Módulo Python Itertools
El módulo itertools es una colección de herramientas destinadas a ser rápidas y utilizar la memoria de manera eficiente al manejar iteradores (como listas o diccionarios).
De la documentación de Python 3
El módulo estandariza un conjunto central de herramientas rápidas y eficientes en memoria que son útiles por sí mismas o en combinación. Juntas, forman un "álgebra de iteradores" que hace posible construir herramientas especializadas de forma concisa y eficiente en Python puro.
El módulo itertools viene en la biblioteca estándar y debe importarse. Algunos ejemplos también utilizan el módulo operator.
import itertools
import operator
accumulate()
Crea un iterador que devuelve los resultados de una función.
itertools.accumulate(iterable[, func])
Ejemplo:
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# Acumular con la función de multiplicación
result = itertools.accumulate(data, operator.mul)
for each in result:
print(each)
1
2
6
24
120
El operator.mul toma dos números y los multiplica:
operator.mul(1, 2)
# 2
operator.mul(2, 3)
# 6
operator.mul(6, 4)
# 24
operator.mul(24, 5)
# 120
Pasar una función es opcional:
data = [5, 2, 6, 4, 5, 9, 1]
# Acumular sin función, por defecto es suma
result = itertools.accumulate(data)
for each in result:
print(each)
5
7
13
17
22
31
32
Si no se designa una función, los elementos se sumarán:
5
5 + 2 = 7
7 + 6 = 13
13 + 4 = 17
17 + 5 = 22
22 + 9 = 31
31 + 1 = 32
combinations()
Toma un iterable y un entero. Esto creará todas las combinaciones únicas que tienen r miembros.
itertools.combinations(iterable, r)
Ejemplo:
shapes = ['circle', 'triangle', 'square',]
# Generar todas las combinaciones de 2 elementos
result = itertools.combinations(shapes, 2)
for each in result:
print(each)
('circle', 'triangle')
('circle', 'square')
('triangle', 'square')
combinations_with_replacement()
Al igual que combinations(), pero permite que elementos individuales se repitan más de una vez.
itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)
Ejemplo:
shapes = ['circle', 'triangle', 'square']
# Generar combinaciones permitiendo elementos repetidos
result = itertools.combinations_with_replacement(shapes, 2)
for each in result:
print(each)
('circle', 'circle')
('circle', 'triangle')
('circle', 'square')
('triangle', 'triangle')
('triangle', 'square')
('square', 'square')
count()
Crea un iterador que devuelve valores espaciados uniformemente comenzando con el número start.
itertools.count(start=0, step=1)
Ejemplo:
# Contar comenzando desde 10, incrementando en 3
for i in itertools.count(10,3):
print(i)
if i > 20:
break
10
13
16
19
22
cycle()
Esta función recorre un iterador sin fin.
itertools.cycle(iterable)
Ejemplo:
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'violet']
# Ciclar a través de los colores infinitamente
for color in itertools.cycle(colors):
print(color)
red
orange
yellow
green
blue
violet
red
orange
Cuando se alcanza el final del iterable, comienza de nuevo desde el principio.
chain()
Toma una serie de iterables y los devuelve como un único iterable largo.
itertools.chain(*iterables)
Ejemplo:
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue']
shapes = ['circle', 'triangle', 'square', 'pentagon']
# Encadenar múltiples iterables en uno
result = itertools.chain(colors, shapes)
for each in result:
print(each)
red
orange
yellow
green
blue
circle
triangle
square
pentagon
compress()
Filtra un iterable con otro.
itertools.compress(data, selectors)
Ejemplo:
shapes = ['circle', 'triangle', 'square', 'pentagon']
selections = [True, False, True, False]
# Filtrar formas basadas en selecciones booleanas
result = itertools.compress(shapes, selections)
for each in result:
print(each)
circle
square
dropwhile()
Crea un iterador que descarta elementos del iterable mientras el predicado sea verdadero; después, devuelve cada elemento.
itertools.dropwhile(predicate, iterable)
Ejemplo:
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1]
# Descartar elementos mientras la condición es verdadera, luego devolver todos los restantes
result = itertools.dropwhile(lambda x: x<5, data)
for each in result:
print(each)
5
6
7
8
9
10
1
filterfalse()
Crea un iterador que filtra elementos del iterable devolviendo solo aquellos para los cuales el predicado es Falso.
