内建模块-itertools

Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。

首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：

>>> import itertools>>> natuals = itertools.count(1)>>> for n in natuals:...     print(n)...123...

因为count()会创建一个无限的迭代器，所以上述代码会打印出自然数序列，根本停不下来，只能按Ctrl+C退出。
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：

>>> import itertools>>> cs = itertools.cycle('ABC') # 注意字符串也是序列的一种>>> for c in cs:...     print(c)...'A''B''C''A''B''C'...

同样停不下来。
repeat()负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数：

>>> ns = itertools.repeat('A', 3)>>> for n in ns:...     print(n)...AAA

无限序列只有在for迭代时才会无限地迭代下去，如果只是创建了一个迭代对象，它不会事先把无限个元素生成出来，事实上也不可能在内存中创建无限多个元素。
无限序列虽然可以无限迭代下去，但是通常我们会通过takewhile()等函数根据条件判断来截取出一个有限的序列：

>>> natuals = itertools.count(1)>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)>>> list(ns)[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用：
chain()
chain()可以把一组迭代对象串联起来，形成一个更大的迭代器：

>>> for c in itertools.chain('ABC', 'XYZ'):...     print(c)# 迭代效果：'A' 'B' 'C' 'X' 'Y' 'Z'

groupby()
groupby()把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起：

>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):...     print(key, list(group))...A ['A', 'A', 'A']B ['B', 'B', 'B']C ['C', 'C']A ['A', 'A', 'A']

实际上挑选规则是通过函数完成的，只要作用于函数的两个元素返回的值相等，这两个元素就被认为是在一组的，而函数返回值作为组的key。如果我们要忽略大小写分组，就可以让元素'A'和'a'都返回相同的key：

>>> for key, group in itertools.groupby('AaaBBbcCAAa', lambda c: c.upper()):...     print(key, list(group))...A ['A', 'a', 'a']B ['B', 'B', 'b']C ['c', 'C']A ['A', 'A', 'a']

小结
itertools模块提供的全部是处理迭代功能的函数，它们的返回值不是list，而是Iterator，只有用for循环迭代的时候才真正计算。