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0 前言
說到處理循環(huán)，我們習慣使用for, while等，比如依次打印每個列表中的字符：
在打印內(nèi)容字節(jié)數(shù)較小時，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客戶的出行規(guī)律，堵車情況等，假如是在單機上處理這件事。
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問題:outofmemory, 這在實際項目中經(jīng)常遇到。
這個問題提醒我們，處理數(shù)據(jù)時，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)存同時還能把事情辦好。
其實，Python已經(jīng)準備好一個模塊專門用來處理這件事，它就是itertools 模塊，這里面幾個函數(shù)的功能其實很好理解。
我不打算籠統(tǒng)的介紹它們所能實現(xiàn)的功能，而是想分析這些功能背后的實現(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)實現(xiàn)元素拼接，原型如下，參數(shù)*表示個數(shù)可變的參數(shù)
chain(iterables)
應用如下：
哇，不能再好用了，它有點join的味道，但是比join強，它的重點在于參數(shù)都是可迭代的實例。
那么，chain如何實現(xiàn)高效節(jié)省內(nèi)存的呢？chain大概的實現(xiàn)代碼如下：
以上代碼不難理解，chain本質(zhì)返回一個生成器，所以它實際上是一次讀入一個元素到內(nèi)存，所以做到最高效地節(jié)省內(nèi)存。
2 逐個累積
返回列表的累積匯總值，原型：
accumulate(iterable[, func, *, initial=None])
應用如下：
accumulate大概的實現(xiàn)代碼如下：
以上代碼，你還好嗎？與chain簡單的yield不同，此處稍微復雜一點，yield有點像return，所以 yield total那行直接就返回一個元素，也就是iterable的第一個元素，因為任何時候這個函數(shù)返回的第一個元素就是它的第一個。又因為yield返回的是一個generator對象，比如名字gen，所以next(gen)時，代碼將會執(zhí)行到 for element in it:這行，而此時的迭代器it 已經(jīng)指到iterable的第二個元素，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返回的元素個數(shù)等于兩個參數(shù)中較短的列表長度。
它的大概實現(xiàn)代碼：
這個函數(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)
應用例子：
實現(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)
應用例子：
實現(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)
應用例子：
實現(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])
應用例子：
實現(xiàn)它的大概代碼如下：
巧妙利用生成器迭代結(jié)束時會拋出異常StopIteration，做一些邊界處理的事情。
8 細胞分裂
tee函數(shù)類似于我們熟知的細胞分裂，它能復制原迭代器n個，原型如下：
tee(iterable, n=2)
應用如下，可以看出復制出的兩個迭代器是獨立的
實現(xiàn)它的代碼大概如下：
tee 實現(xiàn)內(nèi)部使用一個隊列類型deques，起初生成空隊列，向復制出來的每個隊列中添加元素newval, 同時yield 當前被調(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iterable的元素必須也為可迭代對象，原型如下：
starmap(function, iterable)
應用它：
starmap的實現(xiàn)細節(jié)如下：
10 復制元素
repeat實現(xiàn)復制元素n次，原型如下：
repeat(object[, times])
應用如下：
它的實現(xiàn)細節(jié)大概如下：
11 笛卡爾積
笛卡爾積實現(xiàn)的效果同下：
所以，笛卡爾積的實現(xiàn)效果如下：
它的實現(xiàn)細節(jié)：
12 加強版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：
它的實現(xiàn)細節(jié)：
它里面使用repeat，也就是在可迭代對象的長度未對齊時，根據(jù) fillvalue 填充缺失值。理解上面代碼的關鍵是迭代器對象(iter)，next方法的特殊性：
結(jié)合這個提示再理解上面代碼，就不會吃力。
名稱欄目：Python循環(huán)12種超強寫法，又快又省內(nèi)存
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