itertools.filterfalse(predicate, iterable)
Ejemplo:
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1]
# Devolver elementos donde el predicado es Falso
result = itertools.filterfalse(lambda x: x<5, data)
for each in result:
print(each)
5
6
7
8
9
10
groupby()
En pocas palabras, esta función agrupa cosas.
itertools.groupby(iterable, key=None)
Ejemplo:
robots = [
{"name": "blaster", "faction": "autobot"},
{"name": "galvatron", "faction": "decepticon"},
{"name": "jazz", "faction": "autobot"},
{"name": "metroplex", "faction": "autobot"},
{"name": "megatron", "faction": "decepticon"},
{"name": "starcream", "faction": "decepticon"},
]
# Agrupar robots por facción (el iterable debe estar ordenado para una agrupación correcta)
for key, group in itertools.groupby(robots, key=lambda x: x['faction']):
print(key)
print(list(group))
autobot
[{'name': 'blaster', 'faction': 'autobot'}]
decepticon
[{'name': 'galvatron', 'faction': 'decepticon'}]
autobot
[{'name': 'jazz', 'faction': 'autobot'}, {'name': 'metroplex', 'faction': 'autobot'}]
decepticon
[{'name': 'megatron', 'faction': 'decepticon'}, {'name': 'starcream', 'faction': 'decepticon'}]
islice()
Esta función es muy parecida a los slices. Permite cortar una parte de un iterable.
itertools.islice(iterable, start, stop[, step])
Ejemplo:
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue',]
# Cortar el iterable para obtener los primeros 2 elementos
few_colors = itertools.islice(colors, 2)
for each in few_colors:
print(each)
red
orange
permutations()
itertools.permutations(iterable, r=None)
Ejemplo:
alpha_data = ['a', 'b', 'c']
# Generar todas las permutaciones de los elementos
result = itertools.permutations(alpha_data)
for each in result:
print(each)
('a', 'b', 'c')
('a', 'c', 'b')
('b', 'a', 'c')
('b', 'c', 'a')
('c', 'a', 'b')
('c', 'b', 'a')
product()
Crea los productos cartesianos a partir de una serie de iterables.
num_data = [1, 2, 3]
alpha_data = ['a', 'b', 'c']
# Generar el producto cartesiano de los iterables
result = itertools.product(num_data, alpha_data)
for each in result:
print(each)
(1, 'a')
(1, 'b')
(1, 'c')
(2, 'a')
(2, 'b')
(2, 'c')
(3, 'a')
(3, 'b')
(3, 'c')
repeat()
Esta función repetirá un objeto una y otra vez. A menos que haya un argumento times.
itertools.repeat(object[, times])
Ejemplo:
# Repetir objeto 3 veces
for i in itertools.repeat("spam", 3):
print(i)
spam
spam
spam
starmap()
Crea un iterador que calcula la función usando argumentos obtenidos del iterable.
itertools.starmap(function, iterable)
Ejemplo:
data = [(2, 6), (8, 4), (7, 3)]
# Aplicar función a argumentos desempaquetados de cada tupla
result = itertools.starmap(operator.mul, data)
for each in result:
print(each)
12
32
21
takewhile()
Lo opuesto a dropwhile(). Crea un iterador y devuelve elementos del iterable mientras el predicado sea verdadero.
itertools.takewhile(predicate, iterable)
Ejemplo:
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1]
# Tomar elementos mientras la condición es verdadera, luego detenerse
result = itertools.takewhile(lambda x: x<5, data)
for each in result:
print(each)
1
2
3
4
tee()
Devuelve n iteradores independientes a partir de un único iterable.
itertools.tee(iterable, n=2)
Ejemplo:
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue']
# Dividir el iterable en dos iteradores independientes
alpha_colors, beta_colors = itertools.tee(colors)
for each in alpha_colors:
print(each)
red
orange
yellow
green
blue
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue']
alpha_colors, beta_colors = itertools.tee(colors)
for each in beta_colors:
print(each)
red
orange
yellow
green
blue
zip_longest()
Crea un iterador que agrega elementos de cada uno de los iterables. Si los iterables tienen longitudes desiguales, los valores faltantes se rellenan con fillvalue. La iteración continúa hasta que se agota el iterable más largo.
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)
Ejemplo:
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue',]
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,]
# Zip iterables, rellenando valores faltantes con None
for each in itertools.zip_longest(colors, data, fillvalue=None):
print(each)
('red', 1)
('orange', 2)
('yellow', 3)
('green', 4)
('blue', 5)
(None, 6)
(None, 7)
(None, 8)
(None, 9)
(None, 10)