迭代器的特点是：惰性求值（Lazy evaluation），即只有当迭代至某个值时，它才会被计算，这个特点使得迭代器特别适合于遍历大文件或无限集合等，因为我们不用一次性将它们存储在内存中。
Python 内置的 itertools 模块包含了一系列用来产生不同类型迭代器的函数或类，这些函数的返回都是一个迭代器，我们可以通过 for 循环来遍历取值，也可以使用 next() 来取值。
itertools 模块提供的迭代器函数有以下几种类型：
- 无限迭代器：生成一个无限序列，比如自然数序列 1, 2, 3, 4, ...；
- 有限迭代器：接收一个或多个序列（sequence）作为参数，进行组合、分组和过滤等；
- 组合生成器：序列的排列、组合，求序列的笛卡儿积等；
无限迭代器
itertools 模块提供了三个函数（事实上，它们是类）用于生成一个无限序列迭代器：
- count(firstval=0, step=1)创建一个从 firstval (默认值为 0) 开始，以 step (默认值为 1) 为步长的的无限整数迭代器
- cycle(iterable)对 iterable 中的元素反复执行循环，返回迭代器
- repeat(object [,times]反复生成 object，如果给定 times，则重复次数为 times，否则为无限
下面，让我们看看一些例子。
count
count() 接收两个参数，第一个参数指定开始值，默认为 0，第二个参数指定步长，默认为 1：
>>> import itertools >>> >>> nums = itertools.count() >>> for i in nums: ... if i > 6: ... break ... print i ... 0 1 2 3 4 5 6 >>> nums = itertools.count(10, 2) # 指定开始值和步长 >>> for i in nums: ... if i > 20: ... break ... print i ... 10 12 14 16 18 20
cycle
cycle() 用于对 iterable 中的元素反复执行循环：
>>> import itertools >>> >>> cycle_strings = itertools.cycle(‘ABC‘) >>> i = 1 >>> for string in cycle_strings: ... if i == 10: ... break ... print i, string ... i += 1 ... 1 A 2 B 3 C 4 A 5 B 6 C 7 A 8 B 9 C
repeat
repeat() 用于反复生成一个 object：
>>> import itertools >>> >>> for item in itertools.repeat(‘hello world‘, 3): ... print item ... hello world hello world hello world >>> >>> for item in itertools.repeat([1, 2, 3, 4], 3): ... print item ... [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4]
有限迭代器
itertools 模块提供了多个函数（类），接收一个或多个迭代对象作为参数，对它们进行组合、分组和过滤等：
- chain()
- compress()
- dropwhile()
- groupby()
- ifilter()
- ifilterfalse()
- islice()
- imap()
- starmap()
- tee()
- takewhile()
- izip()
- izip_longest()
chain
chain 的使用形式如下：
chain(iterable1, iterable2, iterable3, ...)
chain 接收多个可迭代对象作为参数，将它们『连接』起来，作为一个新的迭代器返回。
>>> from itertools import chain >>> >>> for item in chain([1, 2, 3], [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]): ... print item ... 1 2 3 a b c
chain 还有一个常见的用法：
chain.from_iterable(iterable)
接收一个可迭代对象作为参数，返回一个迭代器：
>>> from itertools import chain >>> >>> string = chain.from_iterable(‘ABCD‘) >>> string.next() ‘A‘
compress
compress 的使用形式如下：
compress(data, selectors)
compress 可用于对数据进行筛选，当 selectors 的某个元素为 true 时，则保留 data 对应位置的元素，否则去除：
>>> from itertools import compress >>> >>> list(compress(‘ABCDEF‘, [1, 1, 0, 1, 0, 1])) [‘A‘, ‘B‘, ‘D‘, ‘F‘] >>> list(compress(‘ABCDEF‘, [1, 1, 0, 1])) [‘A‘, ‘B‘, ‘D‘] >>> list(compress(‘ABCDEF‘, [True, False, True])) [‘A‘, ‘C‘]
dropwhile
dropwhile 的使用形式如下：
dropwhile(predicate, iterable)
其中，predicate 是函数，iterable 是可迭代对象。对于 iterable 中的元素，如果 predicate(item) 为 true，则丢弃该元素，否则返回该项及所有后续项。
>>> from itertools import dropwhile >>> >>> list(dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1])) [6, 2, 1] >>> >>> list(dropwhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4])) [2, 1, 6, 5, 4]
groupby
groupby 用于对序列进行分组，它的使用形式如下：
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。
