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相见恨晚的 Python 内置库：itertools

亿华云2025-10-02 21:10:01【人工智能】8人已围观

简介前言最近事情不是很多，想写一些技术文章分享给大家，同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理，所谓写清楚才能说清楚，说清楚才能想清楚，就是这个道理了。很多人都致力于把Python代码写得更Py

前言

最近事情不是恨晚很多，想写一些技术文章分享给大家，置库同时也对自己一段时间来碎片化接受的恨晚知识进行一下梳理，所谓写清楚才能说清楚，置库说清楚才能想清楚，恨晚就是置库这个道理了。

很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic，恨晚一来更符合规范且容易阅读，置库二来一般Pythonic的恨晚代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的置库系统库itertools。

itertools库

迭代器（生成器）在Python中是恨晚一种很常用也很好用的数据结构，比起列表(list)来说，置库迭代器最大的恨晚优势就是延迟计算，按需使用，置库从而提高开发体验和运行效率，恨晚以至于在Python 3中map,filter等操作返回的不再是列表而是香港云服务器迭代器。

话虽这么说但大家平时用到的迭代器大概只有range了，而通过iter函数把列表对象转化为迭代器对象又有点多此一举，这时候我们今天的主角itertools就该上场了。

使用itertools

itertools中的函数大多是返回各种迭代器对象，其中很多函数的作用我们平时要写很多代码才能达到，而在运行效率上反而更低，毕竟人家是系统库。

itertools.accumulate

简单来说就是累加。

>>> import itertools >>> x = itertools.accumulate(range(10)) >>> print(list(x)) [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

itertools.chain

连接多个列表或者迭代器。

>>> x = itertools.chain(range(3), range(4), [3,2,1]) >>> print(list(x)) [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 3, 2, 1]

itertools.combinations

求列表或生成器中指定数目的元素不重复的所有组合

>>> x = itertools.combinations(range(4), 3) >>> print(list(x)) [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)]

itertools.combinations_with_replacement

允许重复元素的组合

>>> x = itertools.combinations_with_replacement(ABC, 2) >>> print(list(x)) [(A, A), (A, B), (A, C), (B, B), (B, C), (C, C)]

itertools.compress

按照真值表筛选元素

>>> x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False)) >>> print(list(x)) [0, 2, 3]

itertools.count

就是一个计数器,可以指定起始位置和步长

>>> x = itertools.count(start=20, step=-1) >>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1))) [20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11]

itertools.cycle

循环指定的列表和迭代器

>>> x = itertools.cycle(ABC) >>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1))) [A, B, C, A, B, C, A, B, C, A]

itertools.dropwhile

按照真值函数丢弃掉列表和迭代器前面的元素

>>> x = itertools.dropwhile(lambda e: e < 5, range(10)) >>> print(list(x)) [5, 6, 7, 8, 9]

itertools.filterfalse

保留对应真值为False的元素

>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (1, 5, 3, 6, 9, 4)) >>> print(list(x)) [5, 6, 9]

itertools.groupby

按照分组函数的值对元素进行分组

>>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8) >>> for condition, numbers in x: ... print(condition, list(numbers)) True [0, 1, 2, 3, 4] False [5, 6, 7, 8] True [9]

itertools.islice

上文使用过的云服务器提供商函数，对迭代器进行切片

>>> x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2) >>> print(list(x)) [0, 2, 4, 6, 8]

itertools.permutations

产生指定数目的元素的所有排列(顺序有关)

>>> x = itertools.permutations(range(4), 3) >>> print(list(x)) [(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 1), (0, 2, 3), (0, 3, 1), (0, 3, 2), (1, 0, 2), (1, 0, 3), (1, 2, 0), (1, 2, 3), (1, 3, 0), (1, 3, 2), (2, 0, 1), (2, 0,3), (2, 1, 0), (2, 1, 3), (2, 3, 0), (2, 3, 1), (3, 0, 1), (3, 0, 2), (3, 1, 0), (3, 1, 2), (3, 2, 0), (3, 2, 1)]

itertools.product

产生多个列表和迭代器的(积)

>>> x = itertools.product(ABC, range(3)) >>> >>> print(list(x)) [(A, 0), (A, 1), (A, 2), (B, 0), (B, 1), (B, 2), (C, 0), (C, 1), (C, 2)]

itertools.repeat

简单的生成一个拥有指定数目元素的迭代器

>>> x = itertools.repeat(0, 5) >>> print(list(x)) [0, 0, 0, 0, 0]

itertools.starmap

类似map

>>> x = itertools.starmap(str.islower, aBCDefGhI) >>> print(list(x)) [True, False, False, False, True, True, False, True, False]

itertools.takewhile

与dropwhile相反，保留元素直至真值函数值为假。

>>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10)) >>> print(list(x)) [0, 1, 2, 3, 4]

itertools.tee

这个函数我也不是很懂，似乎是生成指定数目的迭代器

>>> x = itertools.tee(range(10), 2) >>> for letters in x: ... print(list(letters)) ... [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

itertools.zip_longest

类似于zip，不过已较长的列表和迭代器的长度为准

>>> x = itertools.zip_longest(range(3), range(5)) >>> y = zip(range(3), range(5)) >>> print(list(x)) [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (None, 3), (None, 4)] >>> print(list(y)) [(0, 0), (1, 1), (2, 2)]