Функция repeat в питоне
Обновлено: 07.07.2024
Модуль itertools стандартизирует основной набор быстрых эффективных по памяти инструментов, которые полезны сами по себе или в связке с другими инструментами. Вместе они формируют «алгебру итераторов», которая позволяет лаконично и эффективно создавать специализированные инструменты на чистом Python.
Модуль itertools находится в стандартной библиотеке Python.
Модуль представляет следующие типы итераторов:
Возвращаемый объект также будет итератором. Мы можем проходиться по итератору с помощью:
конвертации в список с помощью list()
Бесконечные итераторы:
Создает итератор, который возвращает равномерно распределенные значения, начиная с числа, указанного в аргументе start. По умолчанию start равен 0, а step -1. Шаг также может быть нецелым значением. Эта функция вернет бесконечный итератор.
Также она используется в качестве аргумента в функциях map() и zip() .
zip() – это встроенная функция Python, которая позволяет комбинировать соответствующие элементы из нескольких последовательностей и возвращать объект zip, который представляет из себя итератор кортежей. itertools.count() можно использовать в качестве входной последовательности для функции zip() .
map() используется для применения функции ко всем элементам в указанном итераторе и возвращает объект map, который также является итератором. Мы можем использовать itertools.count() в качестве аргумента для функции map() .
Создает итератор, возвращающий элементы из итерируемого объекта и сохраняющий копию каждого из них. Когда итерируемый объект заканчивается, возвращается элемент из сохраненной копии. Работает бесконечно.
Создает итератор, который возвращает объект снова и снова. Выполняется бесконечно, если не указано значение аргумента times .
Может использоваться как аргумент в функциях map() и zip() .
Здесь функция используется в качестве аргумента функции map() .
Здесь функция используется в качестве аргумента в функции zip() .
Конечные итераторы:
Создает итератор, который возвращает накопленную сумму или накопленный результат других бинарных функций, которые указаны в параметре func.
Обычно количество элементов в выходной итерации совпадает с количеством элементов во входной итерации. Если указывается параметр initial, он также учитывается, поэтому выходная итерация содержит на один элемент больше, чем входная.
functools.reduce() возвращает только конечное накопленное значение для аналогичной функции.
Параметр initial добавлен в Python версии 3.8.
Создает итератор, который возвращает элемент из итерируемого объекта до тех пор, пока он не закончится, а потом переходит к следующему. Он будет рассматривать последовательности, идущие друг за другом, как одну.
Эта функция берет один итерируемый объект в качестве входного аргумента и возвращает «склеенный» итерируемый объект, содержащий все элементы входного. Все элементы, подаваемые на вход, должны быть итерируемыми, иначе выпадет исключение TypeError.
Создает итератор, который фильтрует элементы data, возвращая только те, которые содержат соответствующий элемент в селекторах (selectors), стоящих в True. Прекращает выполнение, когда либо данные, либо селекторы закончились.
Создает итератор, который выбрасывает элементы из итерируемого объекта до тех пор, пока предикат (predicate) имеет значение True, а затем возвращает каждый элемент. Итератор не вернет выходных данных, пока предикат не получит значение False.
Создает итератор, который возвращает элементы из итерируемого объекта до тех пор, пока предикат имеет значение True.
Создает итератор, который фильтрует элементы итерируемого объекта, возвращая только те, для которых предикат имеет значение False. Если предикат равен None, он возвращает элементы, которые стоят в значении False.
Метод filter() возвращает итератор, который содержит элементы итерируемого объекта, для которых функция возвращает True.
Создает итератор, который агрегирует элементы из каждого итерируемого объекта. Если итераторы имеют неравномерную длину, то на место пропущенных значений ставится fillvalue. Итерация будет продолжаться до тех пор, пока не закончится самый длинный итерируемый объект.
В zip() итерация продолжается до тех пор, пока не закончится самый короткий итерируемый объект.
Создает итератор, который вычисляет функцию, получая аргументы из итерируемого объекта. Используется вместо map(), когда параметры аргумента уже сгруппированы в кортежи в одном итерируемом объекте (данные были предварительно сжаты).
Создает итератор, который возвращает выбранные элементы из итерируемого объекта. Если start равен None, то итерация начинается с нуля. Если step равен None, то по умолчанию ему дается значение 1. Если stop равен None, то итерация будет продолжаться, пока элементы в итерируемом объекте не закончатся, если они вообще могут закончиться. В противном случае итератор остановится на определенной позиции. В islice() не поддерживаются отрицательные значения для параметров start, stop и step.
itertools.islice(iterable, start, stop[, step])
Возвращает n независимых итераторов из одного итерируемого объекта.
