参考:itertools模块 product 相当于返回两个集合中数据的所有组合可能 Examples from Eric Martin from itertools import product print(list(product([0, 1], 'abc'))) print() print(list(product(['A', 'B'], ('a', 'b'), range(2)))) print() print(list(product([0, 1], repeat = 2))) pri…

[转载]源博客 product 用于求多个可迭代对象的笛卡尔积(Cartesian Product),它跟嵌套的 for 循环等价.即: product(A, B) 和 ((x,y) for x in A for y in B)的效果是一样的. 使用形式如下: itertools.product(*iterables, repeat=1) iterables 是可迭代对象, repeat指定 iterable 重复几次,即: product(A,repeat=3)等价于product(A,A,A…

1 模块简介 Python提供了itertools模块,可以创建属于自己的迭代器.itertools提供的工具快速并且节约内存.开发者可以使用这些工具创建属于自己特定的迭代器,这些特定的迭代器可以用于有效的遍历. 2 模块使用 2.1 无限迭代器 itertools中有个三个迭代器是无限迭代的,这就意味着当你在使用它们时,你需要了解你要么从这些迭代器中终止,要么就是无限循环. count count(start = 0, step = 1),count迭代器返回一系列值,以传入的start参数开…

itertools 用于更高效地创建迭代器的函数工具. itertools 提供的功能受Clojure,Haskell,APL和SML等函数式编程语言的类似功能的启发.它们的目的是快速有效地使用内存,并且将它们关联在一起以表示更复杂的基于迭代的算法. 基于迭代器的代码比使用列表的代码提供了更好的内存消耗特性.因为直到数据需要使用时才从迭代器中生成,所有数据不需要同时存储在内存中.这种 "惰性" 的处理模式可以减少大型数据集的交换和其他副作用,从而提高性能. 除了 itertools 中…

本文转自:http://python.jobbole.com/85321/ Python提供了一个非常棒的模块用于创建自定义的迭代器,这个模块就是 itertools.itertools 提供的工具相当高效且节省内存.使用这些工具,你将能够创建自己定制的迭代器用于高效率的循环.这一章,我们将一起看一看这些工具的应用实例以便理解并应用到自己的编程中去. 让我们先从几个无限迭代器的例子开始吧! 无限迭代器 itertools 包自带了三个可以无限迭代的迭代器.这意味着,当你使用他们时,你要知道你需要…

原文链接:http://python.jobbole.com/85321/ Python提供了一个非常棒的模块用于创建自定义的迭代器,这个模块就是 itertools.itertools 提供的工具相当高效且节省内存.使用这些工具,你将能够创建自己定制的迭代器用于高效率的循环.这一章,我们将一起看一看这些工具的应用实例以便理解并应用到自己的编程中去. 让我们先从几个无限迭代器的例子开始吧! 无限迭代器 itertools 包自带了三个可以无限迭代的迭代器.这意味着,当你使用他们时,你要知道你需要…

1. itertools迭代器函数 itertools包括一组用于处理序列数据集的函数.这个模块提供的函数是受函数式编程语言(如Clojure.Haskell.APL和SML)中类似特性的启发.其目的是要能快速处理,以及要高效地使用内存,而且可以联结在一起表述更复杂的基于迭代的算法. 与使用列表的代码相比,基于迭代器的代码可以提供更好的内存消费特性.在真正需要数据之前,并不从迭代器生成数据,由于这个原因,不需要把所有数据都同时存储在内存中.这种“懒”处理模式可以减少交换以及大数据集的其他副作用,…

原文地址:http://python.jobbole.com/87380/ 我们知道,迭代器的特点是:惰性求值(Lazy evaluation),即只有当迭代至某个值时,它才会被计算,这个特点使得迭代器特别适合于遍历大文件或无限集合等,因为我们不用一次性将它们存储在内存中. Python 内置的 itertools 模块包含了一系列用来产生不同类型迭代器的函数或类,这些函数的返回都是一个迭代器,我们可以通过 for 循环来遍历取值,也可以使用 next() 来取值. itertools 模块提供…

认识 Python 的itertools模块提供了很多节省内存的高效迭代器, 尤其解决了一些关于数据量太大而导致内存溢出(outofmemory)的场景. 我们平时用的循环绝大多数是这样的. # while 循环: 求1+2+...100 s, i = 0, 1 while i <= 100: s += i i += 1 print('while-loop: the some of 1+2+..100 is:', s) # for 循环 s = 0 for i in range(101): s…

0. Python中引入itertools 1. 笛卡尔积: product(iter1, iter2,...,iterN,[repeat=i]) from itertools import product #笛卡尔积 #3种常见的iter类型 ',repeat=3): print(x) for x in product([1,0],repeat=3): print(x) for x in product((0,1),repeat=3): print(x) 结果 (') (') (') (')…