Find N3入網：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經正式入網，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
Python 有一個內置模塊 itertools，從名字可以看出它是專門用來處理可迭代對象的，那么它都支持哪些操作呢？一起來看一下吧。
接收多個可迭代對象（或者迭代器）作為參數，返回一個迭代器。它會生成所有輸入迭代器的元素，就好像這些元素來自一個迭代器一樣。
import itertoolsc = itertools.chain([1, 2, 3], "abc", {"k1": "v1", "k2": "v2"})# 直接打印的話是一個對象print(c) """<itertools.chain object at 0x00000000029745F8>"""print(list(c)) """1 2 3 a b c k1 k2"""# 還可以使用 chain.from_iterable# 參數接收多個可迭代對象組成的一個可迭代對象c = itertools.chain.from_iterable( [[1, 2, 3], "abc", {"k1": "v1", "k2": "v2"}])print(list(c)) """1 2 3 a b c k1 k2"""從名字上可以看出，功能和內置的 zip 類似。確實如此，就是將多個可迭代對象對應位置的元素組合起來，像拉鏈（zip）一樣。只不過內置的 zip 是 "木桶原理"，一方匹配到頭了，那么就不匹配了，而 zip_longest 是以長的那一方為基準。
import itertools# 內置的 zip 是把多個迭代器對象中的每一個元素按照順序組合到一個元組中name = ["高老師", "豬哥", "S 佬"]where = ["江蘇", "北京", "深圳"]z = zip(name, where)print(z)"""<zip object at 0x00000257F3FEBEC0>"""print(list(z))"""[('高老師', '江蘇'), ('豬哥', '北京'), ('S 佬', '深圳')]"""# 但如果兩者長度不一致怎么辦？name = ["高老師", "豬哥", "S 佬", "xxx"]where = ["江蘇", "北京", "深圳"]print(list(zip(name, where)))"""[('高老師', '江蘇'), ('豬哥', '北京'), ('S 佬', '深圳')]"""# 可以看到，長度不一致的時候，當一方結束之后就停止匹配# 如果想匹配長的，那么可以使用 itertools 下面的 zip_longestprint(list(itertools.zip_longest(name, where))) """[('高老師', '江蘇'), ('豬哥', '北京'), ('S 佬', '深圳'), ('xxx', None)]"""# 默認使用 None 進行匹配，當然我們也可以指定內容print(list(itertools.zip_longest(name, where, fillvalue="中國")))"""[('高老師', '江蘇'), ('豬哥', '北京'), ('S 佬', '深圳'), ('xxx', '中國')]"""如果一個迭代器里面包含了很多元素，我們只想要一部分的話，可以使用 islice，按照索引從迭代器中返回所選擇的元素，并且得到的還是一個迭代器。
import itertoolsnum = range(20)# 選擇 index=5 到 index=10（不包含）的位置s = itertools.islice(num, 5, 10)print(list(s)) # [5, 6, 7, 8, 9]# 選擇開頭到 index=5 的位置s = itertools.islice(num, 5)print(list(s)) # [0, 1, 2, 3, 4]# 選擇從 index=5 到 index=15（不包含）的位置，步長為 3s = itertools.islice(num, 5, 15, 3)print(list(s)) # [5, 8, 11, 14]注意：islice 不支持負數索引，因為不知道迭代器有多長，除非全部讀取，可是那樣的話干嘛不直接轉為列表之后再用切片獲取呢？
之所以使用 islice 這種形式，就是為了在不全部讀取的情況下，也能選擇出我們想要的部分，所以這種方式只支持從前往后，不能從后往前。
將一個可迭代對象拷貝 n 份。
import itertoolsr = [1, 2, 3, 4, 5]i1, i2 = itertools.tee(r, 2)print(list(i1)) # [1, 2, 3, 4, 5]print(list(i2)) # [1, 2, 3, 4, 5]itertools.count
import itertools"""count(start=0, step=1) 返回一個迭代器，負責無限地生成連續的整數接收兩個參數：起始（默認為0）和步長（默認為1）等價于：def count(firstval=0, step=1): x = firstval while 1: yield x x += step"""# 起始值為 5，步長為 2c1 = itertools.count(5, 2)print(list(itertools.islice(c1, 5))) """[5, 7, 9, 11, 13]"""import itertools"""cycle(iterable) 返回一個迭代器，會無限重復里面的內容，直到內存耗盡"""c2 = itertools.cycle("abc")print(list(itertools.islice(c2, 10)))"""['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a']"""import itertools"""repeat(obj, times=None)，無限重復 obj，除非指定 times"""# 重復指定的次數print(list(itertools.repeat("abc", 3))) """['abc', 'abc', 'abc']"""刪除滿足條件的值，注意：是刪除。
import itertoolsl = [1, 2, 3, 4, 5]drop_l = itertools.dropwhile(lambda x: x < 3, l)# 依舊返回迭代器print(drop_l) """<itertools.dropwhile object at 0x000001AD63AD0488>"""# 可以看到小于3的都被丟掉了print(list(drop_l)) """[3, 4, 5]"""這個和 filter 是一樣的，保留滿足條件的值。
