https://docs.python.org/3/library/itertools.html
https://realpython.com/how-to-split-a-python-list-into-chunks/
Moduł 'itertools' (Py2.3+) zawiera funkcje tworzące iteratory do wydajnego realizowania pętli. Prawdziwa siła tych narzędzi leży w odpowiednim komponowaniu funkcji do szybkiego, wydajnego pamięciowo i dobrze wyglądającego kodu.
import itertools # Iteratory nieskończone # itertools.count(start=0, step=1]) itertools.count(10) # yield 10 11 12 13 14 ... itertools.count(10, 5) # yield 10 15 20 25 ... # enumerate(iterable, start=0) zip(itertools.count(start=0), iterable) # emulacja bez pętli for # itertools.cycle(iterable) itertools.cycle('ABCD') # yield A B C D A B C D ... itertools.cycle(range(1, 4)) # yield 1 2 3 1 2 3 1 2 3 ... # itertools.repeat(item [,n]) itertools.repeat(10) # yield 10 10 10 10 ... itertools.repeat(10, 3) # yield 10 10 10 (3 times) list(map(pow, range(10), itertools.repeat(2))) # działa dla każdego range() (bez pętli for) #list(map(pow, range(10), iter((lambda: 2), 1))) # jw #list(pow(x, 2) for x in range(10)) # proste podejście # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] # wynik
# itertools.chain(*iterables) itertools.chain('ABC', 'DEF') # yield A B C D E F # itertools.chain.from_iterable(iterable) # alternatywny konstruktor dla chain() itertools.chain.from_iterable(['ABC', 'DEF']) # yield A B C D E F matrix = [[11, 12], [21, 22]] [x for row in matrix for x in row] # [11, 12, 21, 22] list(x for row in matrix for x in row) # jw list(itertools.chain.from_iterable(matrix)) # jw
# itertools.batched(iterable, n) # Py3.12 list(itertools.batched('ABCDEFG', 3)) # [('A', 'B', 'C'), ('D', 'E', 'F'), ('G',)]
# Tworzenie iteratora pobierającego z 'iterable' wybrane elementy. # itertools.islice(iterable, stop) # itertools.islice(iterable, start, stop [, step]) # Jeżeli 'stop' jest None, wtedy iteracja trwa aż iterator się wyczerpie, # o ile nie jest nieskończony. list(itertools.islice('ABCDEFG', 2)) # ['A', 'B'], stop=2 list(itertools.islice('ABCDEFG', 2, None)) # ['C', 'D', 'E', 'F', 'G'] list(itertools.islice('ABCDEFG', 0, None, 2)) # ['A', 'C', 'E', 'G']
# itertools.zip_longest(*iterables[, fillvalue]) in Py3 # itertools.izip_longest(*iterables[, fillvalue]) in Py2.6+ # Może być wykorzystany dla wielomianów. itertools.zip_longest('ABCD', 'xy', fillvalue='-') # yield ('A', 'x'), ('B', 'y'), ('C', '-'), ('D', '-') itertools.zip_longest([10, 20], [1, 2, 3, 4], fillvalue=0) # yield (10, 1), (20, 2), (0, 3), (0, 4)
# itertools.product(*iterables, repeat=1) # Iloczyn kartezjański wejściowych iteratorów. # product(A, B) jest równoważne ((x,y) for x in A for y in B). list(itertools.product("abc", "123")) # [('a', '1'), ('a', '2'), ('a', '3'), # ('b', '1'), ('b', '2'), ('b', '3'), # ('c', '1'), ('c', '2'), ('c', '3')] [x+y for (x,y) in itertools.product("abc","123")] # ['a1', 'a2', 'a3', 'b1', 'b2', 'b3', 'c1', 'c2', 'c3'] [x+y for (x,y) in itertools.product("abc", repeat=2)] # ['aa', 'ab', 'ac', 'ba', 'bb', 'bc', 'ca', 'cb', 'cc']
# Generatory kombinatoryczne. # itertools.permutations(p[, r]) # yield r-length tuples, all possible orderings, no repeated elements list(itertools.permutations([1, 2, 3])) # 3! = 6 perms # [(1, 2, 3), (1, 3, 2), (2, 1, 3), (2, 3, 1), (3, 1, 2), (3, 2, 1)] list(itertools.permutations([1, 2, 3], 2)) # [(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2)] # itertools.combinations(p, r) # yield r-length tuples, in sorted order, no repeated elements list(itertools.combinations([1, 2, 3, 4], 3)) [(1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 3, 4), (2, 3, 4)] # itertools.combinations_with_replacement(p, r) # yield r-length tuples, in sorted order, with repeated elements list(itertools.combinations_with_replacement([1, 2, 3, 4], 3)) # [(1, 1, 1), (1, 1, 2), (1, 1, 3), (1, 1, 4), (1, 2, 2), (1, 2, 3), # (1, 2, 4), (1, 3, 3), (1, 3, 4), (1, 4, 4), (2, 2, 2), (2, 2, 3), # (2, 2, 4), (2, 3, 3), (2, 3, 4), (2, 4, 4), (3, 3, 3), (3, 3, 4), # (3, 4, 4), (4, 4, 4)]
# Mamy daną listę wartości 'inputs' i dodatnią liczbę całkowitą n. # Napisać funkcję, która dzieli 'inputs' na grupy długości n. # W Pythonie 3.12 mamy itertools.batched(inputs, n), # ale ostatnia paczka może być krótsza od pozostałych. def naive_grouper(inputs, n): num_groups = len(inputs) // n return [tuple(inputs[i*n:(i+1)*n]) for i in range(num_groups)] # Wszystkie elementy z inputs są w pamięci. # Gubimy elementy, jeżeli len(inputs) nie dzieli się przez n. def better_grouper(inputs, n): iters = [iter(inputs)] * n # To jest lista referencji do tego samego iteratora. return zip(*iters) # zip() zwraca iterator po krotkach. # Gubimy elementy, jeżeli len(inputs) nie dzieli się przez n. def best_grouper(inputs, n, fillvalue=None): iters = [iter(inputs)] * n return itertools.zip_longest(*iters, fillvalue=fillvalue) # Działa nawet jeżeli n nie dzieli len(inputs). # Przykładowa implementacja batched() (Raymond Hettinger). def batched(iterable, n): #def batched(iterable, n, fillvalue=None): "Batch data into lists of length n. The last batch may be shorter." # batched('ABCDEFG', 3) --> ABC DEF G # batched('ABCDEFG', 3, 'X') --> ABC DEF GXX # wersja z fillvalue if n < 1: raise ValueError('n must be >= 1') it = iter(iterable) while (batch := tuple(itertools.islice(it, n))): # Py3.8+ wyrażenie przypisania yield batch #yield batch + (fillvalue,) * (n - len(batch))