')]
>>>
>>> list(permutations('ABC'))
[('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')]
>>>

combinations

combinations 用于求序列的組合，它的使用形式如下：

combinations(iterable, r)

其中，r 指定生成組合的元素的長度。

>>> from itertools import combinations
>>>
>>> list(combinations('ABC', 2))
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]

combinations_with_replacement

combinations_with_replacement 和 combinations 類似，但它生成的組合包含自身元素。

>>> from itertools import combinations_with_replacement
>>>
>>> list(combinations_with_replacement('ABC', 2))
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

小結(jié)

• itertools 模塊提供了很多用于產(chǎn)生多種類型迭代器的函數(shù)，它們的返回值不是 list，而是迭代器。

參考鏈接

• itertools — Functions creating iterators for efficient looping
• itertools – Iterator functions for efficient looping - Python Module of the Week