import itertoolsl = [1, 2, 3, 4, 5]take_l = itertools.takewhile(lambda x: x < 3, l)print(take_l) """<itertools.takewhile object at 0x000001D37F512948>"""print(list(take_l)) """[1, 2]"""filter_l = filter(lambda x: x < 3, l)print(list(filter_l)) """[1, 2]"""提供了另一種過濾可迭代對象元素的方法。
import itertoolscondition = [True, False, True, True, False]data = [1, 2, 3, 4, 5]print(list(itertools.compress(data, condition))) """[1, 3, 4]"""# 除了指定 True 和 False，還可以使用 Python 其它類型的值# 會以其對應的布爾值作為判斷依據condition = [1, 0, "x", "x", {}] print(list(itertools.compress(data, condition))) """[1, 3, 4]"""itertools.accumulate
accumulate 處理輸入的序列，得到一個類似于斐波那契的結果。
import itertoolsprint(list(itertools.accumulate(range(5)))) """[0, 1, 3, 6, 10]"""print(list(itertools.accumulate("abcde"))) """["a", "ab", "abc", "abcd", "abcde"]"""# 所以這里的相加還要看具體的含義try: print(list(itertools.accumulate([[1, 2], (3, 4)])))except TypeError as e: print(e) """ can only concatenate list (not "tuple") to list """ # 這里就顯示無法將列表和元組相加# 當然也可以自定義data = [1, 2, 3, 4, 5]method = lambda x, y: x * yprint(list(itertools.accumulate(data, method))) """[1, 2, 6, 24, 120]"""# 可以看到這里的結果就改變了itertools.product
product 則是會將多個可迭代對象組合成一個笛卡爾積。
import itertoolsprint(list(itertools.product([1, 2, 3], [2, 3]))) """[(1, 2), (1, 3), (2, 2), (2, 3), (3, 2), (3, 3)]"""itertools.permutations
import itertoolsdata = [1, 2, 3, 4]print(list(itertools.permutations(data)))# 根據排列組合，顯然是 A44，總共 4 * 3 * 2 * 1 = 24 種組合"""[(1, 2, 3, 4), (1, 2, 4, 3), (1, 3, 2, 4), (1, 3, 4, 2), (1, 4, 2, 3), (1, 4, 3, 2),(2, 1, 3, 4), (2, 1, 4, 3), (2, 3, 1, 4), (2, 3, 4, 1), (2, 4, 1, 3), (2, 4, 3, 1),(3, 1, 2, 4), (3, 1, 4, 2), (3, 2, 1, 4), (3, 2, 4, 1), (3, 4, 1, 2), (3, 4, 2, 1),(4, 1, 2, 3), (4, 1, 3, 2), (4, 2, 1, 3), (4, 2, 3, 1), (4, 3, 1, 2), (4, 3, 2, 1)]"""# 結果是 A42，總共 4 * 3 = 12 種組合print(list(itertools.permutations(data, 2)))"""[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 1), (4, 2), (4, 3)]"""itertools.combinations
permutations 顯然是考慮了順序，相當于排列組合里面 A，而 combinations 只考慮元素是否一致，而不管順序，相當于排列組合里面的 C。
import itertools# permutations 只要順序不同就看做一種結果# combinations 則保證只要元素相同就是同一種結果data = "abcd"print(list(itertools.combinations(data, 3))) """[('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'd'), ('a', 'c', 'd'), ('b', 'c', 'd')]"""# 如果拿抽小球來作比喻的話，顯然 combinations 是不放回的，也就是不會重復單個的輸入元素# 但有時候可能也需要考慮包含重復元素的組合，相當于抽小球的時候有放回# 對于這種情況，可以使用 combinations_with_replacementprint(list(itertools.combinations_with_replacement(data, 3)))"""[('a', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'a', 'c'), ('a', 'a', 'd'), ('a', 'b', 'b'),('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'd'), ('a', 'c', 'c'), ('a', 'c', 'd'), ('a', 'd', 'd'),('b', 'b', 'b'), ('b', 'b', 'c'), ('b', 'b', 'd'), ('b', 'c', 'c'), ('b', 'c', 'd'),('b', 'd', 'd'), ('c', 'c', 'c'), ('c', 'c', 'd'), ('c', 'd', 'd'), ('d', 'd', 'd')]"""以上就是該模塊的用法，但說實話，感覺大部分都沒啥卵用。
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