itertools.accumulate(iterable [, func])
返回一个迭代序列的累加值序列（没有func的情况下）。
当指定了func（参数必须为两个）后，将通过func进行累加。
注1: 当没有传入func时，func相当于 operator.add
注2: 返回值为迭代器
>>> data = [1,2,3,4] >>> a = itertools.accumulate(data) >>> list(a) [1, 3, 6, 10] #[1,2,3,4] --> [1, 1+2, (1+2)+3, ((1+2)+3)+4] >>> b = itertools.accumulate(data, operator.mul) >>> list(b) [1, 2, 6, 24] #[1,2,3,4] --> [1, 1*2, (1*2)*3, ((1*2)*3)*4]
itertools.chain(*iterables)
连接多个迭代序列为一个迭代序列，适用于需要连续遍历多个序列场景。
注`: 返回值为迭代器
>>> a = [1,2,3,4,5] >>> b = [6,7,8,9,10] >>> c = itertools.chain(a,b) >>> list(c) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
itertools.chain.from_iterable(iterable)
通过一个迭代序列来创建 itertools.chain 的对象。
类似于将迭代序列中的每一个对象作为 itertools.chain 的参数，因此传入的迭代序列中的每一个对象应该也是可迭代的。
注1: 返回值为迭代器
>>> a = itertools.chain.from_iterable([‘abc‘, ‘def‘, ‘hjk‘]) >>> list(a) [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘e‘, ‘f‘, ‘h‘, ‘j‘, ‘k‘] >>> >>> b = itertools.chain.from_iterable([1,2,3]) >>> list(b) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: ‘int‘ object is not iterable
itertools.combinations(iterable, r)
将迭代序列中的对象进行"不重复的"组合并返回所有组合的元组列表，每个组合的元素个数为r。
注1: 这里的“不重复”是指迭代序列中的对象不会使用多次，但并不代表相同的值不会使用多次。
注2: 返回的组合顺序依赖传入的迭代序列中的顺序。
注3: 返回值为迭代器。
>>> a = itertools.combinations(‘ABC‘,2) >>> list(a) [(‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘C‘)] >>> >>> b = itertools.combinations(‘CBA‘,2) >>> list(b) [(‘C‘, ‘B‘), (‘C‘, ‘A‘), (‘B‘, ‘A‘)] >>> >>> c = itertools.combinations(‘AAC‘,2) >>> list(c) [(‘A‘, ‘A‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘A‘, ‘C‘)]
itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)
将迭代序列中的对象进行"可重复的"组合并返回所有组合的元组列表，每个组合的元素个数为r。
注1: 与 itertools.combinations 的唯一区别就是元素可以重复使用。
注2: 返回的组合顺序依赖传入的迭代序列中的顺序。
注3: 返回值为迭代器
>>> a = itertools.combinations_with_replacement(‘ABC‘, 2) >>> list(a) [(‘A‘, ‘A‘), (‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘B‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘C‘)]
itertools.compress(data, selectors)
对 data 中的数据进行过滤，只保留 selectors 中对应位置为 True 的对象。
data和selectors的序列长度可以不等，其中任意一个迭代终结，整个迭代即终结。
注1: 返回值为迭代器
>>> a = itertools.compress(‘ABCDE‘, [1,1,0,0,0]) >>> list(a) [‘A‘, ‘B‘] >>> >>> b = itertools.compress(‘ABCDE‘, [1,1]) >>> list(b) [‘A‘, ‘B‘] >>> >>> c = itertools.compress(‘ABC‘, [1,1,0,0,1]) >>> list(c) [‘A‘, ‘B‘]
itertools.count(start=0, step=1)
生成一个计数迭代器，可以指定起始点和步进，但是没有终点，可以一直迭代下去。
一般需要配合其他的迭代器一起使用，例如作为map(), zip()的参数等。