Создает итератор, который возвращает последовательно ключи и группы из итерируемого объекта.
key – это функция, вычисляющая значение ключа для каждого элемента по умолчанию. Если ключ не указан или в значении None, то по умолчанию ключ является функцией идентификации, которая возвращает элемент без изменений.
Комбинаторные генераторы:
Декартово произведение итерируемых объектов, подаваемых на вход.
Определение декартова произведения: произведение множества X и множества Y – это множество, содержащее все упорядоченные пары (x, y), в которых x принадлежит множеству X, а y принадлежит множеству Y.
Чтобы вычислить произведение итерируемого объекта умноженного самого на себя, нужно указать количество повторений с помощью опционального аргумента с ключевым словом repeat. Например, product(A, repeat=4) – тоже самое, что и product(A, A, A, A).
Возвращает последовательные r перестановок элементов в итерируемом объекте. Если параметр r не указан или стоит в значении None, то по умолчанию r принимает длину итерируемого объекта и генерирует все возможные полноценные перестановки. Кортежи перестановок выдаются в лексикографическим порядке в соответствии с порядком итерации входных данных. Таким образом, если входные данные итерируемого объекта отсортированы, то комбинация кортежей будет выдаваться в отсортированном порядке.
Элементы рассматриваются как уникальные в зависимости от их позиции, а не от их значения. Таким образом, если входные элементы уникальны, то в каждой перестановке не будет повторяющихся значений.
Примечание: в перестановках порядок элементов имеет значение.
Возвращает подпоследовательности длины r из элементов итерируемого объекта, подаваемого на вход.
Комбинация кортежей генерируется в лексикографическом порядке в соответствии с порядком элементов итерируемого объекта на входе. Таким образом, если входной итерируемый объект отсортирован, то комбинация кортежей будет генерироваться в отсортированном порядке.
Лексикографический порядок – способ упорядочивания слов в алфавитном порядке.
Элементы рассматриваются как уникальные в зависимости от их позиции, а не значения. Таким образом, если выходные элементы уникальны, то в каждой комбинации не будет повторяющихся значений.
Возвращает подпоследовательности длины r из элементов итерируемого объекта, подаваемого на вход, при этом отдельные элементы могут повторяться больше одного раза.
Примечание:
1. Используется в качестве аргумента в map() и zip() :
repeat() - передача потока постоянных значений в функцию map() или zip() .
count() - будет подавать различные значения в функции map() или zip() .
2. Разница между cycle() и repeat() :
cycle() – итерирует один и тот же объект снова и снова;
repeat() – возвращает снова и снова один и тот же объект.
3. Разница между reduce() и itertools.accumulate() :
Возвращает только конечную сумму;
Первый аргумент должен быть функцией, а второй – итерируемым объектом.
Возвращает текущее накопленное значение. Элементы в выходном итерируемом объекте будут равны элементам во входном объекте, если не будет указано начальное значение.
Первый аргумент должен быть итерируемым объектом, а второй – функцией.
Функция filter() фильтрует заданный итерируемый объект с помощью функции, которая проверяет, стоит каждый элемент в значении True или нет.
Функция compress() фильтрует заданный итерируемый объект на основе соответствующего элемента в параметре селектора. В качестве селектора задается итерируемый объект со значениями True/False.
5. Разница между filter() и itertools.filterfalse() :
filter() : создает итератор из элементов итерируемого объекта, для которых заданная функция возвращает значение True.
filterfalse() : создает итератор из элементов итерируемого объекта, для которых заданная функция возвращает значение False.
6. Разница между zip() и itertools.zip_longest() :
zip() : Итерация продолжается до тех пор, пока не закончится самый короткий итерируемый объект.
zip_longest() : Итерация продолжается до тех пор, пока не закончится самый длинный итерируемый объект.
7. Разница между срезом списка и itertools.islice() :
Срез списка создает новый список;
islice() – возвращает итератор. С помощью итератора мы можем организовать цикл так, как нам удобно.
itertools.permutations() : Порядок элементов имеет значение;
Комбинации и перестановки не содержат повторяющихся значений.
combinations() : Порядок элементов не имеет значения, и значения не повторяются.
combinations_with_replacement() : Порядок элементов не имеет значения, и значения повторяются.
10. Разница между itertools.takewhile() и itertools.dropwhile() :
takewhile() : Создает итератор, который возвращает элементы из итерируемого объекта, пока предикат находится в значении True.
dropwhile() : Создает итератор, который выбрасывает элементы из итерируемого объекта, пока предикат находится в значении True, а затем возвращает каждый элемент.
