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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> 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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
cycle()会把传入的一个序列无限重复下去：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> 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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> ns = itertools.repeat('A', 10)>>> for n in ns:... print n
...
打印10次'A'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。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> natuals = itertools.count(1)>>> ns = itertools.takewhile(lambda x: x <= 10, natuals)>>> for n in ns:... print n
...
打印出1到10itertools提供的几个迭代器操作函数更加有用：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
for c in 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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> for key, group in itertools.groupby('AAABBBCCAAA'):... print key, list(group) # 为什么这里要用list()函数呢？...
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：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> 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']imap()
imap()和map()的区别在于，imap()可以作用于无穷序列，并且，如果两个序列的长度不一致，以短的那个为准。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> for x in itertools.imap(lambda x, y: x * y, [10, 20, 30], itertools.count(1)):... print x
...104090注意imap()返回一个迭代对象，而map()返回list。当你调用map()时，已经计算完毕：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> r = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3])>>> r # r已经计算出来了[1, 4, 9]当你调用imap()时，并没有进行任何计算：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, [1, 2, 3])>>> r
<itertools.imap object at 0x103d3ff90># r只是一个迭代对象必须用for循环对r进行迭代，才会在每次循环过程中计算出下一个元素：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> for x in r:... print x
...149这说明imap()实现了“惰性计算”，也就是在需要获得结果的时候才计算。类似imap()这样能够实现惰性计算的函数就可以处理无限序列：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> r = itertools.imap(lambda x: x*x, itertools.count(1))
>>> for n in itertools.takewhile(lambda x: x<100, r):... print n...结果是什么?如果把imap()换成map()去处理无限序列会有什么结果？文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
>>> r = map(lambda x: x*x, itertools.count(1))
结果是什么?ifilter()
不用多说了，ifilter()就是filter()的惰性实现。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html
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，而是迭代对象，只有用for循环迭代的时候才真正计算。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/7188.html