>>> from itertools import groupby >>> >>> for key, value_iter in groupby(‘aaabbbaaccd‘): ... print key, ‘:‘, list(value_iter) ... a : [‘a‘, ‘a‘, ‘a‘] b : [‘b‘, ‘b‘, ‘b‘] a : [‘a‘, ‘a‘] c : [‘c‘, ‘c‘] d : [‘d‘] >>> >>> data = [‘a‘, ‘bb‘, ‘ccc‘, ‘dd‘, ‘eee‘, ‘f‘] >>> for key, value_iter in groupby(data, len): # 使用 len 函数作为分组函数 ... print key, ‘:‘, list(value_iter) ... 1 : [‘a‘] 2 : [‘bb‘] 3 : [‘ccc‘] 2 : [‘dd‘] 3 : [‘eee‘] 1 : [‘f‘] >>> >>> data = [‘a‘, ‘bb‘, ‘cc‘, ‘ddd‘, ‘eee‘, ‘f‘] >>> for key, value_iter in groupby(data, len): ... print key, ‘:‘, list(value_iter) ... 1 : [‘a‘] 2 : [‘bb‘, ‘cc‘] 3 : [‘ddd‘, ‘eee‘] 1 : [‘f‘]
ifilter
ifilter 的使用形式如下：
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。
>>> from itertools import ifilter >>> >>> list(ifilter(lambda x: x < 6, range(10))) [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> >>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4])) [1, 2, 3, 4]
ifilterfalse
ifilterfalse 的使用形式和 ifilter 类似，它将 iterable 中 function(item) 为 False 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 False 的项。
>>> from itertools import ifilterfalse >>> >>> list(ifilterfalse(lambda x: x < 6, range(10))) [6, 7, 8, 9] >>> >>> list(ifilter(None, [0, 1, 2, 0, 3, 4])) [0, 0]
islice
islice 是切片选择，它的使用形式如下：
islice(iterable, [start,] stop [, step])
其中，iterable 是可迭代对象，start 是开始索引，stop 是结束索引，step 是步长，start 和 step 可选。
>>> from itertools import count, islice >>> >>> list(islice([10, 6, 2, 8, 1, 3, 9], 5)) [10, 6, 2, 8, 1] >>> >>> list(islice(count(), 6)) [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> >>> list(islice(count(), 3, 10)) [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> list(islice(count(), 3, 10 ,2)) [3, 5, 7, 9]
imap
imap 类似 map 操作，它的使用形式如下：
imap(func, iter1, iter2, iter3, ...)
imap 返回一个迭代器，元素为 func(i1, i2, i3, ...)，i1，i2 等分别来源于 iter, iter2。
>>> from itertools import imap >>> >>> imap(str, [1, 2, 3, 4]) <itertools.imap object at 0x10556d050> >>> >>> list(imap(str, [1, 2, 3, 4])) [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘] >>> >>> list(imap(pow, [2, 3, 10], [4, 2, 3])) [16, 9, 1000]
tee
tee 的使用形式如下：
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。
>>> from itertools import tee >>> >>> tee(‘abcd‘) # n 默认为 2，创建两个独立的迭代器 (<itertools.tee object at 0x1049957e8>, <itertools.tee object at 0x104995878>) >>> >>> iter1, iter2 = tee(‘abcde‘) >>> list(iter1) [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘] >>> list(iter2) [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘] >>> >>> tee(‘abc‘, 3) # 创建三个独立的迭代器 (<itertools.tee object at 0x104995998>, <itertools.tee object at 0x1049959e0>, <itertools.tee object at 0x104995a28>)
takewhile
takewhile 的使用形式如下：
takewhile(predicate, iterable)
其中，predicate 是函数，iterable 是可迭代对象。对于 iterable 中的元素，如果 predicate(item) 为 true，则保留该元素，只要 predicate(item) 为 false，则立即停止迭代。
>>> from itertools import takewhile >>> >>> list(takewhile(lambda x: x < 5, [1, 3, 6, 2, 1])) [1, 3] >>> list(takewhile(lambda x: x > 3, [2, 1, 6, 5, 4])) []
