9.7. itertools —为高效循环创建迭代器的函数
2.3 版的新Function。
该模块实现了许多iterator构建块，这些构建块受 APL，Haskell 和 SML 的构造启发。每个都已经以适合 Python 的形式进行了重铸。
该模块标准化了一组核心的快速，高效内存工具，这些工具本身或结合使用很有用。它们共同构成了一个“迭代器代数”，从而可以在纯 Python 中简洁高效地构建专用工具。
例如，SML 提供了一个制表工具：tabulate(f)，它产生一个序列f(0), f(1), ...。pass将imap()和count()组合成imap(f, count())，可以在 Python 中获得相同的效果。
这些工具及其内置的对应工具也可以与operator模块中的高速Function很好地配合使用。例如，可以将乘法运算符 Map 到两个向量上，以形成有效的点积：sum(imap(operator.mul, vector1, vector2))。
Infinite Iterators:
| Iterator | Arguments | Results | Example |
|---|---|---|---|
| count() | start, [step] | 开始，开始，开始 2 *步骤，... | count(10) --> 10 11 12 13 14 ... |
| cycle() | p | p0，p1，…plast，p0，p1，… | cycle('ABCD') --> A B C D A B C D ... |
| repeat() | elem [,n] | elem，elem，elem……无休止或最多 n 次 | repeat(10, 3) --> 10 10 10 |
迭代器以最短的 Importing 序列终止：
| Iterator | Arguments | Results | Example |
|---|---|---|---|
| chain() | p，q，... | p0，p1，…plast，q0，q1，… | chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F |
| compress() | data, selectors | (如果 s [0]为 d [0])，(如果 s [1]为 d [1])，... | compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F |
| dropwhile() | pred, seq | seq [n]，seq [n 1]，在 pred 失败时开始 | dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1 |
| groupby() | iterable[, keyfunc] | 子迭代器按 keyfunc(v)的值分组 | |
| ifilter() | pred, seq | seq 的元素，其中 pred(elem)为 true | ifilter(lambda x: x%2, range(10)) --> 1 3 5 7 9 |
| ifilterfalse() | pred, seq | seq 的元素，其中 pred(elem)为 false | ifilterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8 |
| islice() | seq，[开始，]停止[，步骤] | seq 中的元素[开始：停止：步骤] | islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G |
| imap() | func，p，q，... | func(p0，q0)，func(p1，q1)，… | imap(pow, (2,3,10), (5,2,3)) --> 32 9 1000 |
| starmap() | func, seq | func(* seq [0])，func(* seq [1])，… | starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000 |
| tee() | it, n | it1，it2，…itn 将一个迭代器拆分为 n | |
| takewhile() | pred, seq | seq [0]，seq [1]，直到 pred 失败 | takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4 |
| izip() | p，q，... | (p [0]，q [0])，(p [1]，q [1])，... | izip('ABCD', 'xy') --> Ax By |
| izip_longest() | p，q，... | (p [0]，q [0])，(p [1]，q [1])，... | izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D- |
Combinatoric generators:
| Iterator | Arguments | Results |
|---|---|---|
| product() | p，q，…[repeat = 1] | 笛卡尔积，等效于嵌套的 for 循环 |
| permutations() | p[, r] | r 长度 Tuples，所有可能的排序，没有重复的元素 |
| combinations() | p, r | r 长度 Tuples，按排序 Sequences，无重复元素 |
| combinations_with_replacement() | p, r | r 长度 Tuples，按排序 Sequences，带有重复的元素 |
product('ABCD', repeat=2) | AA AB AC AD BA BB BC BD CA CB CC CD DA DB DC DD | |
permutations('ABCD', 2) | AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC | |
combinations('ABCD', 2) | AB AC AD BC BD CD | |
combinations_with_replacement('ABCD', 2) | AA AB AC AD BB BC BD CC CD DD | |
9.7.1. Itertool Function
以下模块负责所有构造和返回迭代器。有些提供无限长的流，因此只能由截断该流的函数或循环访问。
itertools.chain(** iterables *)- 创建一个迭代器，该迭代器从第一个可迭代对象返回元素，直到耗尽为止，然后 continue 进行下一个可迭代对象，直到所有可迭代对象都耗尽为止。用于将连续序列视为单个序列。大致相当于：
def chain(*iterables):
# chain('ABC', 'DEF') --> A B C D E F
for it in iterables:
