Python itertools.pairwise() 连续重叠对

说明

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itertools.pairwise() 是一个在 Python 中常用于迭代操作的函数，尤其在需要依次访问可迭代对象中相邻的元素对时非常方便。itertools.pairwise() 函数能够以一种高效且简洁的方式生成相邻元素对的迭代器，这些元素对来自于给定的可迭代对象。

语法

3.10 新版功能

语法为itertools.pairwise(iterable)返回从输入 iterable 中获取的连续重叠对。

输出迭代器中 2 元组的数量将比输入的数量少一个。如果输入可迭代对象中少于两个值则它将为空。

注意事项：

输入的可迭代对象至少包含两个元素，否则不会生成任何元素。
返回的迭代器生成的元素对是按顺序的，并且只包含相邻的元素对。

大致相当于：

def pairwise(iterable):
    # pairwise('ABCDEFG') --> AB BC CD DE EF FG
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return zip(a, b)

例如：

import itertools

foo = itertools.pairwise('aabc')
[*foo]
# [('a', 'a'), ('a', 'b'), ('b', 'c')]

示例

基本用法

import itertools

data = [1, 2, 3, 4, 5]
pairs = itertools.pairwise(data)

for pair in pairs:
    print(pair)

# 输出：
'''
(1, 2)
(2, 3)
(3, 4)
(4, 5)
'''

使用字符串

import itertools

data = "abcdef"
pairs = itertools.pairwise(data)

for pair in pairs:
    print(pair)

# 输出：
'''
('a', 'b')
('b', 'c')
('c', 'd')
('d', 'e')
('e', 'f')
'''

应用场景

数据处理：在需要依次处理相邻元素对的数据分析和转换过程中非常有用。
迭代器操作：对于大型数据集，可以避免一次性加载所有数据，而是逐对处理数据，减少内存消耗。
算法实现：在实现一些算法时，需要访问相邻元素对，如计算差值或者比较操作。

实用案例：计算相邻元素差值

假设我们有一组数据，我们希望计算每对相邻元素之间的差值。

示例数据：

data = [10, 15, 20, 25, 30]

目标：

计算每对相邻元素之间的差值：

[5, 5, 5, 5]

实现代码：

import itertools

data = [10, 15, 20, 25, 30]
differences = [y - x for x, y in itertools.pairwise(data)]

print(differences)

解释：

导入 itertools 模块：使用 import itertools 导入 itertools 模块。
使用 itertools.pairwise() 生成相邻元素对：itertools.pairwise(data) 生成可迭代对象 data 中相邻元素对的迭代器。
计算相邻元素之差：通过列表推导式 [y - x for x, y in itertools.pairwise(data)] 计算相邻元素之间的差值。
打印结果：打印计算得到的差值列表 differences。

输出结果：

[5, 5, 5, 5]

这个实用案例展示了如何使用 itertools.pairwise() 对数据进行相邻元素对的迭代和操作，适用于需要逐对处理数据的场景，尤其在处理数值计算和数据转换时非常实用。

参考

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html#itertools.pairwise