Язык программирования Python

print [x for x in it1]

print [x for x in it2]

Примечание:

Если функция не возвращает значения явно, она возвращает None, что и использовано в примере выше. 

Функция enumerate()

Эта функция создает итератор, нумерующий элементы другого итератора. Результирующий итератор выдает кортежи, в которых первый элемент — номер (начиная с нуля), а второй — элемент исходной последовательности:

>>> print [x for x in enumerate("abcd")]

[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd')]

Функция sorted()

Эта функция, появившаяся в Python 2.4, позволяет создавать итератор, выполняющий сортировку:

>>> sorted('avdsdf')

['a', 'd', 'd', 'f', 's', 'v']

Далее рассматриваются функции модуля itertools.

Функция itertools.chain()

Функция chain() позволяет сделать итератор, состоящий из нескольких соединенных последовательно итераторов. Итераторы задаются в виде отдельных аргументов. Пример:

from itertools import chain

it1 = iter([1,2,3])

it2 = iter([8,9,0])

for i in chain(it1, it2):

 print i,

даст в результате

1 2 3 8 9 0

Функция itertools.repeat()

Функция repeat() строит итератор, повторяющий некоторый объект заданное количество раз:

for i in itertools.repeat(1, 4):

print i,

1 1 1 1

Функция itertools.count()

Бесконечный итератор, дающий целые числа, начиная с заданного:

for i in itertools.count(1):

 print i,

 if i > 100:

  break

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80

81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101

Функция itertools.cycle()

Можно бесконечно повторять и некоторую последовательность (или значения другого итератора) с помощью функции cycle():

tango = [1, 2, 3]

for i in itertools.cycle(tango):

 print i,

1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2

3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1

2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...

Функции itertools.imap(), itertools.starmap() и itertools.ifilter()

Аналогами map() и filter() в модуле itertools являются imap() и ifilter(). Отличие imap() от map() в том, что вместо значения от преждевременно завершившихся итераторов объект None не подставляется. Пример:

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() нормально воспринимает итераторы в любом сочетании с итерабельными (поддающимися итерациям) объектами:

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() подобна 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() работает как 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() и его «отрицательный» аналог 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() дает значения, пока условие истинно, а остальные значения даже не берет из итератора (именно не берет, а не высасывает все до конца!). И, наоборот, dropwhile() ничего не выдает, пока выполняется условие, зато потом выдает все без остатка.

Функция itertools.izip()

Функция izip() аналогична встроенной 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]). Результатом является итератор, который возвращает двухэлементный кортеж: ключ и итератор по идущим подряд элементам с этим ключом. Если второй аргумент опущен, элемент итератора сам является ключом. В следующем примере группируются идущие подряд положительные и отрицательные элементы:

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) — количество необходимых копий. Функция возвращает кортеж из 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