这期内容当中小编将会给大家带来有关如何在Python中使用itertools标准库，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
目前
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itertools是python内置的模块，使用简单且功能强大，这里尝试汇总整理下，并提供简单应用示例；如果还不能满足你的要求，欢迎加入补充。
使用Python标准库itertools只需简单一句导入：import itertools
chain()
与其名称意义一样，给它一个列表如 lists/tuples/iterables，链接在一起；返回iterables对象。
letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1]
print(list(itertools.chain(letters,booleans)))
#输出：['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 1, 0, 1, 0, 0, 1]
print(tuple(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#输出('a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f')
print(set(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#输出：{'a', 'd', 'b', 'e', 'c', 'f'}
print(list(itertools.chain(letters,letters[3:])))
#输出：['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'd', 'e', 'f']
for item in list(itertools.chain(letters,booleans)):
print(item)count()
生成无界限序列，count(start=0, step=1) ，示例从100开始，步长为2，循环10，打印对应值；必须手动break，count()会一直循环。
i = 0
for item in itertools.count(100,2):
i += 1
if i > 10 : break
print(item)
filterfalse()
Python filterfalse(contintion,data) 迭代过滤条件为false的数据。如果条件为空，返回data中为false的项；
booleans = [1, 0, 1, 0, 0, 1]
numbers = [23, 20, 44, 32, 7, 12]
print(list(itertools.filterfalse(None,booleans)))
#输出：[0, 0, 0]
print(list(itertools.filterfalse(lambda x : x < 20,numbers)))
#输出：[23, 20, 44, 32]
compress()
返回我们需要使用的元素，根据b集合中元素真值，返回a集中对应的元素。
print(list(itertools.compress(letters,booleans)))
# ['a', 'c', 'f']
starmap()
针对list中的每一项，调用函数功能。starmap(func,list[]) ；
starmap(pow, [(2,5), (3,2), (10,3)]) --> 32 9 1000
>>> from itertools import *
>>> x = starmap(max,[[5,14,5],[2,34,6],[3,5,2]])
>>> for i in x:
>>> print (i)
14
34
5
repeat()
repeat(object[, times]) 重复times次；
repeat(10, 3) --> 10 10 10
dropwhile()
dropwhile(func, seq );当函数f执行返回假时, 开始迭代序列
dropwhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 6 4 1
takewhile()
takewhile(predicate, iterable)；返回序列，当predicate为true是截止。
takewhile(lambda x: x<5, [1,4,6,4,1]) --> 1 4
islice()
islice(seq[, start], stop[, step]);返回序列seq的从start开始到stop结束的步长为step的元素的迭代器
for i in islice("abcdef", 0, 4, 2):#a, c
print iproduct()
product(iter1,iter2, ... iterN, [repeat=1]);创建一个迭代器，生成表示item1，item2等中的项目的笛卡尔积的元组，repeat是一个关键字参数，指定重复生成序列的次数
# product('ABCD', 'xy') --> Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
# product(range(2), repeat=3) --> 000 001 010 011 100 101 110 111
for i in product([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7]):
print i
(1, 4, 6)
(1, 4, 7)
(1, 5, 6)
(1, 5, 7)
(2, 4, 6)
(2, 4, 7)
(2, 5, 6)
(2, 5, 7)
(3, 4, 6)
(3, 4, 7)
(3, 5, 6)
(3, 5, 7)permutations()
permutations(p[,r]);返回p中任意取r个元素做排列的元组的迭代器
for i in permutations([1, 2, 3], 3):
print i
(1, 2, 3)
(1, 3, 2)
(2, 1, 3)
(2, 3, 1)
(3, 1, 2)
(3, 2, 1)
combinations()
combinations(iterable,r);创建一个迭代器，返回iterable中所有长度为r的子序列，返回的子序列中的项按输入iterable中的顺序排序
note:不带重复
for i in combinations([1, 2, 3], 2):
print i
(1, 2)
(1, 3)
(2, 3)
combinations_with_replacement()
同上, 带重复 例子:
for i in combinations_with_replacement([1, 2, 3], 2):
print i
(1, 1)
(1, 2)
(1, 3)
(2, 2)
(2, 3)
(3, 3)
应用示例
求质数序列中1,3,5,7,9,11,13,15三个数之和为35的三个数；
def get_three_data(data_list,amount):
for data in list(itertools.combinations(data_list, 3)):
if sum(data) == amount:
print(data)
#(7, 13, 15)
python主要应用领域有哪些
1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
上述就是小编为大家分享的如何在Python中使用itertools标准库了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
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