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Python 中 `itertools` 模块的常见用法

itertools 是 Python 的一个标准模块，提供了一组高效处理迭代器的工具。这些工具实现了许多内置迭代器和生成器的功能扩展，主要用于简化复杂的数据流操作。

1. `itertools` 的作用与特点

特点：

提供内存高效的迭代器操作。
适用于组合、排列、过滤、累积等操作。
灵活性高，能够和其他迭代器自由组合。

常用工具分类：

无限迭代器：如 count()、cycle()、repeat()。
组合生成器：如 product()、permutations()、combinations()、combinations_with_replacement()。
迭代器操作工具：如 chain()、islice()、tee()、zip_longest() 等。

2. 无限迭代器

2.1 `itertools.count()`

生成一个从指定值开始的无穷整数序列。

代码示例：

import itertools

# 从 10 开始生成无限整数序列
for num in itertools.count(10, step=2):  # 步长为 2
    print(num)
    if num > 20:  # 限制输出防止无限循环
        break

运行结果：

2.2 `itertools.cycle()`

对一个可迭代对象进行无限循环。

代码示例：

import itertools

# 对字符串 "ABC" 进行无限循环
count = 0
for char in itertools.cycle("ABC"):
    print(char)
    count += 1
    if count > 6:  # 限制循环次数
        break

运行结果：

A
B
C
A
B
C
A

2.3 `itertools.repeat()`

重复生成一个指定的值。

代码示例：

import itertools

# 重复生成数字 5，共生成 4 次
for value in itertools.repeat(5, 4):
    print(value)

运行结果：

3. 组合生成器

3.1 `itertools.product()`

生成笛卡尔积，相当于嵌套的循环。

代码示例：

import itertools

# 生成两个序列的笛卡尔积
result = itertools.product("AB", [1, 2])
for item in result:
    print(item)

运行结果：

('A', 1)
('A', 2)
('B', 1)
('B', 2)

3.2 `itertools.permutations()`

生成指定长度的排列。

代码示例：

import itertools

# 从序列中生成长度为 2 的排列
result = itertools.permutations("ABC", 2)
for item in result:
    print(item)

运行结果：

('A', 'B')
('A', 'C')
('B', 'A')
('B', 'C')
('C', 'A')
('C', 'B')

3.3 `itertools.combinations()`

生成指定长度的组合。

代码示例：

import itertools

# 从序列中生成长度为 2 的组合
result = itertools.combinations("ABC", 2)
for item in result:
    print(item)

运行结果：

('A', 'B')
('A', 'C')
('B', 'C')

4. 迭代器操作工具

4.1 `itertools.chain()`

连接多个可迭代对象。

代码示例：

import itertools

# 将多个序列连接为一个迭代器
result = itertools.chain("AB", [1, 2])
for item in result:
    print(item)

运行结果：

A
B
1
2

4.2 `itertools.islice()`

切片一个迭代器。

代码示例：

import itertools

# 对无限序列 count() 取前 5 个值
result = itertools.islice(itertools.count(10), 5)
for item in result:
    print(item)

运行结果：

4.3 `itertools.tee()`

将一个迭代器分成多个独立的迭代器。

代码示例：

import itertools

# 将一个迭代器分成两个独立迭代器
iterator1, iterator2 = itertools.tee(range(5), 2)
print(list(iterator1))  # 输出第一个迭代器的结果
print(list(iterator2))  # 输出第二个迭代器的结果

运行结果：

[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4]

4.4 `itertools.zip_longest()`

将多个可迭代对象逐元素配对，不足部分使用填充值。

代码示例：

import itertools

# 对两个长度不同的序列进行配对
result = itertools.zip_longest("AB", [1, 2, 3], fillvalue="None")
for item in result:
    print(item)

运行结果：

('A', 1)
('B', 2)
(None, 3)

5. 注意事项与最佳实践

迭代器的惰性计算：
- itertools 的函数通常是惰性生成数据，需使用循环或转换为列表查看结果。
- 惰性计算可以节省内存，但注意避免无限循环。
安全性与效率：
- 在使用无限迭代器时，需明确限制条件，避免程序卡死。
组合使用：
- 将 itertools 与其他标准库（如 functools）结合使用，可以更高效地处理复杂数据流。