Python 的编程优势之一在于其简洁性。这不仅是因为 Python 语法优雅，还因为它有许多精心设计的内置模块，可以帮助开发者高效地实现常用功能。itertools 模块就是一个很好的例子，它为开发者提供了许多强大的工具，可以用更短的代码来操作 Python 的可迭代对象，帮助开发者事半功倍地完成任务。

1. itertools.product()：避免嵌套循环的巧妙方式

当程序变得越来越复杂时，可能需要编写嵌套循环。与此同时，Python 代码将变得丑陋和难以阅读：

```python list_a = [1, 2020, 70] list_b = [2, 4, 7, 2000] list_c = [3, 70, 7] for a in list_a: for b in list_b: for c in list_c: if a + b + c == 2077: print(a, b, c) 70 2000 7 ```

如何改进上述代码，使其具有 Python 风格？可以使用 itertools.product() 函数：

```python from itertools import product list_a = [1, 2020, 70] list_b = [2, 4, 7, 2000] list_c = [3, 70, 7] for a, b, c in product(list_a, list_b, list_c): if a + b + c == 2077: print(a, b, c) 70 2000 7 ```

如上所示，itertools.product() 函数返回输入可迭代对象的笛卡尔积，帮助将 3 个嵌套的 for 循环合并为一个。

2. itertools.compress()：过滤数据的便捷方式

可以通过一个或多个循环来过滤列表中的项目。但有时候，可能不需要编写任何循环，而是使用函数 itertools.compress()。

itertools.compress() 函数返回一个迭代器，该迭代器根据对应的布尔掩码值对可迭代对象进行过滤。例如，以下代码使用 itertools.compress() 函数选择真正的数据：

```python import itertools leaders = ["Yang", "Elon", "Tim", "Tom", "Mark"] selector = [1, 1, 0, 0, 0] print(list(itertools.compress(leaders, selector))) ['Yang', 'Elon'] ```

第二个参数 selector 作为一个掩码，也可以定义为以下形式：

```python selector = [True, True, False, False, False] ```

3. itertools.groupby()：对可迭代对象进行分组

itertools.groupby() 函数是将可迭代对象中相邻的重复元素进行分组的一种便捷方式。例如，可以对一个长字符串进行如下分组：

```python from itertools import groupby for key, group in groupby("YAaANNGGG"): print(key, list(group)) Y [Y] A [A] a [a] A [A] N [N, N] G [G, G, G] ```

还可以利用它的第二个参数来告诉 groupby() 函数如何判断两个元素是否相同：

```python from itertools import groupby for key, group in groupby("YAaANNGGG", lambda x: x.upper()): print(key, list(group)) Y [Y] A [A, a, A] N [N, N] G [G, G, G] ```

4. itertools.combinations()：获取可迭代对象中给定长度的所有组合

对于初学者来说，编写一个正确的函数来获取列表的所有可能组合可能需要一些时间。实际上，如果使用 itertools.combinations() 函数，可以很容易地实现：

```python import itertools author = ["Y", "a", "n", "g"] result = itertools.combinations(author, 2) for combination in result: print(combination) ('Y', 'a') ('Y', 'n') ('Y', 'g') ('a', 'n') ('a', 'g') ('n', 'g') ```

5. itertools.permutations()：获取可迭代对象中所有可能的排列

与 itertools.combinations() 函数类似，itertools.permutations() 函数可以获取可迭代对象中所有可能的排列。与 itertools.combinations() 函数不同的是，itertools.permutations() 函数考虑元素的顺序：

```python import itertools author = ["Y", "a", "n", "g"] result = itertools.permutations(author, 2) for permutation in result: print(permutation) ('Y', 'a') ('Y', 'n') ('Y', 'g') ('a', 'Y') ('a', 'n') ('a', 'g') ('n', 'Y') ('n', 'a') ('n', 'g') ('g', 'Y') ('g', 'a') ('g', 'n') ```

6. itertools.infinite_iterators：生成无限迭代器

itertools.infinite_iterators 模块提供了一系列函数，可以生成无限序列。例如，itertools.count() 函数可以生成一个从给定值开始的无限整数序列：

```python import itertools for number in itertools.count(1): print(number) 1 2 3 4 5 ... ```

itertools.cycle() 函数可以生成一个无限循环序列，该序列重复给定的可迭代对象：

```python import itertools for item in itertools.cycle([1, 2, 3]): print(item) 1 2 3 1 2 3 ... ```

结论

itertools 模块是 Python 中一个强大的工具，可以帮助开发者高效地操作可迭代对象。通过使用 itertools 模块中的函数，开发者可以避免编写冗长的循环和条件语句，从而写出更简洁、更优雅的 Python 代码。

---

在python中如何使用注释

python中的注释有多种，有单行注释，多行注释，批量注释，中文注释也是常用的。

一、python单行注释符号(#)：井号(#)常被用作单行注释符号，在代码中使用#时，它右边的任何数据都会被忽略，当做是注释。print 1 #输出1，#号右边的内容在执行的时候是不会被输出的。

二、批量、多行注释符号：在python中也会有注释有很多行的时候，这种情况下就需要批量多行注释符了。多行注释是用三引号 包含的。

python正则表达式的注释方法：学过正则都知道，那简直是天书，为了提高正则的可读性，正则表达式中提供了X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。

相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

python中怎样让数据列转置

需求:你需要转置一个二维数组,将行列互换.讨论:你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如:arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9], [10, 11, 12]]列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))][[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11],[3, 6, 9, 12]]另一个更快和高级一些的方法,可以使用zip函数:print map(list,zip(*arr))本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦.有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速.在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列).这个过程完成后就实现了转置.在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为list,所以我们可以我们可以使用来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表) itertoolsprint map(list,(*arr))但是,在特定的情况下,上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加.关于*args和**kwds语法:*args(实际上,*号后面跟着变量名)语法在Python中表示传递任意的位置变量,当你使用这个语法的时候(比如,你在定义函数时使用),Python将这个变量和一个元组绑定,并保留所有的位置信息,而不是具体的变量.当你使用这个方法传递参数时,变量可以是任意的可迭代对象(其实可以是任何表达式,只要返回值是迭代器).**kwds语法在Python中用于接收命名参数.当你用这个方式传递参数时,Python将变量和一个dict绑定,保留所有命名参数,而不是具体的变量值.当你传递参数时,变量必须是dict类型(或者是返回值为dict类型的表达式).如果你要转置很大的数组,使用Numeric Python或其它第三方包,它们定义了很多方法,足够让你头晕的.相关说明:zip(...)zip(seq1 [,seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...),(...)]Return alist of tuples, where each tuple contains the i-th elementfrom each ofthe argument sequences. The returned list is truncatedin length tothe length of the shortest argument sequence.