Python 표준 라 이브 러 리 의 itertools 라 이브 러 리 사용 방법

머리말
요즘 은 일이 많 지 않 기 때문에 기술적 인 글 을 써 서 여러분 께 공유 하고 싶 습 니 다.그리고 자신 이 한동안 파편 화 되 어 받 은 지식 을 정리 하고 싶 습 니 다.잘 써 야 말 하고 잘 말 해 야 생각 할 수 있 습 니 다.바로 이 이치 입 니 다.
많은 사람들 이 Python 코드 를 더욱 Python 으로 쓰 려 고 노력 합 니 다.첫째,규범 에 부합 되 고 읽 기 쉬 우 며,둘째,일반 Python 코드 는 실행 에 있어 서도 더욱 효율 적 입 니 다.오늘 은 파 이 썬 시스템 라 이브 러 리 itertools 부터 소개 해 드 리 겠 습 니 다.다음은 더 이상 할 말 이 없 으 니 상세 한 소 개 를 해 봅 시다.
itertools 라 이브 러 리
교체 기(생 성기)는 Python 에서 자주 사용 되 고 사용 하기 좋 은 데이터 구조 입 니 다.목록(list)에 비해 교체 기의 가장 큰 장점 은 지연 계산 입 니 다.필요 에 따라 사용 하여 개발 체험 과 운영 효율 을 향상 시 키 는 것 입 니 다.그래서 Python 3 에서 map,filter 등 작업 은 목록 이 아니 라 교체 기 를 되 돌려 줍 니 다.
그럼 에 도 불구 하고 여러분 이 평소에 사용 하 는 교체 기 는 range 밖 에 없 을 것 입 니 다.iter 함 수 를 통 해 목록 대상 을 교체 기 대상 으로 바 꾸 는 것 은 좀 불필요 합 니 다.이때 우리 의 오늘 주인공 itertools 가 등장 해 야 합 니 다.
itertools 사용 하기
itertools 의 함 수 는 대부분 각종 교체 기 대상 으로 돌아 가 는데 그 중에서 많은 함수 의 역할 은 우리 가 평소에 많은 코드 를 써 야 달성 할 수 있 고 운영 효율 이 오히려 낮 습 니 다.왜냐하면 사람들 은 시스템 라 이브 러 리 이기 때 문 입 니 다.
itertools.accumulate
쉽게 말 하면 누적 이다.

>>> import itertools
>>> x = itertools.accumulate(range(10))
>>> print(list(x))
[0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

itertools.chain
여러 목록 이나 교체 기 를 연결 합 니 다.

>>> x = itertools.chain(range(3), range(4), [3,2,1])
>>> print(list(x))
[0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 3, 2, 1]

itertools.combinations
목록 이나 생 성기 에서 지정 한 수의 요소 가 중복 되 지 않 는 모든 조합 을 찾 습 니 다.

>>> x = itertools.combinations(range(4), 3)
>>> print(list(x))
[(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 3), (1, 2, 3)]

itertools.combinations_with_replacement
중복 요소 의 조합 허용

>>> x = itertools.combinations_with_replacement('ABC', 2)
>>> print(list(x))
[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

itertools.compress
진가 표 에 따라 원 소 를 선별 하 다.

>>> x = itertools.compress(range(5), (True, False, True, True, False))
>>> print(list(x))
[0, 2, 3]

itertools.count
시작 위치 와 보폭 을 지정 할 수 있 는 계수기 입 니 다.

>>> x = itertools.count(start=20, step=-1)
>>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
[20, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 13, 12, 11]

itertools.cycle
지정 한 목록 과 교체 기 를 반복 합 니 다.

>>> x = itertools.cycle('ABC')
>>> print(list(itertools.islice(x, 0, 10, 1)))
['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A']

itertools.dropwhile
진가 함수 에 따라 목록 과 교체 기 앞의 요 소 를 버 립 니 다.

