跳過開頭

首先是跳過開始部分，這個(gè)在我們讀取文本的時(shí)候最常用。在實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中，比如記錄的日志或者是代碼等等，一般來說頭部都會(huì)附上一段說明，或者用注釋標(biāo)注或者是用特殊的符號(hào)標(biāo)記。這些信息是給用到數(shù)據(jù)的程序員看的，當(dāng)我們通過代碼獲取數(shù)據(jù)的時(shí)候，顯然是希望可以過濾掉這些信息的。

比如我們有一段數(shù)據(jù)，它的開頭用#做了一些注釋：

# This is a data for student# Rows 100xiaoming, 17, 99;xiaoli, 18, 98;...

常規(guī)操作當(dāng)中，我們會(huì)創(chuàng)建一個(gè)打開文件的迭代器，我們通過遍歷這個(gè)迭代器去獲取文件當(dāng)中的數(shù)據(jù)：

with open(’xxxx.txt’) as f: for line in f: print(line)

如果只是用來輸出還好，如果我們需要加工文件當(dāng)中的數(shù)據(jù)，那么頭部的注釋信息就會(huì)干擾我們代碼的運(yùn)行。我們當(dāng)然可以手動(dòng)加入一些判斷，但是這會(huì)比較麻煩，代碼也不夠美觀。針對這個(gè)問題，一個(gè)比較好的解決方案是dropwhile。

dropwhile是itemtools當(dāng)中的一個(gè)函數(shù)，它可以接收一個(gè)我們自定義的過濾函數(shù)和迭代器重新生成一個(gè)新的迭代器，這個(gè)新的迭代器當(dāng)中會(huì)過濾掉之前迭代器頭部不符合我們要求的數(shù)據(jù)：

在剛才的例子當(dāng)中我們想要過濾掉頭部加了#注釋的部分，我們可以這么操作：

from itertools import dropwhilewith open(’xxxx.txt’) as f: for line in dropwhile(lambda line: line.startswith(’#’), f): print(line)

這樣出來的結(jié)果就沒有頭部我們不需要的內(nèi)容了。

當(dāng)我們知道頭部不符合情況的數(shù)據(jù)的格式的時(shí)候，可以使用dropwhile來規(guī)定過濾的格式。如果我們知道需要過濾的條數(shù)，則可以使用另外一個(gè)工具，叫做islice，它的本質(zhì)是一個(gè)切片函數(shù)，就像是Python當(dāng)中數(shù)組的切片功能一樣，可以切出迭代器當(dāng)中指定片段的數(shù)據(jù)。

舉個(gè)例子：

from itertools import dropwhilewith open(’xxxx.txt’) as f: for line in islice(f, 3, None): print(line)

這樣我們就會(huì)從第三行開始獲取，之前的數(shù)據(jù)會(huì)被過濾掉。它其實(shí)就代表著數(shù)組當(dāng)中[3: ]的切片操作。

迭代排列組合

我們都知道在C++當(dāng)中有一個(gè)叫做next_permutation的函數(shù)，可以傳入一個(gè)數(shù)組，返回下一個(gè)字典序的排列。在Python當(dāng)中也有同樣的功能，但是是以迭代器的形式使用的。

舉個(gè)簡單的例子，比如我們有a, b, c三個(gè)元素，我們希望求出它的所有排列：

items = [’a’, ’b’, ’c’]from itertools import permutationsfor p in permutations(items): print(p)

permutations還支持多傳一個(gè)參數(shù)，比如上述的排列當(dāng)中我們希望只保留前兩個(gè)元素，除了切片之外，我們只需要多傳一個(gè)參數(shù)就好了，like this：

for p in permutations(items, 2): print(p)

除了排列之外，itertools當(dāng)中還支持組合，用法還是一樣，只是把函數(shù)名稱換成是combinations而已：

from itertools import combindationsfor c in combinations(items): print(c)

