🔎 Itertools 파헤치기

참고 블로그 0 : 설명맛집! 최고다!
참고 블로그 1 : 더 많은 함수, 더 자세한 예제
참고 블로그 2 : 깔끔, 간결한 내용. 처음 본 블로그라 예제를 많이 따라했으나, 설명이 안맞는 부분이 조금 있음

1. accumulate

• accumulate(p,[func])
• 누적 연산을 수행
• 삼각수 관련 문제(누적합)를 푼 적이 있는데, 이걸 실행해주는 함수였다!
  속도가 훨씬 빠르다..!!!
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import itertools

accumulate = itertools.accumulate([x for x in range(1,10)])
result = []
for a in accumulate :
    result.append(a)
print(result)

[1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]

2. compress

• compress(d,s)
• '1 or True'일 때만 출력

comp = itertools.compress('안녕하세요우헬로옹',[1,1,0,0,0,1,0,1,0])
comp # 그냥 출력하면 제너레이터 코드를 출력한다
result = []
for a in comp:
    result.append(a)
print(result)

['안', '녕', '우', '로']

# 글자 길이가 안 맞을 땐? = 뒤는 0으로 처리하고 출력 안 함
comp = itertools.compress('안녕하세요우헬로옹',[1,0,1,0,1,0])
result = []
for a in comp:
    result.append(a)
print(result)

['안', '하', '요']

3. zip_longest

zip_longest(a,b,c)

• 인덱스가 같은 것끼리 맞춰 튜플로 출력한다.
• 길이가 가장 긴 것이 기준이며, 매치할 원소가 부족할 때 fillvalue=''로 대체값을 지정할 수 있다.

zip = itertools.zip_longest('abce','ef',fillvalue='_')

zip
# 그냥 출력하면 이렇듯 안나옴. 

<itertools.zip_longest at 0x7f3c4ddb61d0>

for z in zip: print(z)

('a', 'e')
('b', 'f')
('c', '_')
('e', '_')

zip = itertools.zip_longest('abce','ef',fillvalue='_')
zip_result = []
for i in zip : 
    zip_result.append(i)
print(zip_result)

[('a', 'e'), ('b', 'f'), ('c', '_'), ('e', '_')]

# fillvalue 없을 때 = None값
zip2 = itertools.zip_longest('abce','ef')
zip_result2 = []
for a in zip2 : 
    zip_result2.append(a)
print(zip_result2)

[('a', 'e'), ('b', 'f'), ('c', None), ('e', None)]

4. filterfalse

• filterfalse(p,seq) # p = 조건
• 조건절이 false 인 경우만 출력

ff = itertools.filterfalse(lambda x : x < 5,[1,2,3,43,7,10,2,3,46,8,1])
ff_r = []
for f in ff:
    ff_r.append(f)
print(ff_r)

[43, 7, 10, 46, 8]

5. takewhile

• takewhile(p,seq) #p = 조건
• seq 값을 탐색해서 false가 되기 전까지 수행 (True가 연속되는 경우까지만)

takewhile = itertools.takewhile(lambda x : x < 5, [1,2,3,4,5,6,5,4,3,1,2])
tw_r = []
for t in takewhile:
    tw_r.append(t)
print(tw_r)

[1, 2, 3, 4]

6. dropwhile

• dropwhile(p,seq)
• seq 값을 탐색해서 조건이 false가 되는 순간부터 값을 출력

dropwhile = itertools.dropwhile(lambda x : x < 5, [1,2,3,4,5,6,7,3,2,6,7,8])
dw_r = []
list(map(lambda x: dw_r.append(x), dropwhile))
print(dw_r)

[5, 6, 7, 3, 2, 6, 7, 8]

7. groupby

• groupby(data, key=[None])
• SQL의 group by랑 비슷해보이지만, 같은 key 값을 가지면 같다고 분류해도 출력은 연속되는 겨우에만 group으로 묶는다.

groupby = itertools.groupby('AAABBCCCCDDEEAFEEB')
for chr, group in groupby:
    print(chr, ':', list(group),'id:',id(chr))

A : ['A', 'A', 'A'] id: 139897606416560
B : ['B', 'B'] id: 139897606548208
C : ['C', 'C', 'C', 'C'] id: 139897606548144
D : ['D', 'D'] id: 139897606548400
E : ['E', 'E'] id: 139897606154800
A : ['A'] id: 139897606416560
F : ['F'] id: 139897606548080
E : ['E', 'E'] id: 139897606154800
B : ['B'] id: 139897606548208

예를 들어, 위의 예시처럼 앞에서 A를 분류해놓고, 뒤에서 또 다시 A를 가져오면
같은 A라고 인식하지만 (id가 같음), 리스트는 새로 만든다.

그래서 이걸로 전체 데이터 안의 해당 원소의 수를 알고자 한다면
리스트로 만들어서 리스트.sort()한 후에 사용해야 한다.

위의 예제인 'AAABBCCCCDDEEAFEEB'처럼
붙어있는 문자열이라면 문자열을 다 원소 하나하나로 나누어 주어야한다.

from itertools import groupby
test = 'AAABBCCCCDDEEAFEEB'
test = list(test)
test.sort() 
print(test)

groupby = groupby(test)
for chr, group in groupby:
    print(chr, ':', list(group),'id:',id(chr))

A : ['A', 'A', 'A', 'A'] id: 139897606416560
B : ['B', 'B', 'B'] id: 139897606548208
C : ['C', 'C', 'C', 'C'] id: 139897606548144
D : ['D', 'D'] id: 139897606548400
E : ['E', 'E', 'E', 'E'] id: 139897606154800
F : ['F'] id: 139897606548080

8. product

• product(p,repeat = n)
• p를 n개의 길이를 가진 순열을 튜플로 출력한다. (중복순열)

  • 순열 : 순서 상관 O
    그래서 c c a와 c a c 가 다른 원소로 취급되어 나오는 것

prod = itertools.product('abc', repeat = 3)
print(list(a for a in prod)) 
# 리스트 안의 원소가 튜플인 것을 보며 튜플로 출력함을 확인할 수 있다.

[('a', 'a', 'a'), ('a', 'a', 'b'), ('a', 'a', 'c'), ('a', 'b', 'a'), ('a', 'b', 'b'), ('a', 'b', 'c'), ('a', 'c', 'a'), ('a', 'c', 'b'), ('a', 'c', 'c'), ('b', 'a', 'a'), ('b', 'a', 'b'), ('b', 'a', 'c'), ('b', 'b', 'a'), ('b', 'b', 'b'), ('b', 'b', 'c'), ('b', 'c', 'a'), ('b', 'c', 'b'), ('b', 'c', 'c'), ('c', 'a', 'a'), ('c', 'a', 'b'), ('c', 'a', 'c'), ('c', 'b', 'a'), ('c', 'b', 'b'), ('c', 'b', 'c'), ('c', 'c', 'a'), ('c', 'c', 'b'), ('c', 'c', 'c')]

9. permutations

• permutations(p,n)
• p를 n개의 길이를 가진 순열을 튜플로 출력한다. (원소 중복 X)

perm = itertools.permutations('abcd',3)
print(list(a for a in perm))

[('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'd'), ('a', 'c', 'b'), ('a', 'c', 'd'), ('a', 'd', 'b'), ('a', 'd', 'c'), ('b', 'a', 'c'), ('b', 'a', 'd'), ('b', 'c', 'a'), ('b', 'c', 'd'), ('b', 'd', 'a'), ('b', 'd', 'c'), ('c', 'a', 'b'), ('c', 'a', 'd'), ('c', 'b', 'a'), ('c', 'b', 'd'), ('c', 'd', 'a'), ('c', 'd', 'b'), ('d', 'a', 'b'), ('d', 'a', 'c'), ('d', 'b', 'a'), ('d', 'b', 'c'), ('d', 'c', 'a'), ('d', 'c', 'b')]

10. combination, combination_with_replacement

• combination(p,n)
• combination_with_replacement(p,n)
• 조합을 튜플로 반환. combination_with_replacement는 반복 요소까지 허용해서 연산을 수행한다.

  • 조합 : 말그대로 순서 상관X 조합만을 본다.
    순서가 정리된 리스트를 p에 넣으면 앞에서부터 조합을 만들기 때문에 abcd가 먼저나오고 dacb 이런식으로 원소 사이의 순서가 뒤죽박죽 되지 않는 것 같다

comb = itertools.combinations('abcd',3)
print('comb',list(a for a in comb),sep = '\n')
comb_w_r = itertools.combinations_with_replacement('abcd',3)
print('comb_with_replacement',list(i for i in comb_w_r),sep='\n')

comb
[('a', 'b', 'c'), ('a', 'b', 'd'), ('a', 'c', 'd'), ('b', 'c', 'd')]
comb_with_replacement
[('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')]