for i in map(lambda x, y: (x,y), [1,2], [1,2,3]):
print i,
(1, 1) (2, 2) (None, 3)
from itertools import imap
for i in imap(lambda x, y: (x,y), [1,2], [1,2,3]):
print i,
(1, 1) (2, 2)
Здесь следует заметить, что обычная функция map()
for i in map(lambda x, y: (x,y), iter([1,2]), [1,2,3]):
print i,
(1, 1) (2, 2) (None, 3)
Функция itertools.starmap()
itertools.imap(), но имеет всего два аргумента. Второй аргумент — последовательность кортежей, каждый кортеж которой задает набор параметров для функции (первого аргумента):>>> from itertools import starmap
>>> for i in starmap(lambda x, y: str(x) + y, [(1,'a'), (2,'b')]):
... print i,
...
1a 2b
Функция ifilter()
filter(). Кроме того, в модуле itertools есть функция ifilterfalse(), которая как бы добавляет отрицание к значению функции:for i in ifilterfalse(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):
print i,
-2 –3
Функции itertools.takewhile() и itertools.dropwhile()
Некоторую новизну вносит другой вид фильтра: takewhile()
dropwhile(). Следующий пример поясняет их принцип действия:for i in takewhile(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):
print i,
print
for i in dropwhile(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):
print i,
1
-2 3 -3
Таким образом, takewhile()
dropwhile() ничего не выдает, пока выполняется условие, зато потом выдает все без остатка.Функция itertools.izip()
Функция izip()
zip(), но не тратит много памяти на построение списка кортежей, так как итератор выдает их строго по требованию.Функция itertools.groupby()
Эта функция дебютировала в Python 2.4. Функция принимает два аргумента: итератор (обязательный) и необязательный аргумент — функцию, дающую значение ключа: groupby(iterable[, func])
import itertools, math
lst = map(lambda x: math.sin(x*.4), range(30))
for k, i in itertools.groupby(lst, lambda x: x > 0):
print k, list(i)
Функция itertools.tee()
Эта функция тоже появилась в Python 2.4. Она позволяет клонировать итераторы. Первый аргумент — итератор, подлежащий клонированию. Второй (N
N итераторов. По умолчанию N=2. Функция имеет смысл, только если итераторы задействованы более или менее параллельно. В противном случае выгоднее превратить исходный итератор в список.Собственный итератор
Для полноты описания здесь представлен пример итератора, определенного пользователем. Если пример не очень понятен, можно вернуться к нему после изучения объектно–ориентированного программирования:
class Fibonacci:
"""Итератор последовательности Фибоначчи до N"""
def __init__(self, N):
self.n, self.a, self.b, self.max = 0, 0, 1, N
def __iter__(self):
# сами себе итератор: в классе есть метод next()
return self
def next(self):
if self.n < self.max:
a, self.n, self.a, self.b = self.a, self.n+1, self.b, self.a+self.b
return a
else:
raise StopIteration
# Использование:
for i in Fibonacci(100):
print i,
Простые генераторы