在一般的組合當(dāng)中，一個(gè)元素一旦被選中那么它接下來就會(huì)從候選集當(dāng)中移除，再也不會(huì)被選中。如果我們希望獲得有放回的組合，我們可以再換一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)名稱有點(diǎn)長，但是名字倒也直觀叫做combinations_with_replacement。但既然是有放回的抽樣，我們需要設(shè)定元素的數(shù)量，否則抽樣可以無限進(jìn)行下去。

for c in combinations_with_replacement(items, 3): print(c)

迭代合并后的序列

上一篇文章當(dāng)中我們介紹了zip可以同時(shí)迭代多個(gè)迭代器，除此之外還有一種情況是我們需要把多個(gè)迭代器串起來迭代。比如系統(tǒng)的日志打在了多個(gè)文件當(dāng)中，我們希望找出其中有error的日志來分析。這個(gè)時(shí)候，我們希望的不是同時(shí)讀取多個(gè)迭代器，而是希望能夠有辦法將多個(gè)迭代器的內(nèi)容串聯(lián)起來。這個(gè)功能就是itertools當(dāng)中的chain方法，它接受多個(gè)迭代器，當(dāng)我們遍歷的時(shí)候，會(huì)自動(dòng)將多個(gè)迭代器的內(nèi)容串聯(lián)起來，我們可以無縫迭代。

舉個(gè)例子：

from itertools import chainnums = [1, 2, 3]chars = [’a’, ’b’, ’c’]for i in chain(nums, chars): print(i)

這樣我們會(huì)把nums和chars當(dāng)中的內(nèi)容一起輸出出來，就好像從頭到尾只執(zhí)行了一個(gè)迭代器一樣。

你可能會(huì)說我們不用chain也可以實(shí)現(xiàn)啊，我們可以這樣：

for i in nums + chars: print(i)

的確，從結(jié)果上來看這樣也是行得通的。但是如果我們分析一下內(nèi)部執(zhí)行的時(shí)候的中間變量，會(huì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)我們執(zhí)行nums+chars的時(shí)候，實(shí)際上是先創(chuàng)建了一個(gè)新的臨時(shí)list。然后在這個(gè)list當(dāng)中存儲(chǔ)nums和chars的數(shù)據(jù)，也就是說我們迭代的其實(shí)是這個(gè)新的list。這帶來的結(jié)果是我們額外開辟了一段內(nèi)存，并且花費(fèi)了一些時(shí)間。如果我們使用chain，它并不會(huì)有這樣的中間變量，完全是通過迭代器來執(zhí)行的迭代，非常節(jié)省內(nèi)存，這也是chain的優(yōu)點(diǎn)。

歸并迭代的內(nèi)容

對于歸并操作我們應(yīng)該都不陌生，在之前的歸并排序以及一些題解的文章當(dāng)中我們見過很多次。同樣，我們在使用工具合并多個(gè)迭代器內(nèi)容的時(shí)候，如果迭代器當(dāng)中的內(nèi)容有序，我們也可以對多個(gè)迭代器當(dāng)中的元素進(jìn)行歸并，而不再需要我們自己手動(dòng)操作。

使用我們之前介紹的heapq的庫可以非常輕松地做到這一點(diǎn)，我們一起來看一個(gè)例子：

a = [1, 3, 5]b = [2, 4, 6]import heapqfor c in heapq.merge(a, b): print(c)

執(zhí)行之后，我們會(huì)得到[1, 2, 3, 4, 5, 6]的結(jié)果。也就是說通過heapq.merge操作，我們把多個(gè)有序的迭代器合并到了一起。當(dāng)然我們也可以自己合并，但如果我們只是需要利用當(dāng)中的數(shù)據(jù)的話，使用merge操作可以節(jié)省內(nèi)存空間。

到這里內(nèi)容就結(jié)束了，本文和之前的文章基本上列舉完了常用的迭代器用法。當(dāng)然，除了上述講到的內(nèi)容之外，Python當(dāng)中的迭代器還有一些其他的用法，不過相對不太常用，感興趣的同學(xué)可以私下了解。

以上就是淺析Python迭代器的高級用法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python迭代器的高級用法的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！