itertools是python内置的模块，使用简单且功能强大。这篇文章主要为大家详细介绍了itertools模块的使用方法，感兴趣的小伙伴可以了解一下
itertools — 为高效循环而创建迭代器的函数
accumulate(iterable: Iterable, func: None, initial:None)
iterable：需要操作的可迭代对象
func：对可迭代对象需要操作的函数，必须包含两个参数
initial: 累加的开始值
对可迭代对象进行累计或者通过func实现双目运算，当指定func的时候需要两个参数。返回的是迭代器，与这个方法类似的就是functools下的reduce，reduce和accumulate都是累计进行操作，不同的是reduce只会返回最后的元素，而accumulate会显示所有的元素，包含中间的元素，对比如下：
| 区别 | reduce | accumulate |
|---|---|---|
| 返回值 | 返回的是一个元素 | 返回的是一个迭代器（包含中间处理的元素） |
| 所属模块 | functools | itertools |
| 性能 | 略差 | 比reduce好一些 |
| 初始值 | 可以设置初始值 | 可以设置初始值 |
import time from itertools import accumulate from functools import reduce l_data = [1, 2, 3, 4] data = accumulate(l_data, lambda x, y: x + y, initial=2) print(list(data)) start = time.time() for i in range(100000): data = accumulate(l_data, lambda x, y: x + y, initial=2) print(time.time() - start) start = time.time() for i in range(100000): data = reduce(lambda x, y: x + y, l_data) print(time.time() - start) #输出 [2, 3, 5, 8, 12] 0.027924537658691406 0.03989362716674805
由上述结果可知，accumulate比reduce性能稍好一些，而且还能输出中间的处理过程。
chain(*iterables)
iterables:接收多个可迭代对象
依次返回多个迭代对象的元素，返回的是一个迭代器,对于字典输出元素时，默认会输出字典的key
from itertools import chain import time list_data = [1, 2, 3] dict_data = {"a": 1, "b": 2} set_data = {4, 5, 6} print(list(chain(list_data, dict_data, set_data))) list_data = [1, 2, 3] list_data2 = [4, 5, 6] start = time.time() for i in range(100000): chain(list_data, list_data2) print(time.time() - start) start = time.time() for i in range(100000): list_data.extend(list_data2) print(time.time() - start) #输出 [1, 2, 3, 'a', 'b', 4, 5, 6] 0.012955427169799805 0.013965129852294922 combinations(iterable: Iterable, r)
iterable:需要操作的可迭代对象
r: 抽取的子序列元素的个数
操作可迭代对象，根据所需抽取的子序列个数返回子序列，子序列中的元素也是有序、不可重复并且是以元组的形式呈现的。
from itertools import combinations data = range(5) print(tuple(combinations(data, 2))) str_data = "asdfgh" print(tuple(combinations(str_data, 2))) #输出 ((0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)) (('a', 's'), ('a', 'd'), ('a', 'f'), ('a', 'g'), ('a', 'h'), ('s', 'd'), ('s', 'f'), ('s', 'g'), ('s', 'h'), ('d', 'f'), ('d', 'g'), ('d', 'h'), ('f', 'g'), ('f', 'h'), ('g', 'h')) combinations_with_replacement(iterable: Iterable, r)
与上述的combinations(iterable: Iterable, r)类似，不过区别在于，combinations_with_replacement的子序列的元素可以重复，也是有序的，具体如下：
from itertools import combinations_with_replacement data = range(5) print(tuple(combinations_with_replacement(data, 2))) str_data = "asdfgh" print(tuple(combinations_with_replacement(str_data, 2))) #输出 ((0, 0), (0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 3), (3, 4), (4, 4)) (('a', 'a'), ('a', 's'), ('a', 'd'), ('a', 'f'), ('a', 'g'), ('a', 'h'), ('s', 's'), ('s', 'd'), ('s', 'f'), ('s', 'g'), ('s', 'h'), ('d', 'd'), ('d', 'f'), ('d', 'g'), ('d', 'h'), ('f', 'f'), ('f', 'g'), ('f', 'h'), ('g', 'g'), ('g', 'h'), ('h', 'h')) compress(data: Iterable, selectors: Iterable)