Функция repeat() модуля itertools создает итератор, который возвращает объект снова и снова. Работает бесконечно, если не указан аргумент times .
Функция itertools.repeat является ленивой. Она использует только память, необходимую для одного элемента. С другой стороны, идиомы (a,) * n и [a] * n создают n копий объекта в памяти. Для пяти элементов идиома умножения, вероятно, лучше, но вы можете заметить проблему с ресурсами, если вам придется что-то повторять, скажем, миллион раз.
Функция используется в качестве аргумента для map() для инвариантных параметров вызываемой функции. Также используется с zip() для создания инвариантной части записи кортежа.
Функция accumulate() модуля itertools в Python.
Функция `accumulate()` модуля `itertools` создает итератор, который возвращает накопленные суммы или накопленные результаты других функций, которая задается с помощью необязательного аргумента `func`.
Функция chain() модуля itertools в Python.
Функция `chain()` модуля `itertools` создает итератор, который возвращает элементы из первой `iterables`, пока она не будет исчерпана, а затем переходит к следующей `iterables`, пока все итерируемые последовательности не будут исчерпаны.
Функция chain.from_iterable() модуля itertools в Python.
Функция `chain.from_iterable()` модуля `itertools` получает входные данные из одной итерируемой последовательности с вложенными последовательности, который в результате работы лениво объединяет.
Функция combinations() модуля itertools в Python.
Функция `combinations()` модуля `itertools` возвращает итератор со всеми возможными комбинациями из элементов входной последовательности `iterable`. Каждая комбинация заключена в кортеж с длинной `r` элементов, в которой нет повторяющихся элементов.
Функция combinations_with_replacement() модуля itertools в Python.
Функция `combinations_with_replacement()` модуля `itertools` возвращает итератор с комбинациями из элементов входной последовательности `iterable`, позволяя повторять в комбинациях отдельные элементы более одного раза.
Функция compress() модуля itertools в Python.
Функция `compress()` модуля `itertools` создает итератор, который фильтрует элементы из данных `data`, возвращая только те, которые имеют соответствующий элемент, равный `True` или 1 в последовательности `selectors`.
Функция count() модуля itertools в Python.
Функция `count()` модуля `itertools` создает бесконечный итератор, который возвращает равномерно распределенные значения, начиная с номера `start` с шагом `step`.
Функция cycle() модуля itertools в Python.
Функция `cycle()` модуля `itertools` создает бесконечный итератор из значений последовательности.
Функция dropwhile() модуля itertools в Python.
Функция `dropwhile()` модуля `itertools` создает итератор, который удаляет элементы из последовательности `iterable` до тех пор, пока предикат `predicate` истинен.
Функция filterfalse() модуля itertools в Python.
Функция `filterfalse()` модуля `itertools` создает итератор, который удаляет элементы из последовательности `iterable` до тех пор, пока функция `predicate` равна `False`.
Функция groupby() модуля itertools в Python.
Функция `groupby()` модуля `itertools` создает итератор, который возвращает последовательные ключи и группы из итерируемой последовательности `iterable`. Операция `itertools.groupby()` похожа на команду `uniq` в терминале в Unix.
Функция islice() модуля itertools в Python.
Функция islice() модуля itertools создает итератор, который возвращает выбранные элементы из итератора iterable.
Функция permutations() модуля itertools в Python.
Функция `permutations()` модуля `itertools` возвращает итератор с последовательными перестановками из элементов входной последовательности `iterable`. Каждая комбинация заключена в кортеж с длинной `r` элементов.
Функция product() модуля itertools в Python.
Функция `product()` модуля `itertools` возвращает декартово произведение входных итераций. Например выражение `product(A, B)` возвращает то же, что и выражение генератор `((x,y) for x in A for y in B)`.
Функция repeat() модуля itertools в Python.
Функция `repeat()` модуля `itertools` создает итератор, который возвращает объект снова и снова. Работает бесконечно, если не указан аргумент `times`.
Функция starmap() модуля itertools в Python.
Функция `starmap()` модуля `itertools` создает итератор, который вычисляет функцию `function`, используя аргументы, полученные из кортежей в итерируемой последовательности `iterable`.
Функция takewhile() модуля itertools в Python.
Функция `takewhile()` модуля `itertools` создает итератор, который возвращает элементы из последовательности `iterable` до тех пор, пока функция `predicate` равна `True` или 1.
Функция tee() модуля itertools в Python.
Функция `tee()` модуля `itertools` возвращает `n` одинаковых, независимых итераторов из одной итерации.
Функция zip_longest() модуля itertools в Python.
