- vừa được xem lúc

10 Python Itertools khiến code bạn viết ngon hơn (P1)

0 0 34

Người đăng: Sang Hà Ngọc

Theo Viblo Asia

Python được ưa chuộng vì đơn giản là nó đơn giản :V

Không chỉ vậy mà Python được ưa chuộng còn bởi nó có nhiều built-in modules được thiết kế tốt giúp chúng ta triển khai các chức năng phổ biến một cách hiệu quả.

Itertools modules là một ví dụ điển hình, cung cấp nhiều công cụ mạnh mẽ để chúng tôi thao tác với các vòng lặp Python mà code ngắn gọn hơn.

Làm ít mà hưởng nhiều. Đây là những gì chính xác khi dùng itertools modules.

1. Itertools.product(): Xử lý nested loop (for lồng for):

Giả sử ta cần kiểm tra xem trong 3 list có tồn tại 3 số bất kỳ lần lượt thuộc 3 list mà có tổng là một số cho trước. Dưới đây là cách tư duy thông thường khi dùng 3 vòng for lồng nhau.

# normal case
list_a = [1, 2020, 70]
list_b = [2, 4, 7, 2000]
list_c = [3, 70, 7] for a in list_a: for b in list_b: for c in list_c: if a + b + c == 2077: print(a, b, c)
# 70 2000 7

Còn đây là khi dùng product của itertools

# Using product
from itertools import product list_a = [1, 2020, 70]
list_b = [2, 4, 7, 2000]
list_c = [3, 70, 7] for a, b, c in product(list_a, list_b, list_c): if a + b + c == 2077: print(a, b, c)
# 70 2000 7

2. Itertools.compress(): Lọc dữ liệu

Vấn đề: Khi chúng ta có 1 danh sách tất cả các trường và mỗi lần ta sẽ cần lấy 1 số trường trong danh sách ra. Ta có thể dùng compress để lọc ra các fields cần lấy.

import itertools
fields = ['product_id', 'product_name', 'price', 'pulisher', 'created_at', 'updated_at']
selector = [1, 1, 0, 0, 0, 0]
print(list(itertools.compress(fields, selector)))
# ['product_id', 'product_name']

Thay vì dùng các selector là 0 hay 1 thì ta có thể dùng dưới dạng True False

selector = [True, True, False, False, False, False]

3. itertools.groupby(): nhóm các phần tử lại

Hàm itertools.groupby() là một cách thuận tiện để nhóm các mục trùng lặp liền kề của một lần lặp.

from itertools import groupby for key, group in groupby('pythonnNN'): print(key, list(group))
# p ['p']
# y ['y']
# t ['t']
# h ['h']
# o ['o']
# n ['n', 'n']
# N ['N', 'N']

Ngoài ra, ta cũng có thể truyền thêm 1 lambda function làm argument thứ hai của groupby

from itertools import groupby for key, group in groupby('pythonnNN', lambda x: x.upper()): print(key, list(group))

4. itertools.combinations(): Sinh tổ hợp của 1 list

Ta có thể dùng itertools.combinations() để sinh tổ hợp một cách đơn giản như sau:

import itertools author = [1, 2, 3, 4]
result = itertools.combinations(author, 2)
for x in result: print(x)
# (1, 2)
# (1, 3)
# (1, 4)
# (2, 3)
# (2, 4)
# (3, 4)

5. itertools.permutations(): Sinh hoán vị của 1 list

Ta có thể dùng itertools.combinations() để sinh tổ hợp một cách đơn giản như sau:

import itertools author = [1, 2, 3]
result = itertools.permutations(author, 2) for x in result: print(x)
# (1, 2)
# (1, 3)
# (2, 1)
# (2, 3)
# (3, 1)
# (3, 2)

Chào và hẹn gặp lại ở P2 nhé

Nguồn: Medium

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Lập Trình Hướng Đối Tượng trong Python

Chào các bạn Trong bài này, bạn sẽ tìm hiểu về Lập trình hướng đối tượng (OOP) bằng Python và khái niệm cơ bản của nó và một số các ví dụ. Các bạn cùng tìm hiểu trong bài viết của mình nhé.

0 0 50

- vừa được xem lúc

Lớp trong Python

. Hôm ni, mình học tiếp về bạn “Lớp(class) trong python”, bài blog tiếp theo nằm trong series “Khám phá Đại Bản Doanh Python”(nội dung trong bài series này từ chủ yếu mình lấy từ python.org rồi viết lại hoặc dịch lại theo ngôn ngữ của mình).

0 0 33

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu về thư viện Numpy trong Python(Phần 3)

Trong bài viết trước tôi đã giới thiệu cho bạn về NumPy, tìm hiểu về Mảng trong NumPy. Trong bài viết này chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về các kiểu dữ liệu khác trong NumPy.

0 0 140

- vừa được xem lúc

Hướng dẫn cài đặt Anaconda trên Ubuntu

Anaconda là một nền tảng mã nguồn mở về Data Science và Machine Learning trên Python thông dụng nhất hiện nay, Anaconda có vai trò đơn giản hóa việc triển khai và quản lí các gói cài đặt khi làm việc với Python. Anaconda được cài đặt dễ dàng trên 3 nền tảng hệ điều hành thông dụng hiện nay là Ubuntu

0 0 43

- vừa được xem lúc

Tùy chỉnh Exceptions trong Python

Chào các bạn trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu với các bạn về cách tùy chỉnh các Exceptions trong Python.Mình sẽ giải thích cho các bạn hiểu và cách xử dụng chúng.

0 0 36

- vừa được xem lúc

Không gian tên(namspace) và phạm vi(scope) trong Python

. Khi mình ngồi học và dịch bài "Class trong Python" cho sê-ri "Khám Phá Đại Bản Doanh Python", mình đã đụng hai bạn này, và các bạn thật là trừu tượng và khó gặm. Thế là mình tìm kiếm và viết bài này để hiểu rõ hơn về hai bạn ấy, hi vọng bạn đọc thêm để hiểu về Python nhé.

0 0 49