>>> a = itertools.count(start=1, step=2) >>> next(a) 1 >>> next(a) 3 >>> next(a) 5 >>> next(a) 7 >>> next(a) 9 >>> next(a) 11 >>> next(a) 13 >>> >>> b = itertools.count(start=100, step=1) >>> list(zip(b, ‘ABCDE‘)) [(100, ‘A‘), (101, ‘B‘), (102, ‘C‘), (103, ‘D‘), (104, ‘E‘)]
itertools.cycle(iterable)
生成一个循环迭代器，循环遍历传入迭代器中的对象，没有终结。
一般需要配合其他迭代器一起使用，例如map(), zip() 的参数等
>>> a = itertools.cycle(‘ABC‘) >>> next(a) ‘A‘ >>> next(a) ‘B‘ >>> next(a) ‘C‘ >>> next(a) ‘A‘ >>> next(a) ‘B‘ >>> next(a) ‘C‘ >>> next(a) ‘A‘ >>> >>> b = itertools.cycle(range(1,4)) >>> list(zip(‘ABCDEFG‘, b)) [(‘A‘, 1), (‘B‘, 2), (‘C‘, 3), (‘D‘, 1), (‘E‘, 2), (‘F‘, 3), (‘G‘, 1)]
itertools.dropwhile(predicate, iterable)
对迭代器中的对象按照 predicate 进行断言，丢弃第一个断言为False之前的所有对象。
也可以理解为从第一个断言为False的对象开始输出。
注1: 当出现第一个断言为False的对象后，之后的对象不再进行断言。
注2: predicate 代表的函数只能有一个参数。
注3: 返回值为迭代器
>>> a = itertools.dropwhile(lambda x: x<5, [3,4,5,6,5,4,3]) >>> list(a) [5, 6, 5, 4, 3]
itertools.filterfalse(predicate, iterable)
过滤掉迭代器中按照 predicate 断言为 True 的对象。
如果 predicate 传入None, 则过滤掉值为 True 的对象。
注1: 返回值为迭代器
>>> a = itertools.filterfalse(lambda x: x%2==0, range(10)) >>> list(a) [1, 3, 5, 7, 9] >>> >>> b = itertools.filterfalse(None, [1,0,1,0,1,0]) >>> list(b) [0, 0, 0]
itertools.groupby(iterable, key=None)
对迭代序列中的对象按照key进行分组，如果key为None则按照对象本身的值进行分组。
注1: 如果迭代序列中key值相等的对象中间间隔了其他的key值，则不会分在一个组。
注2: 返回值为一个迭代器且返回的是一个有两个元素的元组，第一个元素为key值，第二个元素为分组对象的迭代器
>>> data = [‘abc-0‘, ‘def-0‘, ‘xyz-1‘, ‘tty-1‘, ‘kkk-2‘] >>> a = itertools.groupby(data, lambda x:x[-1]) >>> [(k, list(g)) for k, g in a] [(‘0‘, [‘abc-0‘, ‘def-0‘]), (‘1‘, [‘xyz-1‘, ‘tty-1‘]), (‘2‘, [‘kkk-2‘])] >>> >>> >>> b = itertools.groupby(‘AAABBBCC‘) >>> [(k, list(g)) for k, g in b] [(‘A‘, [‘A‘, ‘A‘, ‘A‘]), (‘B‘, [‘B‘, ‘B‘, ‘B‘]), (‘C‘, [‘C‘, ‘C‘])]
itertools.islice(iterable, stop) itertools.islice(iterable, start, stop [, step])
对迭代序列进行分片，类似 slice()，但是本函数中 start, stop, step 都不能为负数。
参数 start 如果为 None, 则 start = 0
参数 stop 如果为 None, 则迭代到最后一个
参数 step 如果为 None, 则 step = 1
注1: 返回值为一个迭代器
>>> data = ‘ABCDEFG‘ >>> a = itertools.islice(data, 3) >>> list(a) [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘] >>> >>> b = itertools.islice(data, 1, 5, 2) >>> list(b) [‘B‘, ‘D‘] >>> >>> c = itertools.islice(data, None, 3) >>> list(c) [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘] >>> >>> d = itertools.islice(data, 3, None) >>> list(d) [‘D‘, ‘E‘, ‘F‘, ‘G‘]
itertools.permutations(iterable, r=None)
将迭代序列中的对象进行"不重复的"排列组合并返回所有组合的元组列表，每个组合的元素个数为r。