Функция `zip_longest()` модуля `itertools` создает итератор, который объединяет элементы из каждой итерируемые последовательности `*iterables` в кортежи.
Рецепты использования модуля itertools в Python.
В этом разделе показаны рецепты создания расширенного набора инструментов с использованием существующих функция модуля itertools в качестве строительных блоков.
Цикл for — самый базовый инструмент потока управления большинства языков программирования. Например, простой цикл for на C выглядит так:
Не существует более изящного способа написания цикла for на C. В сложных случаях обычно приходится писать уродливые вложенные циклы или задавать множество вспомогательных переменных (например, как i в показанном выше коде).
К счастью, в Python всё более удобно. В этом языке есть множество хитростей, позволяющих писать более изящные циклы, которые упрощают нашу жизнь. В Python вполне можно избежать вложенных циклов и вспомогательных переменных, и мы даже можем самостоятельно настраивать цикл for .
Эта статья познакомит вас с самыми полезными трюками по написанию циклов на Python. Надеюсь, она поможет вам ощутить красоту этого языка.
Частым примером использования цикла for является получение индексов и значений из списка. Когда я начинал изучать Python, то писал свой код таким образом:
Разумеется, он работал. Но это решение не в стиле Python. Спустя несколько месяцев я узнал стандартный способ реализации в стиле Python:
Как мы видим, встроенная функция enumerate упрощает нам жизнь.
Вложенные циклы — это настоящая головная боль. Они могут снизить читаемость кода и усложнить его понимание. Например, прерывание вложенных циклов обычно реализовать не так просто. Нам нужно знать, где прерван самый внутренний цикл, второй по порядку внутренний цикл, и так далее.
К счастью, в Python существует потрясающая функция product из встроенного модуля itertools . Мы можем использовать её, чтобы не писать множество вложенных циклов.
Давайте убедимся в её полезности на простом примере:
Как мы видим, нам требуется три вложенных цикла, чтобы получить из трёх списков три числа, сумма которых равна 2077. Код не очень красив.
А теперь давайте попробуем использовать функцию product .
Как мы видим, благодаря использованию функции product достаточно всего одного цикла.
Так как функция product генерирует прямое произведение входящих итерируемых данных, она позволяет нам во многих случаях избежать вложенных циклов.
На самом деле, функция product — это только вершина айсберга. Если вы изучите встроенный модуль Python itertools , то перед вами откроется целый новый мир. Этот набор инструментов содержит множество полезных методов, покрывающих наши потребности при работе с циклами. Их полный список можно найти в официальной документации. Давайте рассмотрим несколько примеров.
Создаём бесконечный цикл
Существует не меньше трёх способов создания бесконечного цикла:
1. При помощи функции count :
2. Функцией cycle :
3. Через функцию repeat :
Комбинируем несколько итераторов в один
Функция chain() позволяет объединить несколько итераторов в один.
Выделяем соседние дублирующиеся элементы
Функция groupby используется для выделения соседних дублирующихся элементов в итераторе и их соединения.
Как показано выше, соседние одинаковые символы соединены вместе. Более того, мы можем указать функции groupby способ определения идентичности двух элементов:
Изучив представленные выше примеры, давайте задумаемся о том, почему циклы for в Python настолько гибки и изящны. Насколько я понимаю, это из-за того, что мы можем применять в итераторе цикла for функции. Во всех рассмотренных выше примерах в итераторе всего лишь используются специальные функции. Все трюки имеют одинаковый шаблон:
Сам встроенный модуль itertools всего лишь реализует за нас самые распространённые функции. Если мы забудем функцию или не сможем найти нужную нам, то можем просто написать её самостоятельно. Если быть более точным, то эти функции являются генераторами. Именно поэтому мы можем генерировать с их помощью бесконечные циклы.
По сути, мы можем настроить цикл for под себя, как сделали бы это с настраиваемым генератором.
Давайте рассмотрим простой пример:
Как видно из приведённого выше примера, мы определили генератор под названием even_only . Если мы используем этот генератор в цикле for, итерация будет происходить только для чётных чисел из списка.
Разумеется, этот пример приведён только для объяснения. Существуют и другие способы выполнения тех же действий, например, использование представления списков.
Задачу создания циклов на Python можно решать очень гибко и изящно. Чтобы писать удобные и простые циклы, мы можем использовать встроенные инструменты или даже самостоятельно определять генераторы.
На правах рекламы
Надёжный сервер в аренду, создавайте свою конфигурацию в пару кликов и начинайте работать уже через минуту. Всё будет работать без сбоев и с очень высоким uptime!
Читайте также: