Question

我是一个非常新手的程序员。我正在尝试使用combinations模块中的itertools工具。所以我试试：

from itertools import *
print combinations('12345', 3)

但不是预期的('123', '124', '125', [...])，而是<itertools.combinations object at [pointer]>。我很困惑，因为在其他模块中调用方法会返回预期的结果，例如：

import random
print random.randrange(10)
>>> 9

我对itertools模块做错了什么？

Answer 1

无。结果就是它应该是什么。您显然没有考虑的是结果是迭代器，而不是完全评估的结果列表/元组。您看到的输出是该对象的repr()（它是不>返回一个字符串）。您可以通过将前者传递给list构造函数来将前者转换为后者：

import itertools
print list(itertools.combinations('12345', 3))

但是当你不需要它而你只是遍历值时，它会通过不同时存储所有结果来节省大量内存。它还允许通过不消耗整个迭代器来避免工作（例如，找到满足某些条件然后返回的第一个组合）。

Answer 2

itertools.combinations返回一个iterable（您可以在Python文档中的equivalent codes中看到yield关键字的使用）。如果要打印完整序列，可以使用list(combinations(...))。

>>> print list(combinations('12345', 3))
[('1', '2', '3'), ('1', '2', '4'), ('1', '2', '5'), ('1', '3', '4'), ('1', '3', '5' ('2', '3', '5'), ('2', '4', '5'), ('3', '4', '5')]

Answer 3

这是一个迭代器。您可以使用list或tuple将其转换为list(combinations('12345', 3))或tuple(combinations('12345', 3))。

根据你的问题我认为你可能会对序列，迭代和迭代器有什么困惑。我认为完全理解它们以便能够编写和/或理解python代码是有用的，所以我会尝试给你一个关于这个问题的解释。

list和tuple个对象是序列。序列是支持某些特定操作的对象。即他们是 iterables （你可以做for elem in sequence），他们支持“项目访问”（sequence[key]有效）他们有“长度”（len(sequence)是有效），您可以检查项目是否在序列中（elem in sequence有效）。 [有complete list个操作构成“序列协议”。唉它特定于C-API。然而，这些函数的名称和解释应该让您了解它们支持的整套操作]

在python中还有另外两种对象，在某些情况下可以使用而不是序列： iterables 和 iterators 。

iterable是一个支持迭代的对象。说到python，如果对象具有返回迭代器的__iter__方法，则该对象是可迭代的。

迭代器是一个在一个iterable上迭代一次并逐个产生值的对象。在python中，迭代器是一个实现__iter__和__next__方法（python2中的next）的对象。 __iter__ 通常“什么都不做”，只返回对象本身。 next方法返回iterable中的下一个值。

现在，combinations('12345', 3)是一个可迭代的，这意味着您可以循环使用它，但是您无法使用iterable[key]语法访问它的项目，并且您无法使用len获取其长度。

为什么要使用迭代器？在某些情况下，您可以避免将一整个值序列放入内存中进行迭代。例如，如果您想将数字1循环到100，则无需创建填充数字的list长度100并迭代它。提供一个值，您可以计算下一个添加1。

因此，基本上迭代是一种减少内存使用的方法，并且通常是“循环某事”所需功能的抽象。如果你想要一个序列，你可以按照前面的说明进行转换。

一种特殊的迭代器是所谓的生成器。生成器只是可以使用函数语法编写的迭代器，特别是它们使用yield关键字：

>>> def numbers(n):
...     while n > 0:
...             yield n
...             n -= 1
... 
>>> numbers(5)
<generator object numbers at 0xb744a93c>
>>> for elem in numbers(5):
...     print elem
... 
5
4
3
2
1

正如您在致电numbers时所看到的那样，代码是而不是执行。相反，python创建了一个生成器对象，它是一个迭代器。迭代对象时，函数内的代码将被执行，直到遇到yield为止。发生这种情况时，将返回yield的“参数”并冻结执行。当新的迭代开始时，它会重新开始。

在这个例子中，你可以更好地看到执行流程：

>>> def flow():
...     yield 'Execution stopped here'
...     yield 'Execution continues'
...     yield 'Execution ended'
... 
>>> generator = flow()
>>> next(generator)   #same as generator.__next__()
'Execution stopped here'
>>> next(generator)
'Execution continues'
>>> next(generator)
'Execution ended'
>>> next(generator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

您可能有兴趣阅读其中提出的PEP255。实际上它们已被扩展为提供协程功能，但我认为现在已经足够了。

Answer 4

itertools.combination是一个班级;因此，调用itertools.combinations()返回该实例的实例，该实例可以迭代以获取值：

for combo in combinations('12345', 3):
    print combo

Python：调用方法返回＆lt; [object] at [pointer]＆gt;而不是对象

4 个答案: