Python高效迭代器函数深度解析：count(), cycle(), repeat()与chain()

Python中的itertools模块是一个强大的工具，用于处理各种迭代场景，提供了许多高效且方便使用的迭代器函数。这些函数包括无限迭代器和有限迭代器，有助于简化代码并提高程序的效率。 **无限迭代器：** 1. **count()** - 这个函数生成一个从指定起始值（默认为0）开始的整数序列，可自定义步长。例如，`for x in count(10, 2):` 会生成一系列从10开始，每次递增2的数字，直到设置的终止条件。如果未设置步长，它将默认为1。 ```python def count(start=0, step=1): n = start while True: yield n n += step ``` 2. **cycle()** - 接受一个可迭代对象作为参数，创建一个无限循环，返回对象中的元素不断重复。例如，`for i, x in enumerate(cycle('abcd')):` 会无限循环打印 'a', 'b', 'c', 'd'。 ```python def cycle(iterable): saved = [] for element in iterable: yield element saved.append(element) while saved: for element in saved: yield element ``` 3. **repeat()** - 可以重复一个或多个可迭代对象的元素。若不设置重复次数，则会无限重复。设置重复次数后，如 `for x in repeat(['a', 'b', 'c'], 10):`，会重复10次这三个元素。 **有限迭代器：** 1. **chain()** - 用于连接多个可迭代对象，形成一个新的迭代器。它不同于`extend()`，不会改变原对象，而是返回一个新列表。例如，`list(chain([1, 2], 'abc'))` 会生成 [1, 2, 'a', 'b', 'c']。 ```python chain([1, 2], 'abc') ``` 这些itertools模块的函数在处理数据流、创建无限序列、组合和循环元素等方面非常实用，能够帮助你在Python编程中编写更加简洁且高效的代码。学会合理利用它们，可以提升代码的可读性和性能。