for element in it:
yield element
- 类方法
chain.from_iterable(可迭代)- chain()的备用构造函数。从一个延迟计算的单个可迭代参数获取链接 Importing。大致相当于：
def from_iterable(iterables):
# chain.from_iterable(['ABC', 'DEF']) --> A B C D E F
for it in iterables:
for element in it:
yield element
2.6 版的新Function。
itertools.combinations(* iterable ， r *)- 从* iterable Importing 中返回元素的 r *个长度子序列。
组合以字典 Sequences 排序。因此，如果对 Importing* iterable *进行排序，则将按排序 Sequences 生成组合 Tuples。
元素根据其位置而不是其价值被视为唯一。因此，如果 Importing 元素是唯一的，则每个组合中将没有重复值。
大致相当于：
def combinations(iterable, r):
# combinations('ABCD', 2) --> AB AC AD BC BD CD
# combinations(range(4), 3) --> 012 013 023 123
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
if r > n:
return
indices = range(r)
yield tuple(pool[i] for i in indices)
while True:
for i in reversed(range(r)):
if indices[i] != i + n - r:
break
else:
return
indices[i] += 1
for j in range(i+1, r):
indices[j] = indices[j-1] + 1
yield tuple(pool[i] for i in indices)
在过滤元素未按排序 Sequences(根据它们在 Importing 池中的位置)的条目之后，combinations()的代码也可以表示为permutations()的子序列：
def combinations(iterable, r):
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
for indices in permutations(range(n), r):
if sorted(indices) == list(indices):
yield tuple(pool[i] for i in indices)
返回的项目数是0 <= r <= n时为n! / r! / (n-r)!，或r > n时为零。
2.6 版的新Function。
itertools.combinations_with_replacement(* iterable ， r *)- 从 Importing* iterable 返回元素的 r *长度子序列，从而允许单个元素重复多次。
组合以字典 Sequences 排序。因此，如果对 Importing* iterable *进行排序，则将按排序 Sequences 生成组合 Tuples。
元素根据其位置而不是其价值被视为唯一。因此，如果 Importing 元素是唯一的，则生成的组合也将是唯一的。
大致相当于：
def combinations_with_replacement(iterable, r):
# combinations_with_replacement('ABC', 2) --> AA AB AC BB BC CC
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
if not n and r:
return
indices = [0] * r
yield tuple(pool[i] for i in indices)
while True:
for i in reversed(range(r)):
if indices[i] != n - 1:
break
else:
return
indices[i:] = [indices[i] + 1] * (r - i)
yield tuple(pool[i] for i in indices)
在过滤元素未按排序 Sequences(根据它们在 Importing 池中的位置)的条目之后，combinations_with_replacement()的代码也可以表示为product()的子序列：
def combinations_with_replacement(iterable, r):
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
for indices in product(range(n), repeat=r):
if sorted(indices) == list(indices):
yield tuple(pool[i] for i in indices)
当n > 0时，返回的项目数为(n+r-1)! / r! / (n-1)!。
2.7 版的新Function。
itertools.compress(* data ， selectors *)- 创建一个迭代器，以从* data 过滤元素，仅返回那些在 selectors 中具有对应元素且其值为
True的元素。当 data 或 selectors *可迭代项用尽时停止。大致相当于：
- 创建一个迭代器，以从* data 过滤元素，仅返回那些在 selectors 中具有对应元素且其值为
def compress(data, selectors):
# compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) --> A C E F
return (d for d, s in izip(data, selectors) if s)
2.7 版的新Function。
itertools.count(* start = 0 ， step = 1 *)
def count(start=0, step=1):
# count(10) --> 10 11 12 13 14 ...
# count(2.5, 0.5) -> 2.5 3.0 3.5 ...
n = start
while True:
yield n
n += step
用浮点数进行计数时，有时可以pass替换诸如(start + step * i for i in count())的乘法代码来获得更好的精度。
在 2.7 版中进行了更改：添加了* step *参数，并允许使用非整数参数。
itertools.cycle(可迭代)- 创建一个迭代器，从迭代器返回元素，并保存每个元素的副本。当 iterable 耗尽时，从保存的副本中返回元素。无限重复。大致相当于：
def cycle(iterable):
