簡介
在Python/ target=_blank class=infotextkey>Python中，迭代器可以幫助你編寫更多Pythonic的代碼，并在處理長序列時提高效率。內置的itertools模塊提供了幾個有用的函數來創建迭代器。
【itertools】：https://docs.python.org/3/library/itertools.html
當你只需要遍歷迭代器、檢索序列中的元素并對其進行處理，而無需將它們存儲在內存中時，這些函數尤其有用。今天本文將學習如何使用以下四個itertools過濾函數：
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filterfalse
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takewhile
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dropwhile
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islice
接下來跟隨本文開始吧！
在開始之前：關于代碼示例的說明
在本教程中：
我們將討論的所有四個函數都返回了迭代器。為了清楚起見，本文將使用簡單的序列，并使用list()獲取包含迭代器返回的所有元素的列表。但在處理長序列時，除非必要，否則請不要這樣做，因為這樣做會失去迭代器帶來的內存節省。
對于簡單的謂詞函數，也可以使用lambdas。但為了提高可讀性，本文將定義常規函數并將它們用作謂詞。
1. filterfalse
如果你在Python中編程已經有一段時間了，可能已經使用過內置的filter函數，語法如下：
filter(pred,seq)
# pred：謂詞函數
# seq：任何有效的Python可迭代對象
filter函數返回一個迭代器，該迭代器返回謂詞函數返回True的序列中的元素。
示例如下：
nums = list(range(1,11)) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def is_even(n):
return n % 2 == 0
在這里，nums列表和is_even函數分別是序列和謂詞。
要獲取nums中所有偶數的列表，需要使用如下所示的filter：
nums_even = filter(is_even, nums)
print(list(nums_even))
Output >>> [2, 4, 6, 8, 10]
現在跟隨本文來學習一下filterfalse。本文將從itertools模塊中導入filterfalse函數（以及本文將要討論的所有其他函數）。
正如其名稱所示，filterfalse執行與filter函數相反的操作。它返回一個迭代器，該迭代器返回謂詞返回False的元素。以下是使用filterfalse函數的語法：
from itertools import filterfalse
filterfalse(pred,seq)
is_even函數對于nums中的所有奇數返回False。因此，使用filterfalse得到的nums_odd列表是nums中所有奇數的列表：
from itertools import filterfalse
nums_odd = filterfalse(is_even, nums)
print(list(nums_odd))
Output >>> [1, 3, 5, 7, 9]
2. takewhile
使用takewhile函數的語法如下：
from itertools import takewhile
takewhile(pred,seq)
takewhile函數返回了一個迭代器，只要謂詞函數返回True，它就會返回元素。當謂詞函數第一次返回False時，它就停止返回元素。
對于長度為n的序列，如果seq[k]是第一個使謂詞函數返回False的元素，則迭代器會返回seq[0]、seq[1]、...、seq[k-1]。
考慮以下的nums列表和謂詞函數is_less_than_5。本文使用takewhile函數，如下所示：
from itertools import takewhile
def is_less_than_5(n):
return n < 5
nums = [1, 3, 5, 2, 4, 6]
filtered_nums_1 = takewhile(is_less_than_5, nums)
print(list(filtered_nums_1))
在這里，謂詞is_less_than_5對于數字5首次返回False：
Output >>> [1, 3]
3. dropwhile
從功能上講，dropwhile函數的作用與takewhile函數相反。
以下是如何使用dropwhile函數的示例：
from itertools import dropwhile
dropwhile(pred,seq)
dropwhile函數返回一個迭代器，只要謂詞為True，該迭代器就會持續刪除元素。也就是說，迭代器在謂詞第一次返回False之前不返回任何元素。一旦謂詞返回False，迭代器就會返回序列中的所有后續元素。
對于長度為n的序列，如果謂詞函數第一次返回False的元素是seq[k]，那么迭代器會返回seq[k]、seq[k+1]、…、seq[n-1]。
接下來使用相同的序列和謂詞函數：
from itertools import dropwhile
def is_less_than_5(n):
return n < 5
nums = [1, 3, 5, 2, 4, 6]
filtered_nums_2 = dropwhile(is_less_than_5, nums)
print(list(filtered_nums_2))
由于謂詞函數is_less_than_5第一次返回False是在元素5上，因此本文得到從5開始的序列中的所有元素：
Output >>> [5, 2, 4, 6]
4. islice
你可能已經熟悉了對Python可迭代對象（如列表、元組和字符串）進行切片操作。切片的語法是：iterable[start:stop:step]。
然而，這種切片操作具有以下缺點：
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在處理大型序列時，每個切片或子序列都是一個占用內存的副本，這可能會降低效率。
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由于步長也可以取負值，使用起始、停止和步長值會影響可讀性。
islice函數解決了上述限制：
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它返回一個迭代器。
-
它不允許步長取負值。
可以按以下方式使用islice函數：
from itertools import islice
islice(seq,start,stop,step)
下面是使用islice函數的幾種不同方式：
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使用
islice(seq, stop)函數返回一個迭代器，該迭代器遍歷切片seq[0]、seq[1]、...、seq[stop - 1]。 -
如果指定了起始和停止值：
islice(seq, start, stop)，該函數會返回一個迭代器，該迭代器遍歷切片seq[start]、seq[start + 1]、...、seq[start + stop - 1]。 -
當指定起始、停止和步長參數時，該函數返回一個迭代器，該迭代器遍歷切片
seq[start]、seq[start + step]、seq[start + 2*step]、...、seq[start + k*step]，其中start + k*step < stop且start + (k+1)*step >= stop。
接下來以一個示例列表來更好地理解這個問題：
nums = list(range(10)) #[0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
現在，跟隨本文使用已學過的islice函數的語法。
僅使用停止值
這里本文只指定停止索引：
from itertools import islice
# 僅指定停止索引
sliced_nums = islice(nums, 5)
print(list(sliced_nums))
以下是輸出結果：
Output >>> [0, 1, 2, 3, 4]
使用起始和停止值
在這里，本文同時使用起始值和停止值：
# 指定起始和停止索引
sliced_nums = islice(nums, 2, 7)
print(list(sliced_nums))
切片從索引2開始，一直延伸到索引7但不包括索引7：
Output >>> [2, 3, 4, 5, 6]
使用起始、停止和步長值
當本文使用起始、停止和步長值時：
# 使用起始、停止和步長
sliced_nums = islice(nums, 2, 8, 2)
print(list(sliced_nums))
得到一個從索引2開始、一直延伸到索引8但不包括索引8的切片，步長為2（每隔一個元素返回一次））。
Output >>> [2, 4, 6]
總結
希望本教程能幫助你理解itertools過濾函數的基礎知識。通過查看一些簡單的示例，可以更好地理解這些函數的工作原理。
