Python itertools：高效迭代工具的深入指南141

Python 的 `itertools` 模块提供了一套强大的迭代器工具，能够以简洁高效的方式处理迭代数据。这些工具不仅能提高代码的可读性和可维护性，还能显著提升性能，尤其是在处理大型数据集或需要复杂迭代逻辑时。本文将深入探讨 `itertools` 模块中常用的函数，并结合实际例子讲解其用法和优势。

与传统的循环相比，`itertools` 函数使用生成器，这意味着它们在需要时才生成下一个值，而不是一次性生成所有值并存储在内存中。这种惰性求值特性使得 `itertools` 非常适合处理无限序列或非常大的数据集，避免内存溢出问题。

基础迭代器:

一些最常用的 `itertools` 函数包括 `count`、`cycle` 和 `repeat`。`count(start=0, step=1)` 生成一个从 `start` 开始，步长为 `step` 的无限序列。`cycle(iterable)` 无限重复迭代 `iterable` 中的元素。`repeat(object[, times])` 重复 `object` 指定次数 (`times` 为可选参数，默认为无限次)。
from itertools import count, cycle, repeat
# count example
for i in count(10, 2):
if i > 20:
break
print(i)
# cycle example
colors = cycle(['red', 'green', 'blue'])
for i in range(5):
print(next(colors))
# repeat example
for i in repeat('hello', 3):
print(i)

组合迭代器:

`itertools` 提供了多个函数来组合多个迭代器。`chain(*iterables)` 将多个迭代器连接成一个迭代器。`zip_longest(*iterables, fillvalue=None)` 将多个迭代器中的元素按位置组合，如果迭代器长度不同，则用 `fillvalue` 填充。`product(*iterables, repeat=1)` 生成笛卡尔积，即所有迭代器元素的所有可能的组合。
from itertools import chain, zip_longest, product
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [7, 8]
# chain example
print(list(chain(a, b, c)))
# zip_longest example
print(list(zip_longest(a, c, fillvalue='-1')))
# product example
print(list(product(a,b)))
print(list(product(a, repeat=2))) # Cartesian product of a with itself

过滤迭代器:

`itertools` 提供了 `filterfalse` 和 `islice` 等函数来过滤迭代器。`filterfalse(predicate, iterable)` 返回不满足 `predicate` 条件的元素。`islice(iterable, start, stop[, step])` 返回迭代器的切片，类似于列表切片。
from itertools import filterfalse, islice
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# filterfalse example
print(list(filterfalse(lambda x: x % 2 == 0, numbers)))
# islice example
print(list(islice(numbers, 2, 5)))

分组迭代器:

`groupby(iterable, key=None)` 将迭代器中的元素根据 `key` 函数分组。如果没有提供 `key`，则相邻的相同元素会被分组。
from itertools import groupby
data = sorted([('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2), ('a', 3)])
for key, group in groupby(data, lambda x: x[0]):
print(key, list(group))

无限迭代器的高效处理:

由于 `itertools` 使用生成器，因此可以高效处理无限序列。通过结合 `takewhile` 或 `islice` 等函数，我们可以截取无限序列的一部分进行处理，避免无限循环。
from itertools import count, takewhile
#Takewhile example to process a portion of infinite sequence
numbers = count(1)
even_numbers = takewhile(lambda x: x

2025-05-11

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