Python itertools.repeat() 无限重复迭代

说明

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itertools.repeat() 是 Python itertools 库中的一个函数，用于创建一个迭代器，该迭代器重复生成指定的对象。可以指定重复的次数或无限重复。

语法

语法为 itertools.repeat(object[, times]) 负责把一个元素无限重复下去，不过如果提供第二个参数就可以限定重复次数。它创建一个迭代器，不断重复 object 。除非设定参数 times ，否则将无限重复。可用于 map() 函数中的参数，被调用函数可得到一个不变参数。也可用于 zip() 的参数以在元组记录中创建一个不变的部分。

参数和返回：

object：要重复生成的对象。
times：可选参数，指定重复生成 object 的次数。如果未指定或为 None，则会无限重复。
返回值：返回一个迭代器，每次迭代返回 object。

大致相当于：

def repeat(object, times=None):
    # repeat(10, 3) --> 10 10 10
    if times is None:
        while True:
            yield object
    else:
        for i in range(times):
            yield object

repeat 最常见的用途就是在 map 或 zip 提供一个常量流：

list(map(pow, range(10), repeat(2)))
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

示例

基本用法

import itertools

# 重复生成数字 5，共 3 次
repeater = itertools.repeat(5, 3)

# 输出所有值
print(list(repeater))  # [5, 5, 5]

无限重复

如果不指定 times 参数，itertools.repeat() 将无限重复生成指定的对象。

import itertools

# 无限重复生成字符串 'Hello'
repeater = itertools.repeat('Hello')

# 输出前五个值
for _ in range(5):
    print(next(repeater))

# 输出：
'''
Hello
Hello
Hello
Hello
Hello
'''

与 zip() 结合使用

itertools.repeat() 可以与 zip() 结合使用，用于将单个值与另一个可迭代对象一起打包。

import itertools

# 重复生成值 'Yes'，与列表中的元素一起打包
values = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
zipped = zip(itertools.repeat('Yes'), values)

# 输出打包后的结果
for pair in zipped:
    print(pair)

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

与列表推导结合使用

可以将 itertools.repeat() 与列表推导式结合，生成重复的元素列表。

import itertools

# 生成重复的 'Python' 元素列表，共 4 个元素
repeated_list = [x for x in itertools.repeat('Python', 4)]

# 输出列表
print(repeated_list)  # ['Python', 'Python', 'Python', 'Python']

应用

通过 itertools.repeat()，可以方便地生成重复的元素序列或对象，适用于需要多次使用相同值或对象的各种场景。

初始化数据结构：在创建固定长度的数据结构或列表时，可以使用 itertools.repeat() 来初始化。
与 zip() 和其他迭代器函数结合使用：可以与 zip()、map() 等函数结合使用，生成复杂的迭代器操作。
无限生成器的构建：可以构建需要无限重复生成特定对象的场景，如生成器中的初始值或默认值。
数据流处理：在处理实时数据流时，有时候需要设置默认的初始值或状态，使用 itertools.repeat() 可以简洁地实现这一需求。
生成器函数中的初始化：在生成器函数中，如果需要初始化或设置默认值，可以利用 itertools.repeat() 来简化代码。

示例：生成器函数中的默认值设置

假设我们有一个生成器函数 process_data()，它从外部接收数据并处理，但在处理前需要设置一些默认值，这些默认值可能是相同的，而不需要每次调用都重新计算或设置。

import itertools

def process_data(data_stream, default_value):
    # 初始化处理器
    processor = initialize_processor(default_value)
    
    # 处理数据流
    for data in data_stream:
        # 使用处理器处理数据
        processed_data = processor(data)
        yield processed_data

def initialize_processor(default_value):
    # 在这里可以进行一些初始化操作，比如设置默认值
    default_value = itertools.repeat(default_value)
    
    def processor(data):
        # 在处理器中使用默认值
        processed_data = data + next(default_value)  # 示例中简单地加上默认值
        return processed_data
    
    return processor

# 使用示例
data_stream = [1, 2, 3, 4, 5]
default_value = 10

# 创建数据处理器
processor = process_data(data_stream, default_value)

# 处理并输出处理后的数据
for result in processor:
    print(result)

# 输出
'''
11
12
13
14
15
'''

解释：

initialize_processor() 函数：这个函数接收一个 default_value 参数，并返回一个处理器函数 processor。在这里，itertools.repeat() 被用来无限重复生成 default_value，这样在处理器函数中就可以使用这个默认值了。

process_data() 函数：这个生成器函数接收一个数据流 data_stream 和一个默认值 default_value。它初始化一个处理器，并遍历数据流，使用处理器处理每个数据，并生成处理后的结果。

示例输出：对于输入的数据流 [1, 2, 3, 4, 5]，默认值为 10，处理后的结果是每个数据加上默认值 10

参考

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

< cycle() 无限循环迭代 Python 标准库 itertools 为高效循环而创建迭代器的函数 accumulate() 累积迭代 >

更新时间：July 20, 2024, 10:43 a.m. 标签：python repeat 迭代重复