因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能按Ctrl+C退出。 cycle()会把传入的一个序列无限重复下去: >>>importitertools>>>cs = itertools.cycle('ABC')# 注意字符串也是序列的一种>>>forcincs:...print(c) ...'A''B''C''A''B''C'... 同样停不下来。
from itertoolsimport izip for itemin izip([1,2,3], ['a','b','c','d','e']): print(item)
>>>importitertools>>>natuals=itertools.count(1)>>>forninnatuals:print(n)123... 因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能Ctrl+C退出。 cycle()会把传入的一个序列无限重复下去: 代码语言:javascript 复制 >>>importitertools>>>cs=itertools.cycle('ABC')>...
其实还有不用itertools的写法 aa = [i+j+k for i in a for j in b for k in c] 比上面的那个要简单 PS:另外一种组合方式 a = [('轨道',0.98989),('轻轨',0.8767676)] b = [('火车',0.965656),('车辆',0.8656565)] c =[(i[0]+j[0],format(float(i[1]*j[1]),'.6f')) for i ...
因为count()会创建一个无限的迭代器,所以上述代码会打印出自然数序列,根本停不下来,只能按Ctrl+C退出。 2.cycle() >>> cs=itertools.cycle("abcd") >>> for c in cs: print c a b c d a b c d … 3. repeat() 负责把一个元素无限重复下去,不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数: ...
itertools详解 Python中有⼀种特有的概念，称之为迭代器。迭代器最⼤的特点是惰性求值，即只有当迭代⾄某个值时，才会对其进⾏计算，⽽不是⼀开始就计算出全部的值。迭代器特别适合应⽤于⼤⽂件，⽆限集合等，因为⽆需将他们⼀次性传⼊内存中。itertools是Python内置的模块，其中包含了⼀系列...
cm=itertools.dropwhile(lambda x:x.isupper(),'aAbc')forcincm:print(c,end='')>>aAbc filterfalse(function_or_None, sequence) 第一个参数为函数名,或者 None 如果为函数,则保留序列中使得函数为False的元素,并返回迭代器 如果为None,则判断序列中的元素,并返回为False的元素 ...
print(c) 1. 2. 3. 4. 这个方法会把传入的一个序列无限重复下去,如下: 3. repeat() eg: import itertools s = itertools.repeat('A', 5) for n in s: print(n) 1. 2. 3. 4. 负责把一个元素无限重复下去,提供的第二个参数就可以限定重复次数,如下: ...
C A B C : : 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 无限循环 数字:itertools.count #!/usr/bin/python #-*- utf-8 -*- import itertools naturals = itertools.count(1) for x in naturals: print x 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
要解决的问题: 输出n个 ['A','T','C','G'] 所有的排列组合。比如n=2 时,输出为 AA,AT,AC,AG,TA,TT,TC,TG,……… n=3时,输出为 AAA,AAT,AAC,AAG,ATA,ATT,ATC,ATG,………解法1 :传统的map reduce函数 map(func,seq1[,seq2...]):将函数func作用于给定序列的每个元素,并用一个列表来...