Привет, Хабр! Модуль itertools мне известен многим вдоль и поперёк. Ну действительно, что там сложного? Пара функций вроде chain да product, и кажется, что ничего нового для себя уже не найти. Однако стоит копнуть глубже, и выясняется, что у itertools есть немало нюансов и даже новых возможностей, появившихся в свежих версиях. В этой статье рассмотрим многие функции itertools: от базовых до самых интересных. Понять силу итераторов
Почему опытные Python-разработчики редко используют циклы for для обработки данных? Потому что императивный стиль на больших объемах данных ведет к исчерпанию памяти (OOM) и замедлению работы.Модуль itertools — это стандарт индустрии для создания эффективных конвейеров обработки данных. Он реализует концепцию ленивых вычислений (lazy evaluation), позволяя обрабатывать бесконечные потоки или огромные дампы БД, потребляя константный объем RAM. Читать далее
Модуль itertools стандартизирует основной набор быстрых эффективных по памяти инструментов, которые полезны сами по себе или в связке с другими инструментами. Вместе они формируют «алгебру итераторов», которая позволяет лаконично и эффективно создавать специализированные инструменты на чистом Python.Модуль itertools находится в стандартной библиотеке Python.Модуль представляет следующие типы итераторов: - Бесконечные итераторы; - Конечные итераторы; - Комбинаторные генераторы. Читать далее
В этой статье я коротко показываю, как три стандартные библиотеки Python — itertools, collections и functools — упрощают повседневные задачи.В itertools разбираю полезные итераторы и паттерны работы с последовательностями: от count/cycle/repeat до groupby, permutations/product и zip_longest — всё с минимальными примерами.В…