for i in map(lambda x, y: (x,y), [1,2], [1,2,3]):
print i,
(1, 1) (2, 2) (None, 3)
from itertools import imap
for i in imap(lambda x, y: (x,y), [1,2], [1,2,3]):
print i,
(1, 1) (2, 2)
Здесь следует заметить, что обычная функция map() нормально воспринимает итераторы в любом сочетании с итерабельными (поддающимися итерациям) объектами:
for i in map(lambda x, y: (x,y), iter([1,2]), [1,2,3]):
print i,
(1, 1) (2, 2) (None, 3)
Функция itertools.starmap() подобна itertools.imap(), но имеет всего два аргумента. Второй аргумент — последовательность кортежей, каждый кортеж которой задает набор параметров для функции (первого аргумента):
>>> from itertools import starmap
>>> for i in starmap(lambda x, y: str(x) + y, [(1,'a'), (2,'b')]):
... print i,
...
1a 2b
Функция ifilter() работает как filter(). Кроме того, в модуле itertools есть функция ifilterfalse(), которая как бы добавляет отрицание к значению функции:
for i in ifilterfalse(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):
print i,
-2 –3
Некоторую новизну вносит другой вид фильтра: takewhile() и его «отрицательный» аналог dropwhile(). Следующий пример поясняет их принцип действия:
for i in takewhile(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):
print i,
print
for i in dropwhile(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):
print i,
1
-2 3 -3
Таким образом, takewhile() дает значения, пока условие истинно, а остальные значения даже не берет из итератора (именно не берет, а не высасывает все до конца!). И, наоборот, dropwhile() ничего не выдает, пока выполняется условие, зато потом выдает все без остатка.
Функция izip() аналогична встроенной zip(), но не тратит много памяти на построение списка кортежей, так как итератор выдает их строго по требованию.
Эта функция дебютировала в Python 2.4. Функция принимает два аргумента: итератор (обязательный) и необязательный аргумент — функцию, дающую значение ключа: groupby(iterable[, func]). Результатом является итератор, который возвращает двухэлементный кортеж: ключ и итератор по идущим подряд элементам с этим ключом. Если второй аргумент опущен, элемент итератора сам является ключом. В следующем примере группируются идущие подряд положительные и отрицательные элементы:
import itertools, math
lst = map(lambda x: math.sin(x*.4), range(30))
for k, i in itertools.groupby(lst, lambda x: x > 0):
print k, list(i)
Эта функция тоже появилась в Python 2.4. Она позволяет клонировать итераторы. Первый аргумент — итератор, подлежащий клонированию. Второй (N) — количество необходимых копий. Функция возвращает кортеж из N итераторов. По умолчанию N=2. Функция имеет смысл, только если итераторы задействованы более или менее параллельно. В противном случае выгоднее превратить исходный итератор в список.
Для полноты описания здесь представлен пример итератора, определенного пользователем. Если пример не очень понятен, можно вернуться к нему после изучения объектно–ориентированного программирования:
class Fibonacci:
"""Итератор последовательности Фибоначчи до N"""
def __init__(self, N):
self.n, self.a, self.b, self.max = 0, 0, 1, N
def __iter__(self):
# сами себе итератор: в классе есть метод next()
return self
def next(self):
if self.n < self.max:
a, self.n, self.a, self.b = self.a, self.n+1, self.b, self.a+self.b
return a
else:
raise StopIteration
# Использование:
for i in Fibonacci(100):
print i,