data:需要操作的可迭代对象
selectors:判断真值的可迭代对象，不能时str，最好是列表、元组、之类的
根据selectors中的元素是否为true来输出data中对应索引的元素，以最短的为准，返回一个迭代器。
from itertools import compress data = "asdfg" list_data = [1, 0, 0, 0, 1, 4] print(list(compress(data, list_data))) #输出 ['a', 'g']
count(start, step)
start: 开始的元素
step: 自开始元素增长的步长
返回一个迭代器，从start按照步长递增，不会一次性生成，最好使用next()进行元素的递归的获取。
from itertools import count c = count(start=10, step=20) print(next(c)) print(next(c)) print(next(c)) print(next(c)) print(c) #输出 10 30 50 70 count(90, 20)
cycle(iterable)
iterable： 需要循环输出的可迭代对象
返回一个迭代器，循环输出可迭代对象的元素。于count一样，最好不要将结果转换为可迭代对象，因为是循环，所以建议使用next()或者for循环获取元素。
from itertools import cycle a = "asdfg" data = cycle(a) print(next(data)) print(next(data)) print(next(data)) print(next(data)) #输出 a s d f
dropwhile(predicate, iterable)
predicate:是否舍弃元素的标准
iterable: 可迭代对象
返回一个迭代器,根据predicate是否为True来舍弃元素。当predicate为False时，后面的元素不管是否为True都会输出。
from itertools import dropwhile list_data = [1, 2, 3, 4, 5] print(list(dropwhile(lambda i: i <3, list_data))) print(list(dropwhile(lambda x: x <5, [1, 4, 6, 4, 1]))) #输出 [3, 4, 5] [6, 4, 1]
filterfalse(predicate, iterable)
predicate:是否舍弃元素的标准
iterable: 可迭代对象
返回一个迭代器, 根据predicate是否为False判断输出，对所有元素进行操作。类似于filter方法，但是是filter的相反的.
import time from itertools import filterfalse print(list(filterfalse(lambda i: i % 2 == 0, range(10)))) start = time.time() for i in range(100000): filterfalse(lambda i: i % 2 == 0, range(10)) print(time.time() - start) start = time.time() for i in range(100000): filter(lambda i: i % 2 == 0, range(10)) print(time.time() - start) #输出 [1, 3, 5, 7, 9] 0.276653528213501 0.2768676280975342
由上述结果看出，filterfalse与filter性能相差不大
groupby(iterable, key=None)
iterable: 可迭代对象
key: 可选，需要对元素进行判断的条件, 默认为x == x。
返回一个迭代器,根据key返回连续的键和组（连续符合key条件的元素）。
注意使用groupby进行分组前需要对其进行排序。
from itertools import groupby str_data = "babada" for k, v in groupby(str_data): print(k, list(v)) str_data = "aaabbbcd" for k, v in groupby(str_data): print(k, list(v)) def func(x: str): print(x) return x.isdigit() str_data = "12a34d5" for k, v in groupby(str_data, key=func): print(k, list(v)) #输出 b ['b'] a ['a'] b ['b'] a ['a'] d ['d'] a ['a'] a ['a', 'a', 'a'] b ['b', 'b', 'b'] c ['c'] d ['d'] 1 2 a True ['1', '2'] 3 False ['a'] 4 d True ['3', '4'] 5 False ['d'] True ['5']
islice(iterable, stop)\islice(iterable, start, stop[, step])
iterable: 需要操作的可迭代对象
start： 开始操作的索引位置
stop: 结束操作的索引位置
step: 步长
返回一个迭代器。类似于切片，但是其索引不支持负数。
from itertools import islice import time list_data = [1, 5, 4, 2, 7] #学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：725638078 start = time.time() for i in range(100000): data = list_data[:2:] print(time.time() - start) start = time.time() for i in range(100000): data = islice(list_data, 2) print(time.time() - start) print(list(islice(list_data, 1, 3))) print(list(islice(list_data, 1, 4, 2))) #输出 0.010963201522827148 0.01595783233642578 [5, 4] [5, 2] 0.010963201522827148 0.01595783233642578 [5, 4] [5, 2]
