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Python中的itertools模块常见函数用法示例

news 2025/4/30 5:51:41

itertools ，迭代工具模块，提供了用于高效处理迭代器和组合问题的工具。

1. `itertools.permutations(iterable, r=None)`

功能：生成输入迭代器的所有可能排列。
参数：
- iterable：输入的可迭代对象。
- r：可选参数，指定排列的长度。如果不指定，则默认为输入迭代器的长度。

示例：

from itertools import permutations# 生成所有排列
for perm in permutations([1, 2, 3]):print(perm)
# 输出：
# (1, 2, 3)
# (1, 3, 2)
# (2, 1, 3)
# (2, 3, 1)
# (3, 1, 2)
# (3, 2, 1)# 生成长度为2的排列
for perm in permutations([1, 2, 3], 2):print(perm)
# 输出：
# (1, 2)
# (1, 3)
# (2, 1)
# (2, 3)
# (3, 1)
# (3, 2)

应用场景：用于生成所有可能的排列组合，常用于排列问题、字符串排列等。

2. `itertools.combinations(iterable, r)`

功能：生成输入迭代器的所有可能组合。
参数：
- iterable：输入的可迭代对象。
- r：组合的长度。

示例：

from itertools import combinations# 生成长度为2的组合
for comb in combinations([1, 2, 3], 2):print(comb)
# 输出：
# (1, 2)
# (1, 3)
# (2, 3)

应用场景：用于生成所有可能的组合，常用于组合问题、子集问题等。

3. `itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)`

功能：生成输入迭代器的所有可能组合，允许重复选择。
参数：
- iterable：输入的可迭代对象。
- r：组合的长度。

示例：

from itertools import combinations_with_replacement# 生成长度为2的组合，允许重复选择
for comb in combinations_with_replacement([1, 2, 3], 2):print(comb)
# 输出：
# (1, 1)
# (1, 2)
# (1, 3)
# (2, 2)
# (2, 3)
# (3, 3)

应用场景：用于生成允许重复选择的组合，常用于组合问题中的重复选择场景。

4. **`itertools.product(*iterables, repeat=1)`**

功能：生成输入迭代器的笛卡尔积。
参数：
- *iterables：多个可迭代对象。
- repeat：可选参数，指定重复次数。

示例：

from itertools import product# 生成两个列表的笛卡尔积
for prod in product([1, 2], [3, 4]):print(prod)
# 输出：
# (1, 3)
# (1, 4)
# (2, 3)
# (2, 4)# 生成一个列表的重复笛卡尔积
for prod in product([1, 2], repeat=3):print(prod)
# 输出：
# (1, 1, 1)
# (1, 1, 2)
# (1, 2, 1)
# (1, 2, 2)
# (2, 1, 1)
# (2, 1, 2)
# (2, 2, 1)
# (2, 2, 2)

应用场景：用于生成多个列表的笛卡尔积，常用于多维遍历、状态空间搜索等。

5. `itertools.groupby(iterable, key=None)`

功能：将相邻的重复元素挑出来放在一起。
参数：
- iterable：输入的可迭代对象。
- key：可选参数，用于指定分组的键函数。

示例：

from itertools import groupby# 按值分组
data = [1, 1, 2, 2, 3, 3]
for key, group in groupby(data):print(key, list(group))
# 输出：
# 1 [1, 1]
# 2 [2, 2]
# 3 [3, 3]# 按键函数分组
data = [("a", 1), ("a", 2), ("b", 3), ("b", 4)]
for key, group in groupby(data, key=lambda x: x[0]):print(key, list(group))
# 输出：
# a [('a', 1), ('a', 2)]
# b [('b', 3), ('b', 4)]

应用场景：用于对数据进行分组，常用于数据处理、统计等。

6. **`itertools.accumulate(iterable, func=None, *, initial=None)`**

功能：生成输入迭代器的累积和或累积结果。
参数：
- iterable：输入的可迭代对象。
- func：可选参数，指定累积操作的函数，默认为加法。
- initial：可选参数，指定初始值。

示例：

from itertools import accumulate# 累加
data = [1, 2, 3, 4]
print(list(accumulate(data)))  # 输出：[1, 3, 6, 10]# 累乘
from operator import mul
print(list(accumulate(data, mul)))  # 输出：[1, 2, 6, 24]# 带初始值
print(list(accumulate(data, initial=10)))  # 输出：[10, 11, 13, 16, 20]

应用场景：用于生成累积和或累积结果，常用于动态规划、前缀和等。

7. **`itertools.chain(*iterables)`**

功能：将多个迭代器串联为一个长迭代器。
参数：
- *iterables：多个可迭代对象。

示例：

from itertools import chain# 串联多个列表
data1 = [1, 2, 3]
data2 = [4, 5, 6]
print(list(chain(data1, data2)))  # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6]

应用场景：用于将多个迭代器合并为一个，常用于数据拼接。

8. **`itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)`**

功能：将多个迭代器的元素配对，长度不足时用指定值填充。
参数：
- *iterables：多个可迭代对象。
- fillvalue：可选参数，指定填充值。

示例：

from itertools import zip_longest# 配对并填充
data1 = [1, 2, 3]
data2 = [4, 5]
print(list(zip_longest(data1, data2, fillvalue=0)))  # 输出：[(1, 4), (2, 5), (3, 0)]