>>> x = itertools.dropwhile(lambda e: e < 5, range(10))
>>> print(list(x))
[5, 6, 7, 8, 9]

itertools.filterfalse
대응 하 는 실제 값 을 false 로 유지 하 는 요소

>>> x = itertools.filterfalse(lambda e: e < 5, (1, 5, 3, 6, 9, 4))
>>> print(list(x))
[5, 6, 9]

itertools.groupby
그룹 함수 의 값 에 따라 요 소 를 그룹 으로 나 눕 니 다.

>>> x = itertools.groupby(range(10), lambda x: x < 5 or x > 8)             
>>> for condition, numbers in x:       
... print(condition, list(numbers))             
True [0, 1, 2, 3, 4]        
False [5, 6, 7, 8]        
True [9] 

itertools.islice
앞에서 사용 한 함수 로 교체 기 를 슬라이스 합 니 다.

>>> x = itertools.islice(range(10), 0, 9, 2)
>>> print(list(x))
[0, 2, 4, 6, 8] 

itertools.permutations
지정 한 수의 요 소 를 만 드 는 모든 배열(순서 관련)

>>> x = itertools.permutations(range(4), 3)
>>> print(list(x))
[(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 2, 1), (0, 2, 3), (0, 3, 1), (0, 3, 2), (1, 0, 2), (1, 0, 3), (1, 2, 0), (1, 2, 3), (1, 3, 0), (1, 3, 2), (2, 0, 1), (2, 0, 3), (2, 1, 0), (2, 1, 3), (2, 3, 0), (2, 3, 1), (3, 0, 1), (3, 0, 2), (3, 1, 0), (3, 1, 2), (3, 2, 0), (3, 2, 1)] 

itertools.product
여러 목록 과 교체 기 생 성(적)

>>> x = itertools.product('ABC', range(3))
>>>
>>> print(list(x))
[('A', 0), ('A', 1), ('A', 2), ('B', 0), ('B', 1), ('B', 2), ('C', 0), ('C', 1), ('C', 2)]

itertools.repeat
지정 한 숫자 요 소 를 가 진 교체 기 를 간단하게 생 성 합 니 다.

>>> x = itertools.repeat(0, 5)
>>> print(list(x))
[0, 0, 0, 0, 0] 

itertools.starmap
유사 맵

>>> x = itertools.starmap(str.islower, 'aBCDefGhI')
>>> print(list(x))
[True, False, False, False, True, True, False, True, False]

itertools.takewhile
dropbwhile 와 반대로 진가 함수 값 이 가짜 일 때 까지 요 소 를 유지 합 니 다.

>>> x = itertools.takewhile(lambda e: e < 5, range(10))
>>> print(list(x))
[0, 1, 2, 3, 4]

itertools.tee
이 함 수 는 저도 잘 모 르 겠 습 니 다.지정 한 수 를 만 드 는 교체 기 인 것 같 습 니 다.

>>> x = itertools.tee(range(10), 2)
>>> for letters in x:
... print(list(letters))
...
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

itertools.zip_longest
zip 와 유사 하지만 긴 목록 과 교체 기의 길 이 를 기준 으로 합 니 다.

>>> x = itertools.zip_longest(range(3), range(5))
>>> y = zip(range(3), range(5))
>>> print(list(x))
[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (None, 3), (None, 4)]
>>> print(list(y))
[(0, 0), (1, 1), (2, 2)] 

결어
대충 여기까지 정 리 했 지만 솔직히 Python 의 각종 언어 특성 과 라 이브 러 리 는 많이 사용 해 야 능숙 해 지고 결국은 손 쉽게 집 을 수 있 는 정도 에 이 르 렀 습 니 다.
총결산
이상 은 이 글 의 전체 내용 입 니 다.본 논문 의 내용 이 여러분 의 학습 이나 업무 에 어느 정도 도움 이 되 기 를 바 랍 니 다.궁금 한 점 이 있 으 시 면 댓 글 을 남 겨 주 셔 서 저희 에 대한 지지 에 감 사 드 립 니 다.