# cycle('ABCD') --> A B C D A B C D A B C D ...
saved = []
for element in iterable:
yield element
saved.append(element)
while saved:
for element in saved:
yield element
请注意，工具箱的此成员可能需要大量辅助存储(取决于迭代对象的长度)。
itertools.dropwhile(* predicate ， iterable *)- 只要谓词为真，就创建一个迭代器，从迭代器中删除元素。之后，返回每个元素。注意，在谓词首先变为假之前，迭代器不会产生* any *输出，因此启动时间可能很长。大致相当于：
def dropwhile(predicate, iterable):
# dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
iterable = iter(iterable)
for x in iterable:
if not predicate(x):
yield x
break
for x in iterable:
yield x
itertools.groupby(* iterable * [，* key *])- 创建一个迭代器，该迭代器从* iterable *返回连续的键和组。 * key 是一个为每个元素计算键值的函数。如果未指定或为
None，则 key *默认为标识函数，并返回不变的元素。通常，可迭代项需要已经在相同的键Function上进行了排序。
- 创建一个迭代器，该迭代器从* iterable *返回连续的键和组。 * key 是一个为每个元素计算键值的函数。如果未指定或为
groupby()的操作类似于 Unix 中的uniq过滤器。每当键函数的值更改时，它都会生成一个break或新组(这就是为什么通常需要使用相同的键函数对数据进行排序的原因)。这种行为与 SQL 的 GROUP BY 不同，后者会聚集通用元素，而不管它们的 ImportingSequences 如何。
返回的组本身是一个迭代器，与groupby()共享基础可迭代对象。因为源是共享的，所以当groupby()对象高级时，上一个组将不再可见。因此，如果以后需要该数据，则应将其存储为列表：
groups = []
uniquekeys = []
data = sorted(data, key=keyfunc)
for k, g in groupby(data, keyfunc):
groups.append(list(g)) # Store group iterator as a list
uniquekeys.append(k)
groupby()大致等于：
class groupby(object):
# [k for k, g in groupby('AAAABBBCCDAABBB')] --> A B C D A B
# [list(g) for k, g in groupby('AAAABBBCCD')] --> AAAA BBB CC D
def __init__(self, iterable, key=None):
if key is None:
key = lambda x: x
self.keyfunc = key
self.it = iter(iterable)
self.tgtkey = self.currkey = self.currvalue = object()
def __iter__(self):
return self
def next(self):
while self.currkey == self.tgtkey:
self.currvalue = next(self.it) # Exit on StopIteration
self.currkey = self.keyfunc(self.currvalue)
self.tgtkey = self.currkey
return (self.currkey, self._grouper(self.tgtkey))
def _grouper(self, tgtkey):
while self.currkey == tgtkey:
yield self.currvalue
self.currvalue = next(self.it) # Exit on StopIteration
self.currkey = self.keyfunc(self.currvalue)
2.4 版的新Function。
itertools.ifilter(* predicate ， iterable *)- 创建一个迭代器，从可迭代的元素中筛选出仅返回谓词为
True的元素。如果* predicate *为None，则返回正确的项目。大致相当于：
- 创建一个迭代器，从可迭代的元素中筛选出仅返回谓词为
def ifilter(predicate, iterable):
# ifilter(lambda x: x%2, range(10)) --> 1 3 5 7 9
if predicate is None:
predicate = bool
for x in iterable:
if predicate(x):
yield x
itertools.ifilterfalse(* predicate ， iterable *)- 创建一个迭代器，从可迭代的元素中筛选出仅返回谓词为
False的元素。如果* predicate *为None，则返回错误的项目。大致相当于：
- 创建一个迭代器，从可迭代的元素中筛选出仅返回谓词为
def ifilterfalse(predicate, iterable):
# ifilterfalse(lambda x: x%2, range(10)) --> 0 2 4 6 8
if predicate is None:
predicate = bool
for x in iterable:
if not predicate(x):
yield x
itertools.imap(* function ，* iterables *)
def imap(function, *iterables):
# imap(pow, (2,3,10), (5,2,3)) --> 32 9 1000
iterables = map(iter, iterables)
while True:
args = [next(it) for it in iterables]
if function is None:
yield tuple(args)
else:
yield function(*args)
-
itertools.islice(可重复，停止) -
itertools.islice((* iterable ， start ， stop * [，* step *])- 使一个迭代器返回可迭代对象中的选定元素。如果* start 不为零，则跳过 iterable 中的元素，直到到达 start 为止。此后，除非将 step 设置为大于一个，否则将连续返回元素，这会导致项目被跳过。如果 stop 为
None，那么迭代将一直持续到迭代器耗尽为止。否则，它将停在指定位置。与常规切片不同，islice()不支持 start ， stop 或 step *的负值。可用于从内部结构已被展平的数据中提取相关字段(例如，多行报告可能每三行列出一个名称字段)。大致相当于：
- 使一个迭代器返回可迭代对象中的选定元素。如果* start 不为零，则跳过 iterable 中的元素，直到到达 start 为止。此后，除非将 step 设置为大于一个，否则将连续返回元素，这会导致项目被跳过。如果 stop 为
def islice(iterable, *args):
# islice('ABCDEFG', 2) --> A B
# islice('ABCDEFG', 2, 4) --> C D
# islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
# islice('ABCDEFG', 0, None, 2) --> A C E G
s = slice(*args)
start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxint, s.step or 1
it = iter(xrange(start, stop, step)))
try:
nexti = next(it)
except StopIteration:
