摘要：借鑒了中的某些迭代器的構(gòu)造方法，并在中實(shí)現(xiàn)該模塊是通過實(shí)現(xiàn)，源代碼。

項(xiàng)目地址：https://git.io/pytips

0x01 介紹了迭代器的概念，即定義了 __iter__() 和 __next__() 方法的對(duì)象，或者通過 yield 簡化定義的“可迭代對(duì)象”，而在一些函數(shù)式編程語言（見 0x02 Python 中的函數(shù)式編程）中，類似的迭代器常被用于產(chǎn)生特定格式的列表（或序列），這時(shí)的迭代器更像是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而非函數(shù)（當(dāng)然在一些函數(shù)式編程語言中，這兩者并無本質(zhì)差異）。Python 借鑒了 APL, Haskell, and SML 中的某些迭代器的構(gòu)造方法，并在 itertools 中實(shí)現(xiàn)（該模塊是通過 C 實(shí)現(xiàn)，源代碼：/Modules/itertoolsmodule.c）。

itertools 模塊提供了如下三類迭代器構(gòu)建工具：

無限迭代

整合兩序列迭代

組合生成器

所謂無限（infinite）是指如果你通過 for...in... 的語法對(duì)其進(jìn)行迭代，將陷入無限循環(huán)，包括：

count(start, [step])

cycle(p)

repeat(elem [,n])

從名字大概可以猜出它們的用法，既然說是無限迭代，我們自然不會(huì)想要將其所有元素依次迭代取出，而通常是結(jié)合 map/zip 等方法，將其作為一個(gè)取之不盡的數(shù)據(jù)倉庫，與有限長度的可迭代對(duì)象進(jìn)行組合操作：

from itertools import cycle, count, repeat
print(count.__doc__)

count(start=0, step=1) --> count object

Return a count object whose .__next__() method returns consecutive values.
Equivalent to:

    def count(firstval=0, step=1):
        x = firstval
        while 1:
            yield x
            x += step

counter = count()
print(next(counter))
print(next(counter))
print(list(map(lambda x, y: x+y, range(10), counter)))

odd_counter = map(lambda x: "Odd#{}".format(x), count(1, 2))
print(next(odd_counter))
print(next(odd_counter))

0
1
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
Odd#1
Odd#3

print(cycle.__doc__)

cycle(iterable) --> cycle object

Return elements from the iterable until it is exhausted.
Then repeat the sequence indefinitely.

cyc = cycle(range(5))
print(list(zip(range(6), cyc)))
print(next(cyc))
print(next(cyc))

[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 0)]
1
2

print(repeat.__doc__)

repeat(object [,times]) -> create an iterator which returns the object
for the specified number of times.  If not specified, returns the object
endlessly.

print(list(repeat("Py", 3)))
rep = repeat("p")
print(list(zip(rep, "y"*3)))

["Py", "Py", "Py"]
[("p", "y"), ("p", "y"), ("p", "y")]

所謂整合兩序列，是指以兩個(gè)有限序列為輸入，將其整合操作之后返回為一個(gè)迭代器，最為常見的 zip 函數(shù)就屬于這一類別，只不過 zip 是內(nèi)置函數(shù)。這一類別完整的方法包括：

accumulate()

chain()/chain.from_iterable()

compress()

dropwhile()/filterfalse()/takewhile()

groupby()

islice()

starmap()

tee()

zip_longest()

這里就不對(duì)所有的方法一一舉例說明了，如果想要知道某個(gè)方法的用法，基本通過 print(method.__doc__) 就可以了解，畢竟 itertools 模塊只是提供了一種快捷方式，并沒有隱含什么深?yuàn)W的算法。這里只對(duì)下面幾個(gè)我覺得比較有趣的方法進(jìn)行舉例說明。

from itertools import cycle, compress, islice, takewhile, count

# 這三個(gè)方法（如果使用恰當(dāng)）可以限定無限迭代
# print(compress.__doc__)
print(list(compress(cycle("PY"), [1, 0, 1, 0])))

# 像操作列表 l[start:stop:step] 一樣操作其它序列
# print(islice.__doc__)
print(list(islice(cycle("PY"), 0, 2)))

# 限制版的 filter
# print(takewhile.__doc__)
print(list(takewhile(lambda x: x < 5, count())))

["P", "P"]
["P", "Y"]
[0, 1, 2, 3, 4]

from itertools import groupby
from operator import itemgetter
print(groupby.__doc__)

for k, g in groupby("AABBC"):
    print(k, list(g))
db = [dict(name="python", script=True),
      dict(name="c", script=False),
      dict(name="c++", script=False),
      dict(name="ruby", script=True)]
keyfunc = itemgetter("script")

db2 = sorted(db, key=keyfunc) # sorted by `script"
for isScript, langs in groupby(db2, keyfunc):
    print(", ".join(map(itemgetter("name"), langs)))

groupby(iterable[, keyfunc]) -> create an iterator which returns
(key, sub-iterator) grouped by each value of key(value).

A ["A", "A"]
B ["B", "B"]
C ["C"]
c, c++
python, ruby

from itertools import zip_longest

# 內(nèi)置函數(shù) zip 以較短序列為基準(zhǔn)進(jìn)行合并，
# zip_longest 則以最長序列為基準(zhǔn)，并提供補(bǔ)足參數(shù) fillvalue
# Python 2.7 中名為 izip_longest

print(list(zip_longest("ABCD", "123", fillvalue=0)))

[("A", "1"), ("B", "2"), ("C", "3"), ("D", 0)]

關(guān)于生成器的排列組合：

product(*iterables, repeat=1)：兩輸入序列的笛卡爾乘積

permutations(iterable, r=None)：對(duì)輸入序列的完全排列組合

combinations(iterable, r)：有序版的排列組合

combinations_with_replacement(iterable, r)：有序版的笛卡爾乘積

from itertools import product, permutations, combinations, combinations_with_replacement
print(list(product(range(2), range(2))))
print(list(product("AB", repeat=2)))

[(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]
[("A", "A"), ("A", "B"), ("B", "A"), ("B", "B")]

print(list(combinations_with_replacement("AB", 2)))

[("A", "A"), ("A", "B"), ("B", "B")]

# 賽馬問題：4匹馬前2名的排列組合（A^4_2）
print(list(permutations("ABCDE", 2)))

[("A", "B"), ("A", "C"), ("A", "D"), ("A", "E"), ("B", "A"), ("B", "C"), ("B", "D"), ("B", "E"), ("C", "A"), ("C", "B"), ("C", "D"), ("C", "E"), ("D", "A"), ("D", "B"), ("D", "C"), ("D", "E"), ("E", "A"), ("E", "B"), ("E", "C"), ("E", "D")]

# 彩球問題：4種顏色的球任意抽出2個(gè)的顏色組合（C^4_2）
print(list(combinations("ABCD", 2)))

[("A", "B"), ("A", "C"), ("A", "D"), ("B", "C"), ("B", "D"), ("C", "D")]

迭代器工具在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的時(shí)候?qū)?huì)顯得非常便捷、高效，掌握了這些基本的方法之后，通過簡單的組合就可以獲得更多迭代器工具。

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