Эта функция создает итератор, нумерующий элементы другого итератора. Результирующий итератор выдает кортежи, в которых первый элемент — номер (начиная с нуля), а второй — элемент исходной последовательности:

>>> print [x for x in enumerate("abcd")]

[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd')]

Эта функция, появившаяся в Python 2.4, позволяет создавать итератор, выполняющий сортировку:

>>> sorted('avdsdf')

['a', 'd', 'd', 'f', 's', 'v']

Далее рассматриваются функции модуля itertools.

Функция chain() позволяет сделать итератор, состоящий из нескольких соединенных последовательно итераторов. Итераторы задаются в виде отдельных аргументов. Пример:

from itertools import chain

it1 = iter([1,2,3])

it2 = iter([8,9,0])

for i in chain(it1, it2):

 print i,

даст в результате

1 2 3 8 9 0

Функция repeat() строит итератор, повторяющий некоторый объект заданное количество раз:

for i in itertools.repeat(1, 4):

print i,

1 1 1 1

Бесконечный итератор, дающий целые числа, начиная с заданного:

for i in itertools.count(1):

 print i,

 if i > 100:

  break

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80

81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101

Можно бесконечно повторять и некоторую последовательность (или значения другого итератора) с помощью функции cycle():

tango = [1, 2, 3]

for i in itertools.cycle(tango):

 print i,

1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2

3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1

2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...

Аналогами map() и filter() в модуле itertools являются imap() и ifilter(). Отличие imap() от map() в том, что вместо значения от преждевременно завершившихся итераторов объект None не подставляется. Пример:

for i in map(lambda x, y: (x,y), [1,2], [1,2,3]):

 print i,

(1, 1) (2, 2) (None, 3)

from itertools import imap

for i in imap(lambda x, y: (x,y), [1,2], [1,2,3]):

 print i,

(1, 1) (2, 2)

Здесь следует заметить, что обычная функция map() нормально воспринимает итераторы в любом сочетании с итерабельными (поддающимися итерациям) объектами:

for i in map(lambda x, y: (x,y), iter([1,2]), [1,2,3]):

 print i,

(1, 1) (2, 2) (None, 3)

Функция itertools.starmap() подобна itertools.imap(), но имеет всего два аргумента. Второй аргумент — последовательность кортежей, каждый кортеж которой задает набор параметров для функции (первого аргумента):

>>> from itertools import starmap

>>> for i in starmap(lambda x, y: str(x) + y, [(1,'a'), (2,'b')]):

...  print i,

...

1a 2b

Функция ifilter() работает как filter(). Кроме того, в модуле itertools есть функция ifilterfalse(), которая как бы добавляет отрицание к значению функции:

for i in ifilterfalse(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):

 print i,

-2 –3

Некоторую новизну вносит другой вид фильтра: takewhile() и его «отрицательный» аналог dropwhile(). Следующий пример поясняет их принцип действия:

for i in takewhile(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):

 print i,

print

for i in dropwhile(lambda x: x > 0, [1, -2, 3, -3]):

 print i,

1

-2 3 -3

Таким образом, takewhile() дает значения, пока условие истинно, а остальные значения даже не берет из итератора (именно не берет, а не высасывает все до конца!). И, наоборот, dropwhile() ничего не выдает, пока выполняется условие, зато потом выдает все без остатка.

Функция izip() аналогична встроенной zip(), но не тратит много памяти на построение списка кортежей, так как итератор выдает их строго по требованию.