# Consume *iterable* up to the *start* position.
for i, element in izip(xrange(start), iterable):
pass
return
try:
for i, element in enumerate(iterable):
if i == nexti:
yield element
nexti = next(it)
except StopIteration:
# Consume to *stop*.
for i, element in izip(xrange(i + 1, stop), iterable):
pass
如果* start 为None，则迭代从零开始。如果 step *为None，则该步骤默认为 1.
在版本 2.5 中更改：接受None值作为默认* start 和 step *。
itertools.izip(** iterables *)- 创建一个迭代器，以聚合每个可迭代对象中的元素。类似于zip()，不同之处在于它返回迭代器而不是列表。一次用于多个可迭代对象的锁步迭代。大致相当于：
def izip(*iterables):
# izip('ABCD', 'xy') --> Ax By
iterators = map(iter, iterables)
while iterators:
yield tuple(map(next, iterators))
在版本 2.4 中进行了更改：如果未指定可迭代项，则返回零长度的迭代器，而不引发TypeError异常。
保证了可迭代对象的从左到右的评估 Sequences。这使使用izip(*[iter(s)]*n)将数据系列聚类为 n 个长度的组成为一个习惯用法。
当您不关心较长的可迭代项的尾部不匹配的值时，izip()仅应与不等长的 Importing 一起使用。如果这些值很重要，请改用izip_longest()。
itertools.izip_longest(** iterables * [，* fillvalue *])- 创建一个迭代器，以聚合每个可迭代对象中的元素。如果可迭代项的长度不均匀，则用* fillvalue *填充缺失值。迭代一直持续到最长的可迭代耗尽为止。大致相当于：
class ZipExhausted(Exception):
pass
def izip_longest(*args, **kwds):
# izip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') --> Ax By C- D-
fillvalue = kwds.get('fillvalue')
counter = [len(args) - 1]
def sentinel():
if not counter[0]:
raise ZipExhausted
counter[0] -= 1
yield fillvalue
fillers = repeat(fillvalue)
iterators = [chain(it, sentinel(), fillers) for it in args]
try:
while iterators:
yield tuple(map(next, iterators))
except ZipExhausted:
pass
如果一个可迭代的对象可能是无限的，则izip_longest()函数应该用限制调用次数的内容包装(例如islice()或takewhile())。如果未指定，则* fillvalue *默认为None。
2.6 版的新Function。
itertools.permutations(* iterable * [，* r *])- 返回* iterable 中元素的连续 r *长度排列。
如果未指定* r 或__，则 r 默认为 iterable *的长度，并生成所有可能的全长排列。
排列以字典 Sequences 排序。因此，如果对 Importing* iterable *进行排序，则将按排序 Sequences 生成置换 Tuples。
元素根据其位置而不是其价值被视为唯一。因此，如果 Importing 元素是唯一的，则每个排列中都不会有重复值。
大致相当于：
def permutations(iterable, r=None):
# permutations('ABCD', 2) --> AB AC AD BA BC BD CA CB CD DA DB DC
# permutations(range(3)) --> 012 021 102 120 201 210
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
r = n if r is None else r
if r > n:
return
indices = range(n)
cycles = range(n, n-r, -1)
yield tuple(pool[i] for i in indices[:r])
while n:
for i in reversed(range(r)):
cycles[i] -= 1
if cycles[i] == 0:
indices[i:] = indices[i+1:] + indices[i:i+1]
cycles[i] = n - i
else:
j = cycles[i]
indices[i], indices[-j] = indices[-j], indices[i]
yield tuple(pool[i] for i in indices[:r])
break
else:
return
permutations()的代码也可以表示为product()的子序列，经过过滤以排除具有重复元素的条目(这些元素来自 Importing 池中的相同位置)：
def permutations(iterable, r=None):
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
r = n if r is None else r
for indices in product(range(n), repeat=r):
if len(set(indices)) == r:
yield tuple(pool[i] for i in indices)
返回的项目数是0 <= r <= n时为n! / (n-r)!，或r > n时为零。
2.6 版的新Function。
itertools.product(** iterables * [，* repeat *])- Importing 可迭代项的笛卡尔积。
大致等效于生成器表达式中的嵌套 for 循环。例如，product(A, B)返回与((x,y) for x in A for y in B)相同。
嵌套循环就像里程表一样循环，最右边的元素在每次迭代中都前进。此模式创建字典 Sequences，以便如果对 Importing 的可迭代对象进行排序，则将按排序 Sequences 发出产品 Tuples。
要计算自身的可乘积，请使用可选的* repeat *关键字参数指定重复次数。例如，product(A, repeat=4)的含义与product(A, A, A, A)相同。
此函数与以下代码大致等效，除了实际的实现不会在内存中构建中间结果之外：
def product(*args, **kwds):
# product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
# product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111
pools = map(tuple, args) * kwds.get('repeat', 1)
result = [[]]
for pool in pools:
result = [x+[y] for x in result for y in pool]
for prod in result:
yield tuple(prod)
2.6 版的新Function。
itertools.repeat(* object * [，* times *])
def repeat(object, times=None):
# repeat(10, 3) --> 10 10 10
if times is None:
while True:
yield object
else:
for i in xrange(times):
yield object
- repeat 的常见用法是向 imap 或 zip *提供常量值流：
>>> list(imap(pow, xrange(10), repeat(2)))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
itertools.starmap(* function ， iterable *)
def starmap(function, iterable):
# starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
for args in iterable:
yield function(*args)
在 2.6 版中进行了更改：以前，starmap()要求函数参数为 Tuples。现在，任何可迭代的都是允许的。
itertools.takewhile(* predicate ， iterable *)- 只要谓词为 true，就可以使迭代器返回可迭代对象的元素。大致相当于：
def takewhile(predicate, iterable):
# takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
for x in iterable:
if predicate(x):
yield x
else:
break
itertools.tee(* iterable * [，* n = 2 *])- 从单个可迭代器返回* n *个独立的迭代器。大致相当于：
def tee(iterable, n=2):
it = iter(iterable)
deques = [collections.deque() for i in range(n)]
def gen(mydeque):
while True:
if not mydeque: # when the local deque is empty
newval = next(it) # fetch a new value and
for d in deques: # load it to all the deques
d.append(newval)
yield mydeque.popleft()
return tuple(gen(d) for d in deques)
tee()分割后，原始的* iterable 不应在其他任何地方使用；否则，在不通知 tee 对象的情况下， iterable *可能会 Developing。
tee迭代器不是线程安全的。当同时使用由同一tee()调用返回的迭代器时，即使原始的* iterable *是线程安全的，也可能引发RuntimeError。
此 itertool 可能需要大量辅助存储(取决于需要存储多少临时数据)。通常，如果一个迭代器在另一个迭代器启动之前使用了大部分或全部数据，则使用list()而不是tee()会更快。
2.4 版的新Function。
9.7.2. Recipes
本节显示使用现有 itertools 作为构建块来创建扩展工具集的方法。
扩展工具提供与基础工具集相同的高性能。pass一次处理一个元素，而不是一次将整个可迭代对象全部放入内存，可以保持卓越的内存性能。pass以一种Function样式将工具链接在一起，可以减少代码量，这有助于消除临时变量。与使用 for 循环和generator s 相比，优先使用“矢量化”构建块来保持高速，这会导致解释器开销。
def take(n, iterable):
"Return first n items of the iterable as a list"
return list(islice(iterable, n))
def tabulate(function, start=0):
"Return function(0), function(1), ..."
return imap(function, count(start))
def consume(iterator, n=None):
"Advance the iterator n-steps ahead. If n is None, consume entirely."
# Use functions that consume iterators at C speed.
if n is None:
# feed the entire iterator into a zero-length deque
collections.deque(iterator, maxlen=0)
else:
# advance to the empty slice starting at position n
next(islice(iterator, n, n), None)
def nth(iterable, n, default=None):
"Returns the nth item or a default value"
return next(islice(iterable, n, None), default)
def all_equal(iterable):
"Returns True if all the elements are equal to each other"
g = groupby(iterable)
return next(g, True) and not next(g, False)
def quantify(iterable, pred=bool):
"Count how many times the predicate is true"
return sum(imap(pred, iterable))
def padnone(iterable):
"""Returns the sequence elements and then returns None indefinitely.
