Python常用迭代器操作图解

• map() 将一个函数应用于可迭代对象的每个元素，并返回结果列表。
• filter() 使用指定的函数过滤可迭代对象的元素，并返回满足条件的元素组成的迭代器。
• enumerate() 返回一个由索引和元素组成的元组的迭代器，常用于同时遍历索引和元素。
• zip() 将多个可迭代对象的对应元素打包成元组的迭代器。
• itertools.zip_longest() 与 zip() 类似，但在处理不等长的可迭代对象时，会使用填充值填充缺失的元素。
• itertools.tee() 复制可迭代对象的内容，生成两个相互独立的迭代器。
• itertools.groupby() 用于对可迭代对象进行分组。它会返回一个由分组键和对应的迭代器组成的迭代器。

map()

li = [1, 2, 3]

# mapped_li 是一个 map object(Iterable) 而不是list
mapped_li = map(lambda x: str(x), li) 

# 若要变为list，则需要转换
mapped_list_li = list(mapped_li) # ['1', '2', '3']

# map操作可用生成器表达式代替，更清晰
mapped_li = [str(x) for x in li] # ['1', '2', '3']

filter()

li = [1, 2, 3]

# filtered_li 是一个 filter object(Iterable) 而不是list
filtered_li = filter(lambda x: x == 1, li) 

# 若要变为list，则需要转换
filtered_list_li = list(filtered_li) # [1]

# filter操作可用生成器表达式代替，更清晰
filtered_li = [x for x in li if x == 1] # [1]

enumerate()

li = [5, 2, 0]

for i, x in enumerate(li):
 print(i, x)

# 0 5
# 1 2
# 2 0

enumerate([5, 2, 0]) 可以理解为 ((0, 5), (1, 2), (2, 0)) ，即 ((index, value), ...) 不过实际上这并不是一个元组，而是一个 enumerate object 。

zip()

li1 = [1, 2, 3]
li2 = [4, 5, 6]
li3 = [7, 8, 9]

zipped_li = zip(li1, li2, li3) # 同理，并不是list，而是zip object
zipped_list_li = list(zipped_li) # [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

for x, y, z in zip(li1, li2, li3):
 ...
 
# 举例
students = ['小左', '小瑞', '小海']
schools = ['清华', '北大', '复旦']
homes = ['小左家', '小瑞家', '小海家']

for stu, school, home in zip(students, schools, homes):
 print(f'{stu}是{school}的学生，他在{home}')
 
# 小左是清华的学生，他在小左家
# 小瑞是北大的学生，他在小瑞家
# 小海是复旦的学生，他在小海家

itertools.zip_longest()

from itertools import zip_longest

li1 = [1, 2, 3]
li2 = [5, 6]
li3 = [9]

# 同理，并不是list，而是zip_longest object
zipped_li = zip_longest(li1, li2, li3, fillvalue=0) 
zipped_list_li = list(zipped_li) # [(1, 5, 9), (2, 6, 0), (3, 0, 0)]

itertools.tee()

from itertools import tee

li = [1, 2, 3]

li1, li2 = tee(li)

list_li1 = list(li1) # [1, 2, 3]
list_li2 = list(li2) # [1, 2, 3]

itertools.groupby()

from itertools import groupby

data = [('A', 1), ('A', 2), ('B', 3), ('B', 4), ('B', 5)]

for key, group in groupby(data, key=lambda x: x[0]):
    print(key, list(group))

# A [('A', 1), ('A', 2)]
# B [('B', 3), ('B', 4), ('B', 5)]