由上述结果可以看出，切片性能比islice性能稍好一些。
pairwise(iterable)
需要操作的可迭代对象
返回一个迭代器, 返回可迭代对象中的连续重叠对，少于两个返回空。
from itertools import pairwise str_data = "asdfweffva" list_data = [1, 2, 5, 76, 8] print(list(pairwise(str_data))) print(list(pairwise(list_data))) #输出 [('a', 's'), ('s', 'd'), ('d', 'f'), ('f', 'w'), ('w', 'e'), ('e', 'f'), ('f', 'f'), ('f', 'v'), ('v', 'a')] [(1, 2), (2, 5), (5, 76), (76, 8)] permutations(iterable, r=None)
iterable： 需要操作的可迭代对象
r: 抽取的子序列
与combinations类似，都是抽取可迭代对象的子序列，不过，permutations是不可重复,无序的， 与combinations_with_replacement刚好相反。
from itertools import permutations data = range(5) print(tuple(permutations(data, 2))) str_data = "asdfgh" print(tuple(permutations(str_data, 2))) #输出 ((0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (1, 0), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 0), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 3)) (('a', 's'), ('a', 'd'), ('a', 'f'), ('a', 'g'), ('a', 'h'), ('s', 'a'), ('s', 'd'), ('s', 'f'), ('s', 'g'), ('s', 'h'), ('d', 'a'), ('d', 's'), ('d', 'f'), ('d', 'g'), ('d', 'h'), ('f', 'a'), ('f', 's'), ('f', 'd'), ('f', 'g'), ('f', 'h'), ('g', 'a'), ('g', 's'), ('g', 'd'), ('g', 'f'), ('g', 'h'), ('h', 'a'), ('h', 's'), ('h', 'd'), ('h', 'f'), ('h', 'g')) product(*iterables, repeat=1)
iterables: 可迭代对象，可以为多个
repeat: 可迭代对象的重复次数，也就是复制的次数
返回迭代器。生成可迭代对象的笛卡尔积, 类似于两个或多个可迭代对象的排列组合。与zip函数很像，但是zip是元素的一对一对应关系，而product则是一对多的关系。
from itertools import product list_data = [1, 2, 3] list_data2 = [4, 5, 6] print(list(product(list_data, list_data2))) print(list(zip(list_data, list_data2))) # 如下两个含义是一样的，都是将可迭代对象复制一份， 很方便的进行同列表的操作 print(list(product(list_data, repeat=2))) print(list(product(list_data, list_data))) # 同上述含义 print(list(product(list_data, list_data2, repeat=2))) print(list(product(list_data, list_data2, list_data, list_data2))) #输出 [(1, 4), (1, 5), (1, 6), (2, 4), (2, 5), (2, 6), (3, 4), (3, 5), (3, 6)] [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] [(1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 2), (3, 3)] [(1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 2), (3, 3)] [(1, 4, 1, 4), (1, 4, 1, 5), (1, 4, 1, 6), (1, 4, 2, 4), (1, 4, 2, 5), (1, 4, 2, 6), (1, 4, 3, 4), (1, 4, 3, 5), (1, 4, 3, 6), (1, 5, 1, 4), (1, 5, 1, 5), (1, 5, 1, 6), (1, 5, 2, 4), (1, 5, 2, 5), (1, 5, 2, 6), (1, 5, 3, 4), (1, 5, 3, 5), (1, 5, 3, 6), (1, 6, 1, 4), (1, 6, 1, 5), (1, 6, 1, 6), (1, 6, 2, 4), (1, 6, 2, 5), (1, 6, 2, 6), (1, 6, 3, 4), (1, 6, 3, 5), (1, 6, 3, 6), (2, 4, 1, 4), (2, 4, 1, 5), (2, 4, 1, 6), (2, 4, 2, 4), (2, 4, 2, 5), (2, 4, 2, 6), (2, 4, 3, 4), (2, 4, 3, 5), (2, 4, 3, 6), (2, 5, 1, 4), (2, 5, 1, 5), (2, 5, 1, 6), (2, 5, 2, 4), (2, 5, 2, 5), (2, 5, 2, 6), (2, 5, 3, 4), (2, 5, 3, 5), (2, 5, 3, 6), (2, 6, 1, 4), (2, 6, 1, 5), (2, 6, 1, 6), (2, 6, 2, 4), (2, 6, 2, 5), (2, 6, 2, 6), (2, 6, 3, 4), (2, 6, 3, 5), (2, 6, 3, 6), (3, 4, 1, 4), (3, 4, 1, 5), (3, 4, 1, 6), (3, 4, 2, 4), (3, 4, 2, 5), (3, 4, 2, 6), (3, 4, 3, 4), (3, 4, 3, 5), (3, 4, 3, 6), (3, 5, 1, 4), (3, 5, 1, 5), (3, 5, 1, 6), (3, 5, 2, 4), (3, 5, 2, 5), (3, 5, 2, 6), (3, 5, 3, 4), (3, 5, 3, 5), (3, 5, 3, 6), (3, 6, 1, 4), (3, 6, 1, 5), (3, 6, 1, 6), (3, 6, 2, 4), (3, 6, 2, 5), (3, 6, 2, 6), (3, 6, 3, 4), (3, 6, 3, 5), (3, 6, 3, 6)] [(1, 4, 1, 4), (1, 4, 1, 5), (1, 4, 1, 6), (1, 4, 2, 4), (1, 4, 2, 5), (1, 4, 2, 6), (1, 4, 3, 4), (1, 4, 3, 5), (1, 4, 3, 6), (1, 5, 1, 4), (1, 5, 1, 5), (1, 5, 1, 6), (1, 5, 2, 4), (1, 5, 2, 5), (1, 5, 2, 6), (1, 5, 3, 4), (1, 5, 3, 5), (1, 5, 3, 6), (1, 6, 1, 4), (1, 6, 1, 5), (1, 6, 1, 6), (1, 6, 2, 4), (1, 6, 2, 5), (1, 6, 2, 6), (1, 6, 3, 4), (1, 6, 3, 5), (1, 6, 3, 6), (2, 4, 1, 4), (2, 4, 1, 5), (2, 4, 1, 6), (2, 4, 2, 4), (2, 4, 2, 5), (2, 4, 2, 6), (2, 4, 3, 4), (2, 4, 3, 5), (2, 4, 3, 6), (2, 5, 1, 4), (2, 5, 1, 5), (2, 5, 1, 6), (2, 5, 2, 4), (2, 5, 2, 5), (2, 5, 2, 6), (2, 5, 3, 4), (2, 5, 3, 5), (2, 5, 3, 6), (2, 6, 1, 4), (2, 6, 1, 5), (2, 6, 1, 6), (2, 6, 2, 4), (2, 6, 2, 5), (2, 6, 2, 6), (2, 6, 3, 4), (2, 6, 3, 5), (2, 6, 3, 6), (3, 4, 1, 4), (3, 4, 1, 5), (3, 4, 1, 6), (3, 4, 2, 4), (3, 4, 2, 5), (3, 4, 2, 6), (3, 4, 3, 4), (3, 4, 3, 5), (3, 4, 3, 6), (3, 5, 1, 4), (3, 5, 1, 5), (3, 5, 1, 6), (3, 5, 2, 4), (3, 5, 2, 5), (3, 5, 2, 6), (3, 5, 3, 4), (3, 5, 3, 5), (3, 5, 3, 6), (3, 6, 1, 4), (3, 6, 1, 5), (3, 6, 1, 6), (3, 6, 2, 4), (3, 6, 2, 5), (3, 6, 2, 6), (3, 6, 3, 4), (3, 6, 3, 5), (3, 6, 3, 6)]
repeat(object[, times])
object：任意合法对象
times: 可选，object对象生成的次数, 当不传入times，则无限循环
返回一个迭代器，根据times重复生成object对象。
from itertools import repeat str_data = "assd" print(repeat(str_data)) print(list(repeat(str_data, 4))) list_data = [1, 2, 4] print(repeat(list_data)) print(list(repeat(list_data, 4))) dict_data = {"a": 1, "b": 2} print(repeat(dict_data)) print(list(repeat(dict_data, 4))) #输出 repeat('assd') ['assd', 'assd', 'assd', 'assd'] repeat([1, 2, 4]) [[1, 2, 4], [1, 2, 4], [1, 2, 4], [1, 2, 4]] repeat({'a': 1, 'b': 2}) [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 1, 'b': 2}, {'a': 1, 'b': 2}, {'a': 1, 'b': 2}] starmap(function, iterable)
function: 作用域迭代器对象元素的函数
iterable: 可迭代对象
返回一个迭代器, 将函数作用与可迭代对象的所有元素（所有元素必须要是可迭代对象，即使只有一个值，也需要使用可迭代对象包裹，例如元组(1, )）中,与map函数类似；当function参数与可迭代对象元素一致时，使用元组代替元素，例如pow(a, b)，对应的是[(2,3), (3,3)]。
map与starmap的区别在于，map我们一般会操作一个function只有一个参数的情况，starmap可以操作function多个参数的情况。
from itertools import starmap list_data = [1, 2, 3, 4, 5] list_data2 = [(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5)] list_data3 = [(1,), (2,), (3,), (4,), (5,)] print(list(starmap(lambda x, y: x + y, list_data2))) print(list(map(lambda x: x * x, list_data))) print(list(starmap(lambda x: x * x, list_data))) print(list(starmap(lambda x: x * x, list_data3))) #输出 [2, 4, 6, 8, 10] [1, 4, 9, 16, 25] Traceback (most recent call last): File "c:\Users\ts\Desktop\2022.7\2022.7.22\test.py", line 65, inprint(list(starmap(lambda x: x * x, list_data))) TypeError: 'int' object is not iterable