izip
izip 用于将多个可迭代对象对应位置的元素作为一个元组，将所有元组『组成』一个迭代器，并返回。它的使用形式如下：
izip(iter1, iter2, ..., iterN)
如果某个可迭代对象不再生成值，则迭代停止。
>>> from itertools import izip >>> >>> for item in izip(‘ABCD‘, ‘xy‘): ... print item ... (‘A‘, ‘x‘) (‘B‘, ‘y‘) >>> for item in izip([1, 2, 3], [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘]): ... print item ... (1, ‘a‘) (2, ‘b‘) (3, ‘c‘)
izip_longest
izip_longest 跟 izip 类似，但迭代过程会持续到所有可迭代对象的元素都被迭代完。它的形式如下：
izip_longest(iter1, iter2, ..., iterN, [fillvalue=None])
如果有指定 fillvalue，则会用其填充缺失的值，否则为 None。
>>> from itertools import izip_longest >>> >>> for item in izip_longest(‘ABCD‘, ‘xy‘): ... print item ... (‘A‘, ‘x‘) (‘B‘, ‘y‘) (‘C‘, None) (‘D‘, None) >>> >>> for item in izip_longest(‘ABCD‘, ‘xy‘, fillvalue=‘-‘): ... print item ... (‘A‘, ‘x‘) (‘B‘, ‘y‘) (‘C‘, ‘-‘) (‘D‘, ‘-‘)
组合生成器
itertools 模块还提供了多个组合生成器函数，用于求序列的排列、组合等：
- product
- permutations
- combinations
- combinations_with_replacement
product
product 用于求多个可迭代对象的笛卡尔积，它跟嵌套的 for 循环等价。它的一般使用形式如下：
product(iter1, iter2, ... iterN, [repeat=1])
其中，repeat 是一个关键字参数，用于指定重复生成序列的次数，
>>> from itertools import product >>> >>> for item in product(‘ABCD‘, ‘xy‘): ... print item ... (‘A‘, ‘x‘) (‘A‘, ‘y‘) (‘B‘, ‘x‘) (‘B‘, ‘y‘) (‘C‘, ‘x‘) (‘C‘, ‘y‘) (‘D‘, ‘x‘) (‘D‘, ‘y‘) >>> >>> list(product(‘ab‘, range(3))) [(‘a‘, 0), (‘a‘, 1), (‘a‘, 2), (‘b‘, 0), (‘b‘, 1), (‘b‘, 2)] >>> >>> list(product((0,1), (0,1), (0,1))) [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)] >>> >>> list(product(‘ABC‘, repeat=2)) [(‘A‘, ‘A‘), (‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘A‘), (‘B‘, ‘B‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘A‘), (‘C‘, ‘B‘), (‘C‘, ‘C‘)] >>>
permutations
permutations 用于生成一个排列，它的一般使用形式如下：
permutations(iterable[, r])
其中，r 指定生成排列的元素的长度，如果不指定，则默认为可迭代对象的元素长度。
>>> from itertools import permutations >>> >>> permutations(‘ABC‘, 2) <itertools.permutations object at 0x1074d9c50> >>> >>> list(permutations(‘ABC‘, 2)) [(‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘A‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘A‘), (‘C‘, ‘B‘)] >>> >>> list(permutations(‘ABC‘)) [(‘A‘, ‘B‘, ‘C‘), (‘A‘, ‘C‘, ‘B‘), (‘B‘, ‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘C‘, ‘A‘), (‘C‘, ‘A‘, ‘B‘), (‘C‘, ‘B‘, ‘A‘)] >>>
combinations
combinations 用于求序列的组合，它的使用形式如下：
combinations(iterable, r)
其中，r 指定生成组合的元素的长度。
>>> from itertools import combinations >>> >>> list(combinations(‘ABC‘, 2)) [(‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘C‘)]
combinations_with_replacement
combinations_with_replacement 和 combinations 类似，但它生成的组合包含自身元素。
>>> from itertools import combinations_with_replacement >>> >>> list(combinations_with_replacement(‘ABC‘, 2)) [(‘A‘, ‘A‘), (‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘B‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘C‘)]
小结
- itertools 模块提供了很多用于产生多种类型迭代器的函数，它们的返回值不是 list，而是迭代器。