[TOC] # itertools 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) ... 1 2 3 ... ~~~ 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) ... A A 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。 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'] ~~~