如果r为None，则长度为迭代序列的长度。
注1: 这里的“不重复”是指迭代序列中的对象不会使用多次，但并不代表相同的值不会使用多次。
注2: 返回的组合顺序依赖传入的迭代序列中的顺序。
注3: 返回值为迭代器。
>>> a = itertools.permutations(‘ABC‘, 2) >>> list(a) [(‘A‘, ‘B‘), (‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘A‘), (‘B‘, ‘C‘), (‘C‘, ‘A‘), (‘C‘, ‘B‘)] >>> >>> b = itertools.permutations(‘ABC‘) >>> list(b) [(‘A‘, ‘B‘, ‘C‘), (‘A‘, ‘C‘, ‘B‘), (‘B‘, ‘A‘, ‘C‘), (‘B‘, ‘C‘, ‘A‘), (‘C‘, ‘A‘, ‘B‘), (‘C‘, ‘B‘, ‘A‘)]
itertools.product(*iterables, repeat=1)
返回多个迭代序列的笛卡尔乘积，repeat值相当于把传入的迭代器参数重复的次数。
注1: 返回值是一个迭代器
>>> a = itertools.product(‘ABCD‘, ‘xy‘) >>> list(a) [(‘A‘, ‘x‘), (‘A‘, ‘y‘), (‘B‘, ‘x‘), (‘B‘, ‘y‘), (‘C‘, ‘x‘), (‘C‘, ‘y‘), (‘D‘, ‘x‘), (‘D‘, ‘y‘)] >>> >>> b = itertools.product(range(2), repeat=3) >>> list(b) [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 0), (0, 1, 1), (1, 0, 0), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)] # 相当于 itertools.product(range(2), range(2), range(2))
itertools.repeat(object [, times])
返回一个迭代器，重复传入的对象。重复的次数为 times 。
如果没有传入times参数，则无限重复。
>>> a = itertools.repeat(‘hello‘, 3) >>> list(a) [‘hello‘, ‘hello‘, ‘hello‘] >>> >>> b = itertools.repeat(‘test‘) >>> list(map(lambda x, y: x + y, b, ‘ABCD‘)) [‘testA‘, ‘testB‘, ‘testC‘, ‘testD‘]
itertools.starmap(function, iterable)
和 map() 类似。但是这里 function 的参数封装在迭代器中的每一个对象中。
注1: 迭代器中的每一个对象也必须是可迭代的，哪怕函数只有一个参数。
>>> a = itertools.starmap(lambda x,y: x**y, [(2,1), (2,2), (2,3)]) >>> list(a) [2, 4, 8] >>> >>> b = itertools.starmap(lambda x: x*x, [(1,),(2,),(3,)]) >>> list(b) [1, 4, 9]
itertools.takewhile(predicate, iterable)
与 dropwhile() 相反，对迭代器中的对象按照 predicate 进行断言，输出第一个断言为False之前的所有对象。
注1: 当出现第一个断言为False的对象后，迭代即终止。
注2: predicate 代表的函数只能有一个参数。
注3: 返回值为迭代器
>>> a = itertools.takewhile(lambda x: x<5, [3,4,5,6,5,4,3]) >>> list(a) [3, 4]
itertools.tee(iterable, n=2)
将一个迭代器复制n次，返回一个有n个迭代器的元组。n默认为2
>>> a = itertools.tee(‘ABC‘) >>> [list(x) for x in a] [[‘A‘, ‘B‘, ‘C‘], [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]] >>> >>> b = itertools.tee(range(5), 3) >>> [list(x) for x in b] [[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]]
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)
类似于 zip()。但是这里按照最长的迭代序列进行打包，缺少的元素用 fillvalue 的值进行填充。
注1: fillvalue 默认为None, 并且如果是None，填充的就是None
>>> a = itertools.zip_longest(‘ABC‘, ‘xy‘, fillvalue=‘*‘) >>> list(a) [(‘A‘, ‘x‘), (‘B‘, ‘y‘), (‘C‘, ‘*‘)] >>> >>> b = itertools.zip_longest(‘ABC‘, ‘xy‘) >>> list(b) [(‘A‘, ‘x‘), (‘B‘, ‘y‘), (‘C‘, None)]