python自带intertool模块找不到_Python itertools模块：生成迭代器（示例分析）

itertools 模块中主要包含了一些用于生成迭代器的函数。在 Python 的交互式解释器中先导入 itertools 模块，然后输入 e for e in dir(itertools) if not e.startswith(_) 命令，即可看到该模块所包含的全部属性和函数：cycle(p)：对序列 p 生成无限循环 p0, p1,..., p0, p1,... 的迭代器。比如使用 cycle(ABCD) 生成的迭代器包含：A,B,C,D,A,B,C,D,...。

从上面的输出结果可以看出，itertools 模块中的不少函数都可以用于生成迭代器。先看 itertools 模块中三个生成无限迭代器的函数：count(start, step)：生成 start, start+step, start+2*step，... 的迭代器，其中 step 默认为 1。比如使用 count(10) 生成的迭代器包含：10, 11 , 12 , 13, 14，...。repeat(elem ,n)：生成无限个 elem 元素重复的迭代器，如果指定了参数 n，则只生成 n 个 elem 元素。比如使用 repeat(10, 3) 生成的法代器包含：10, 10, 10。下面程序示范了使用上面三个函数来生成迭代器：

在 itertools 模块中还有一些常用的迭代器函数，如下所示：accumulate(p,func)：默认生成根据序列 p 元素累加的迭代器，p0, p0+p1, p0+p1+p2，...序列，如果指定了 func 函数，则用 func 函数来计算下一个元素的值。chain(p, q, ...)：将多个序列里的元素“链”在一起生成新的序列。compress(data, selectors)：根据 selectors 序列的值对 data 序列的元素进行过滤。如果 selector0 为真，则保留 data0；如果 selector1 为真，则保留 data1......依此类推。dropwhile(pred, seq)：使用 pred 函数对 seq 序列进行过滤，从 seq 中第一个使用 pred 函数计算为 False 的元素开始，保留从该元素到序列结束的全部元素。takewhile(pred, seq)：该函数和上一个函数恰好相反。使用 pred 函数对 seq 序列进行过滤，从 seq 中第一个使用 pred 函数计算为 False 的元素开始，去掉从该元素到序列结束的全部元素。filterfalse(pred, seq)：使用 pred 函数对 seq 序列进行过滤，保留 seq 中使用 pred 计算为 True 的元素。比如 filterfalse(lambda x:x%2, range(10))，得到 0, 2, 4, 6, 8。islice(seq, start, stop , step)：其功能类似于序列的 slice 方法，实际上就是返回 seqstart:stop:step 的结果。starmap(func, seq)：使用 func 对 seq 序列的每个元素进行计算，将计算结果作为新的序列元素。当使用 func 计算序列元素时，支持序列解包。比如 seq 序列的元素长度为 3，那么 func 可以是一个接收三个参数的函数，该函数将会根据这三个参数来计算新序列的元素。zip_longest(p,q,...)：将 p、q 等序列中的元素按索引合并成元组，这些元组将作为新序列的元素。上面这些函数的测试程序如下：

运行上面程序，可以看到如下输出结果：

在 itertools 模块中还有一些用于生成排列组合的工具函数：product(p, q, ...repeat= 1)：用序列 p 、q 、... 中的元素进行排列组合，就相当于使用嵌套循环组合。permutations(p, r)：从序列 p 中取出 r 个元素组成全排列，将排列得到的元组作为新迭代器的元素。combinations(p, r)：从序列 p 中取出 r 个元素组成全组合，元素不允许重复，将组合得到的元组作为新迭代器的元素。combinations with_replacement(p, r)，从序列 p 中取出 r 个元素组成全组合，元素允许重复，将组合得到的元组作为新迭代器的元素。如下程序示范了上面 4 个函数的用法：

上面程序用到了一个字符串的 join() 方法，该方法用于将元组的所有元素连接成一个字符串。运行程序，可以看到如下输出结果：

END

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