Module Python _itertools_
Le module itertools est une collection d’outils destinés à être rapides et à utiliser la mémoire efficacement lors de la manipulation d’itérateurs (comme les listes ou les dictionnaires).
À partir de la documentation Python 3
Le module standardise un ensemble de base d'outils rapides et économes en mémoire qui sont utiles en eux-mêmes ou en combinaison. Ensemble, ils forment une « algèbre d'itérateurs » permettant de construire des outils spécialisés de manière succincte et efficace en Python pur.
Le module itertools fait partie de la bibliothèque standard et doit être importé. Certains exemples utilisent également le module operator.
import itertools
import operator
accumulate()
Crée un itérateur qui renvoie les résultats d’une fonction.
itertools.accumulate(iterable[, func])
Exemple :
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# Accumulation avec la fonction de multiplication
result = itertools.accumulate(data, operator.mul)
for each in result:
print(each)
1
2
6
24
120
L’opérateur operator.mul prend deux nombres et les multiplie :
operator.mul(1, 2)
# 2
operator.mul(2, 3)
# 6
operator.mul(6, 4)
# 24
operator.mul(24, 5)
# 120
Passer une fonction est facultatif :
data = [5, 2, 6, 4, 5, 9, 1]
# Accumulation sans fonction, par défaut c'est l'addition
result = itertools.accumulate(data)
for each in result:
print(each)
5
7
13
17
22
31
32
Si aucune fonction n’est désignée, les éléments sont additionnés :
5
5 + 2 = 7
7 + 6 = 13
13 + 4 = 17
17 + 5 = 22
22 + 9 = 31
31 + 1 = 32
combinations()
Prend un itérable et un entier $r$. Cela créera toutes les combinaisons uniques comportant $r$ éléments.
itertools.combinations(iterable, r)
Exemple :
shapes = ['circle', 'triangle', 'square',]
# Générer toutes les combinaisons de 2 éléments
result = itertools.combinations(shapes, 2)
for each in result:
print(each)
('circle', 'triangle')
('circle', 'square')
('triangle', 'square')
combinations_with_replacement()
Tout comme combinations(), mais permet aux éléments individuels d’être répétés plus d’une fois.
itertools.combinations_with_replacement(iterable, r)
Exemple :
shapes = ['circle', 'triangle', 'square']
# Générer des combinaisons autorisant les éléments répétés
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()
Crée un itérateur qui renvoie des valeurs espacées de manière égale à partir du nombre start.
itertools.count(start=0, step=1)
Exemple :
# Compter à partir de 10, en incrémentant de 3
for i in itertools.count(10,3):
print(i)
if i > 20:
break
10
13
16
19
22
cycle()
Cette fonction parcourt un itérable sans fin.
itertools.cycle(iterable)
Exemple :
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'violet']
# Parcourir les couleurs à l'infini
for color in itertools.cycle(colors):
print(color)
red
orange
yellow
green
blue
violet
red
orange
Lorsqu’il atteint la fin de l’itérable, il recommence depuis le début.
chain()
Prend une série d’itérables et les renvoie comme un seul long itérable.
itertools.chain(*iterables)
Exemple :
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue']
shapes = ['circle', 'triangle', 'square', 'pentagon']
# Enchaîner plusieurs itérables en un seul
result = itertools.chain(colors, shapes)
for each in result:
print(each)
red
orange
yellow
green
blue
circle
triangle
square
pentagon
compress()
Filtre un itérable avec un autre.
itertools.compress(data, selectors)
Exemple :
shapes = ['circle', 'triangle', 'square', 'pentagon']
selections = [True, False, True, False]
# Filtrer les formes en fonction des sélections booléennes
result = itertools.compress(shapes, selections)
for each in result:
print(each)
circle
square
dropwhile()
Crée un itérateur qui supprime les éléments de l’itérable tant que le prédicat est vrai ; ensuite, il renvoie chaque élément.
itertools.dropwhile(predicate, iterable)
Exemple :
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1]
# Supprimer les éléments tant que la condition est vraie, puis retourner tous les restants
result = itertools.dropwhile(lambda x: x<5, data)
for each in result:
print(each)
5
6
7
8
9
10
1
filterfalse()
Crée un itérateur qui filtre les éléments de l’itérable en ne renvoyant que ceux pour lesquels le prédicat est Faux.
itertools.filterfalse(predicate, iterable)
Exemple :
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1]
# Retourner les éléments où le prédicat est Faux
result = itertools.filterfalse(lambda x: x<5, data)
for each in result:
print(each)
5
6
7
8
9
10
groupby()
En termes simples, cette fonction regroupe des éléments.
itertools.groupby(iterable, key=None)
Exemple :
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"},
]
# Grouper les robots par faction (l'itérable doit être trié pour un groupement correct)
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()
Cette fonction ressemble beaucoup aux tranches (slices). Elle permet de découper une partie d’un itérable.
itertools.islice(iterable, start, stop[, step])
Exemple :
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue',]
# Trancher l'itérable pour obtenir les 2 premiers éléments
few_colors = itertools.islice(colors, 2)
for each in few_colors:
print(each)
red
orange
permutations()
itertools.permutations(iterable, r=None)
Exemple :
alpha_data = ['a', 'b', 'c']
# Générer toutes les permutations des éléments
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()
Crée les produits cartésiens à partir d’une série d’itérables.
num_data = [1, 2, 3]
alpha_data = ['a', 'b', 'c']
# Générer le produit cartésien des itérables
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()
Cette fonction répète un objet encore et encore. Sauf s’il y a un argument times.
itertools.repeat(object[, times])
Exemple :
# Répéter l'objet 3 fois
for i in itertools.repeat("spam", 3):
print(i)
spam
spam
spam
starmap()
Crée un itérateur qui calcule la fonction en utilisant des arguments obtenus à partir de l’itérable.
itertools.starmap(function, iterable)
Exemple :
data = [(2, 6), (8, 4), (7, 3)]
# Appliquer la fonction aux arguments dépaquetés de chaque tuple
result = itertools.starmap(operator.mul, data)
for each in result:
print(each)
12
32
21
takewhile()
L’opposé de dropwhile(). Crée un itérateur et renvoie les éléments de l’itérable tant que le prédicat est vrai.
itertools.takewhile(predicate, iterable)
Exemple :
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1]
# Prendre les éléments tant que la condition est vraie, puis s'arrêter
result = itertools.takewhile(lambda x: x<5, data)
for each in result:
print(each)
1
2
3
4
tee()
Retourne $n$ itérateurs indépendants à partir d’un seul itérable.
itertools.tee(iterable, n=2)
Exemple :
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue']
# Diviser l'itérable en deux itérateurs indépendants
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()
Crée un itérateur qui agrège les éléments de chacun des itérables. Si les itérables ont des longueurs inégales, les valeurs manquantes sont remplies avec fillvalue. L’itération se poursuit jusqu’à ce que l’itérable le plus long soit épuisé.
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)
Exemple :
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue',]
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,]
# Zipper les itérables, remplissant les valeurs manquantes avec 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)