Useful for emulating the behavior of the built-in map() function.
"""
return chain(iterable, repeat(None))
def ncycles(iterable, n):
"Returns the sequence elements n times"
return chain.from_iterable(repeat(tuple(iterable), n))
def dotproduct(vec1, vec2):
return sum(imap(operator.mul, vec1, vec2))
def flatten(listOfLists):
"Flatten one level of nesting"
return chain.from_iterable(listOfLists)
def repeatfunc(func, times=None, *args):
"""Repeat calls to func with specified arguments.
Example: repeatfunc(random.random)
"""
if times is None:
return starmap(func, repeat(args))
return starmap(func, repeat(args, times))
def pairwise(iterable):
"s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
a, b = tee(iterable)
next(b, None)
return izip(a, b)
def grouper(iterable, n, fillvalue=None):
"Collect data into fixed-length chunks or blocks"
# grouper('ABCDEFG', 3, 'x') --> ABC DEF Gxx
args = [iter(iterable)] * n
return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)
def roundrobin(*iterables):
"roundrobin('ABC', 'D', 'EF') --> A D E B F C"
# Recipe credited to George Sakkis
pending = len(iterables)
nexts = cycle(iter(it).next for it in iterables)
while pending:
try:
for next in nexts:
yield next()
except StopIteration:
pending -= 1
nexts = cycle(islice(nexts, pending))
def powerset(iterable):
"powerset([1,2,3]) --> () (1,) (2,) (3,) (1,2) (1,3) (2,3) (1,2,3)"
s = list(iterable)
return chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))
def unique_everseen(iterable, key=None):
"List unique elements, preserving order. Remember all elements ever seen."
# unique_everseen('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D
# unique_everseen('ABBCcAD', str.lower) --> A B C D
seen = set()
seen_add = seen.add
if key is None:
for element in ifilterfalse(seen.__contains__, iterable):
seen_add(element)
yield element
else:
for element in iterable:
k = key(element)
if k not in seen:
seen_add(k)
yield element
def unique_justseen(iterable, key=None):
"List unique elements, preserving order. Remember only the element just seen."
# unique_justseen('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D A B
# unique_justseen('ABBCcAD', str.lower) --> A B C A D
return imap(next, imap(itemgetter(1), groupby(iterable, key)))
def iter_except(func, exception, first=None):
""" Call a function repeatedly until an exception is raised.
Converts a call-until-exception interface to an iterator interface.
Like __builtin__.iter(func, sentinel) but uses an exception instead
of a sentinel to end the loop.
Examples:
bsddbiter = iter_except(db.next, bsddb.error, db.first)
heapiter = iter_except(functools.partial(heappop, h), IndexError)
dictiter = iter_except(d.popitem, KeyError)
dequeiter = iter_except(d.popleft, IndexError)
queueiter = iter_except(q.get_nowait, Queue.Empty)
setiter = iter_except(s.pop, KeyError)
"""
try:
if first is not None:
yield first()
while 1:
yield func()
except exception:
pass
def random_product(*args, **kwds):
"Random selection from itertools.product(*args, **kwds)"
pools = map(tuple, args) * kwds.get('repeat', 1)
return tuple(random.choice(pool) for pool in pools)
def random_permutation(iterable, r=None):
"Random selection from itertools.permutations(iterable, r)"
pool = tuple(iterable)
r = len(pool) if r is None else r
return tuple(random.sample(pool, r))
def random_combination(iterable, r):
"Random selection from itertools.combinations(iterable, r)"
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
indices = sorted(random.sample(xrange(n), r))
return tuple(pool[i] for i in indices)
def random_combination_with_replacement(iterable, r):
"Random selection from itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)"
pool = tuple(iterable)
n = len(pool)
indices = sorted(random.randrange(n) for i in xrange(r))
return tuple(pool[i] for i in indices)
def tee_lookahead(t, i):
"""Inspect the i-th upcomping value from a tee object
while leaving the tee object at its current position.
Raise an IndexError if the underlying iterator doesn't
have enough values.
"""
for value in islice(t.__copy__(), i, None):
return value
raise IndexError(i)
注意，可以pass将全局查找替换为定义为默认值的局部变量来优化上述许多配方。例如，* dotproduct *配方可以写为：
def dotproduct(vec1, vec2, sum=sum, imap=imap, mul=operator.mul):
return sum(imap(mul, vec1, vec2))
