python迭代器以及itertools模块

迭代器

在python中，迭代器协议就是实现对象的__iter()方法和next()方法，其中前者返回对象本身，后者返回容器的下一个元素。实现了这两个方法的对象就是可迭代对象。迭代器是有惰性的，只有在使用时才会产生，这就为处理大量数据提供了好处，不同一次性把所有数据写入内存。下面自己写了一个迭代器，可以看到使用for循环可以处理自己编写的迭代器，实现了迭代器协议的对象，可以使用任何类似于for循环这样的迭代器工具。但是，看下面的输出，第二次输出为空，这是为什么呢？我们在使用list时，可以多次输出同一个对象，这和实现了自己实现了迭代器协议的对象有什么区别？

class it(object):
def __init__(self, n):
self.a = 0
self.n = n

def __iter__(self):

return self

def next(self):
if self.a < self.n:
self.a += 1
return self.a
else:
raise StopIteration

i=it(5)
for j in i:
print j,
print ''
print '------'
for j in i:
print j
# 1 2 3 4 5
# ------

经过学习，得知，list等类型迭代器返回的是一个迭代器对象，不是返回了本身。那么就写了如下代码进行测试，经过打印输出可以看到，类TestIt的对象是可以反复使用的。那么又有一个问题了，没有实现next()方法的对象，还是迭代器对象吗？这是因为在使用it类时，是返回了迭代器对象的，把迭代的功能使用了it迭代器实现，也就是说相当于实现了迭代器协议。迭代器协议在python中很有用，python中有一个关于迭代器的模块itertools，下面我就学习一下itertools模块，看看有哪些惊喜！

class TestIt(object):
def __init__(self, a):
self.a = a 
def __iter__(self):
return it(self.a)

itertools

无限迭代器

1 count(),接受两个参数，第一个是开始的数字，第二个是步幅，默认从0开始，用法如下

import itertools as it

c = it.count(10, 2)
for i in c:
    if i > 20:
        break
    print i,
# 10 12 14 16 18 20

2 cycle(),接受一个参数，该参数是迭代器对象（列表，字符串等），会循环生成迭代器中的元素

c = it.cycle([1, 2, 3])
i = 1
for j in c:
    if i > 7:
        break
    print j,
    i += 1

3 repeat(),接受两个参数，用于生成第一个参数n次

for j in it.repeat([1, 2, 3], 4):
print j

有限迭代器，选取感觉自己常用的介绍下

1 chain(),接受多个迭代器对象作为参数，并把它们连接起来chain('abc', [1, 2, 3])

2 compress(data, selectors), 根据后面的参数过滤前面的参数，两个参数都需要是迭代器对象

3 dropwhile(pre, iterable)，pre参数是一个函数，当pre(i)是Ture是，返回该项以及后面所有项

4 groupby(iterable[, keyfunc])，其中iterable 是一个可迭代对象，keyfunc 是分组函数，用于对 iterable 的连续项进行分组，如果不指定，则默认对 iterable 中的连续相同项进行分组，返回一个 (key, sub-iterator) 的迭代器。

5 ifilter(function or None, sequence)，将 iterable 中 function(item) 为 True 的元素组成一个迭代器返回，如果 function 是 None，则返回 iterable 中所有计算为 True 的项

6 tee(iterable [,n])，tee 用于从 iterable 创建 n 个独立的迭代器，以元组的形式返回，n 的默认值是 2。

 for j in it.tee('abc', 4):
     print list(j)

组合生成器

1 permutations(iterable[, r])，用于生成一个排列，r是生成排列的元素长度，不指定则为默认长度

  list(it.permutations(  list(it.permutations(, 2

2 combinations(iterable, r)， 求序列的组合，其中，r 指定生成组合的元素的长度,是必需的参数

3 combinations_with_replacement(iterable, r)，生成的组合包含自身元素

 print list(it.combinations_with_replacement('abc', 2))
 # [('a', 'a'), ('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'b'), ('b', 'c'), ('c', 'c')]

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