takewhile(predicate, iterable)
predicate：判断条件，为真就返回
iterable: 可迭代对象
当predicate为真时返回元素，需要注意的是，当第一个元素不为True时，则后面的无论结果如何都不会返回，找的前多少个为True的元素。
from itertools import takewhile #学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：725638078 list_data = [1, 5, 4, 6, 2, 3] print(list(takewhile(lambda x: x > 0, list_data))) print(list(takewhile(lambda x: x > 1, list_data)))
zip_longest(*iterables, fillvalue=None)
iterables：可迭代对象
fillvalue：当长度超过时，缺省值、默认值， 默认为None
返回迭代器, 可迭代对象元素一一对应生成元组，当两个可迭代对象长度不一致时，会按照最长的有元素输出并使用fillvalue补充，是zip的反向扩展，zip为最小长度输出。
from itertools import zip_longest list_data = [1, 2, 3] list_data2 = ["a", "b", "c", "d"] print(list(zip_longest(list_data, list_data2, fillvalue="-"))) print(list(zip_longest(list_data, list_data2))) print(list(zip(list_data, list_data2))) [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), ('-', 'd')] [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (None, 'd')] [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')] 总结
accumulate(iterable: Iterable, func: None, initial:None)：
进行可迭代对象元素的累计运算，可以设置初始值，类似于reduce，相比较reduce,accumulate可以输出中间过程的值，reduce只能输出最后结果，且accumulate性能略好于reduce。
chain(*iterables)
依次输出迭代器中的元素，不会循环输出，有多少输出多少。对于字典输出元素时，默认会输出字典的key；对于列表来说相当于是extend。
combinations(iterable: Iterable, r)：
抽取可迭代对象的子序列，其实就是排列组合，不过只返回有序、不重复的子序列，以元组形式呈现。
combinations_with_replacement(iterable: Iterable, r)
抽取可迭代对象的子序列，与combinations类似，不过返回无序、不重复的子序列，以元组形式呈现。
compress(data: Iterable, selectors: Iterable)
根据selectors中的元素是否为True或者False返回可迭代对象的合法元素，selectors为str时，都为True，并且只会决定长度。
count(start, step)：
从start开始安装step不断生成元素，是无限循环的，最好控制输出个数或者使用next(),send()等获取、设置结果
cycle(iterable)
依次输出可迭代对象的元素，是无限循环的，相当于是chain的循环。最好控制输出个数或者使用next(),send()等获取、设置结果。
dropwhile(predicate, iterable)
根据predicate是否为False来返回可迭代器元素，predicate可以为函数， 返回的是第一个False及之后的所有元素，不管后面的元素是否为True或者False。适用于需要舍弃迭代器或者可迭代对象的前面一部分内容，例如在写入文件时忽略文档注释
filterfalse(predicate, iterable)
依据predicate返回可迭代对象的所有predicate为True的元素，类似于filter方法。
groupby(iterable, key=None)
输出连续符合key要求的键值对，默认为x == x。
islice(iterable, stop)\islice(iterable, start, stop[, step])
对可迭代对象进行切片，和普通切片类似，但是这个不支持负数。适用于可迭代对象内容的切割，例如你需要获取一个文件中的某几行的内容
pairwise(iterable)
返回连续的重叠对象（两个元素）， 少于两个元素返回空，不返回。
permutations(iterable, r=None)
从可迭代对象中抽取子序列，与combinations类似，不过抽取的子序列是无序、可重复。
product(*iterables, repeat=1)
输出可迭代对象的笛卡尔积，类似于排序组合，不可重复,是两个或者多个可迭代对象进行操作，当是一个可迭代对象时，则返回元素，以元组形式返回。
repeat(object[, times])
重复返回object对象，默认时无限循环
starmap(function, iterable)
批量操作可迭代对象中的元素，操作的可迭代对象中的元素必须也要是可迭代对象，与map类似，但是可以对类似于多元素的元组进行操作。
takewhile(predicate, iterable)
返回前多少个predicate为True的元素，如果第一个为False，则直接输出一个空。
zip_longest(*iterables, fillvalue=None)
将可迭代对象中的元素一一对应，组成元组形式存储，与zip方法类似，不过zip是取最短的，而zip_longest是取最长的，缺少的使用缺省值。
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