使用 itertools 模块中的组合函数

核心提示：Python 2.2 对 Python 语言引入了简单的生成器，并根据底层迭代器重新构思了标准循环，使用 itertools 模块中的组合函数，在 Python 2.3 中，生成器成了标准（不需要 _future_），通过调用 iter(seq) ，实际序列可以被转换成迭代器 － 这不会节省任何内存，而且引入了新模块

Python 2.2 对 Python 语言引入了简单的生成器，并根据底层迭代器重新构思了标准循环。在 Python 2.3 中，生成器成了标准（不需要 _future_），而且引入了新模块 itertools 以与迭代器一起灵活地工作。itertools 模块本质上是一组组合高阶函数，只不过这些函数与惰性迭代器一起工作，而不是与有限列表一起工作。在这篇专栏文章中，David 研究了该新模块，并使您感受一下组合迭代器所具有的富有表现力的强大新功能。

理解新概念

Python V2.2 中引入了迭代器的思想。唔，这并不十分正确；这种思想的“苗头”早已出现在较老的函数 xrange() 以及文件方法 .xreadlines() 中了。通过引入 yield 关键字，Python 2.2 在内部实现的许多方面推广了这一概念，并使编程定制迭代器变得更为简单（ yield 的出现使函数转换成生成器，而生成器反过来又返回迭代器）。

迭代器背后的动机有两方面。将数据作为序列处理通常是最简单的方法，而以线性顺序处理的序列通常并不需要都同时实际 存在。

x*() 前兆提供了这些原理的清晰示例。如果您想对某操作执行成千上万次，那么执行您的程序可能要花些时间，但该程序一般不需要占用大量内存。同样，对于许多类型的文件，可以一行一行地处理，且不需要将整个文件存储在内存中。最好对其它所有种类的序列也进行惰性处理；它们可能依赖于通过通道逐步到达的数据，或者依赖于一步一步执行的计算。

大多数时候，迭代器用在 for 循环内，就象真正的序列那样。迭代器提供了 .next() 方法，它可以被显式调用，但有百分之九十九的可能，您所看到的是以下行：

for x in iterator:
　　do_something_with(x)

在对 iterator.next() 进行幕后调用而产生 StopIteration 异常时，该循环就被终止。顺便说一下，通过调用 iter(seq) ，实际序列可以被转换成迭代器 － 这不会节省任何内存，但是在下面讨论的函数中它会很有用。