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0 前言
說到處理循環(huán)，我們習(xí)慣使用for, while等，比如依次打印每個(gè)列表中的字符：
在打印內(nèi)容字節(jié)數(shù)較小時(shí)，全部載入內(nèi)存后，再打印，沒有問題?？墒?，如果現(xiàn)在有成千上百萬條車輛行駛軌跡，叫你分析出其中每個(gè)客戶的出行規(guī)律，堵車情況等，假如是在單機(jī)上處理這件事。
你可能首先要面臨，也可能被你忽視，最后代碼都寫好后，才可能暴露出的一個(gè)問題:outofmemory, 這在實(shí)際項(xiàng)目中經(jīng)常遇到。
這個(gè)問題提醒我們，處理數(shù)據(jù)時(shí)，如何寫出高效利用內(nèi)存的程序，就顯得很重要。今天，我們就來探討如何高效利用內(nèi)存，節(jié)省內(nèi)存同時(shí)還能把事情辦好。
其實(shí)，Python已經(jīng)準(zhǔn)備好一個(gè)模塊專門用來處理這件事，它就是itertools 模塊，這里面幾個(gè)函數(shù)的功能其實(shí)很好理解。
我不打算籠統(tǒng)的介紹它們所能實(shí)現(xiàn)的功能，而是想分析這些功能背后的實(shí)現(xiàn)代碼，它們?nèi)绾巫龅礁咝Ч?jié)省內(nèi)存的，Python內(nèi)核的貢獻(xiàn)者們又是如何寫出一手漂亮的代碼的，這很有趣，不是嗎？
OK，let's go. Hope you enjoy the journey!
1 拼接元素
itertools 中的chain 函數(shù)實(shí)現(xiàn)元素拼接，原型如下，參數(shù)*表示個(gè)數(shù)可變的參數(shù)
chain(iterables)
應(yīng)用如下：
哇，不能再好用了，它有點(diǎn)join的味道，但是比join強(qiáng)，它的重點(diǎn)在于參數(shù)都是可迭代的實(shí)例。
那么，chain如何實(shí)現(xiàn)高效節(jié)省內(nèi)存的呢？chain大概的實(shí)現(xiàn)代碼如下：
以上代碼不難理解，chain本質(zhì)返回一個(gè)生成器，所以它實(shí)際上是一次讀入一個(gè)元素到內(nèi)存，所以做到最高效地節(jié)省內(nèi)存。
2 逐個(gè)累積
返回列表的累積匯總值，原型：
accumulate(iterable[, func, *, initial=None])
應(yīng)用如下：
accumulate大概的實(shí)現(xiàn)代碼如下：
以上代碼，你還好嗎？與chain簡單的yield不同，此處稍微復(fù)雜一點(diǎn)，yield有點(diǎn)像return，所以 yield total那行直接就返回一個(gè)元素，也就是iterable的第一個(gè)元素，因?yàn)槿魏螘r(shí)候這個(gè)函數(shù)返回的第一個(gè)元素就是它的第一個(gè)。又因?yàn)閥ield返回的是一個(gè)generator對象，比如名字gen，所以next(gen)時(shí)，代碼將會執(zhí)行到 for element in it:這行，而此時(shí)的迭代器it 已經(jīng)指到iterable的第二個(gè)元素，OK，相信你懂了！
3 漏斗篩選
它是compress 函數(shù)，功能類似于漏斗功能，所以我稱它為漏斗篩選，原型：
compress(data, selectors)
容易看出，compress返回的元素個(gè)數(shù)等于兩個(gè)參數(shù)中較短的列表長度。
它的大概實(shí)現(xiàn)代碼：
這個(gè)函數(shù)非常好用
4 段位篩選
掃描列表，不滿足條件處開始往后保留，原型如下：
dropwhile(predicate, iterable)
應(yīng)用例子：
實(shí)現(xiàn)它的大概代碼如下：
5 段位篩選2
掃描列表，只要滿足條件就從可迭代對象中返回元素，直到不滿足條件為止，原型如下：
takewhile(predicate, iterable)
應(yīng)用例子：
實(shí)現(xiàn)它的大概代碼如下：
6 次品篩選
掃描列表，只要不滿足條件都保留，原型如下：
dropwhile(predicate, iterable)
應(yīng)用例子：
實(shí)現(xiàn)它的大概代碼如下：
7 切片篩選
Python中的普通切片操作，比如：
它們的缺陷還是lis 必須全部載入內(nèi)存，所以更節(jié)省內(nèi)存的操作islice，原型如下：
islice(iterable, start, stop[, step])
應(yīng)用例子：
實(shí)現(xiàn)它的大概代碼如下：
巧妙利用生成器迭代結(jié)束時(shí)會拋出異常StopIteration，做一些邊界處理的事情。
8 細(xì)胞分裂
tee函數(shù)類似于我們熟知的細(xì)胞分裂，它能復(fù)制原迭代器n個(gè)，原型如下：
tee(iterable, n=2)
應(yīng)用如下，可以看出復(fù)制出的兩個(gè)迭代器是獨(dú)立的
實(shí)現(xiàn)它的代碼大概如下：
tee 實(shí)現(xiàn)內(nèi)部使用一個(gè)隊(duì)列類型deques，起初生成空隊(duì)列，向復(fù)制出來的每個(gè)隊(duì)列中添加元素newval, 同時(shí)yield 當(dāng)前被調(diào)用的mydeque中的最左元素。
9 map變體
starmap可以看做是map的變體，它能更加節(jié)省內(nèi)存，同時(shí)iterable的元素必須也為可迭代對象，原型如下：
starmap(function, iterable)
應(yīng)用它：
starmap的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)如下：
10 復(fù)制元素
repeat實(shí)現(xiàn)復(fù)制元素n次，原型如下：
repeat(object[, times])
應(yīng)用如下：
它的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)大概如下：
11 笛卡爾積
笛卡爾積實(shí)現(xiàn)的效果同下：
所以，笛卡爾積的實(shí)現(xiàn)效果如下：
它的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)：
12 加強(qiáng)版zip
組合值。若可迭代對象的長度未對齊，將根據(jù) fillvalue 填充缺失值，注意：迭代持續(xù)到耗光最長的可迭代對象，效果如下：
它的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)：
它里面使用repeat，也就是在可迭代對象的長度未對齊時(shí)，根據(jù) fillvalue 填充缺失值。理解上面代碼的關(guān)鍵是迭代器對象(iter)，next方法的特殊性：
結(jié)合這個(gè)提示再理解上面代碼，就不會吃力。
網(wǎng)站標(biāo)題：Python循環(huán)12種超強(qiáng)寫法，又快又省內(nèi)存
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