Python循环12种超强写法，又快又省内存

在打印内容字节数较小时，全部载入内存后，再打印，没有问题。可是，如果现在有成千上百万条车辆行驶轨迹，叫你分析出其中每个客户的出行规律，堵车情况等，假如是在单机上处理这件事。
你可能首先要面临，也可能被你忽视，最后代码都写好后，才可能暴露出的一个问题:outofmemory, 这在实际项目中经常遇到。
这个问题提醒我们，处理数据时，如何写出高效利用内存的程序，就显得很重要。今天，我们就来探讨如何高效利用内存，节省内存同时还能把事情办好。
其实，Python已经准备好一个模块专门用来处理这件事，它就是itertools 模块，这里面几个函数的功能其实很好理解。
我不打算笼统的介绍它们所能实现的功能，而是想分析这些功能背后的实现代码，它们如何做到高效节省内存的，Python内核的贡献者们又是如何写出一手漂亮的代码的，这很有趣，不是吗？

1 拼接元素
itertools 中的chain 函数实现元素拼接，原型如下，参数*表示个数可变的参数
chain(iterables)
应用如下：

哇，不能再好用了，它有点join的味道，但是比join强，它的重点在于参数都是可迭代的实例。
那么，chain如何实现高效节省内存的呢？chain大概的实现代码如下：

以上代码不难理解，chain本质返回一个生成器，所以它实际上是一次读入一个元素到内存，所以做到最高效地节省内存。

不定时更新，需要资料欢迎咨询

2 逐个累积
返回列表的累积汇总值，原型：
accumulate(iterable[, func, *, initial=None])
应用如下：

accumulate大概的实现代码如下：

以上代码，你还好吗？与chain简单的yield不同，此处稍微复杂一点，yield有点像return，所以 yield total那行直接就返回一个元素，也就是iterable的第一个元素，因为任何时候这个函数返回的第一个元素就是它的第一个。又因为yield返回的是一个generator对象，比如名字gen，所以next(gen)时，代码将会执行到 for element in it:这行，而此时的迭代器it 已经指到iterable的第二个元素，OK，相信你懂了！

3 漏斗筛选
它是compress 函数，功能类似于漏斗功能，所以我称它为漏斗筛选，原型：
compress(data, selectors)

容易看出，compress返回的元素个数等于两个参数中较短的列表长度。
它的大概实现代码：

这个函数非常好用

4 段位筛选
扫描列表，不满足条件处开始往后保留，原型如下：
dropwhile(predicate, iterable)
应用例子：

实现它的大概代码如下：

5 段位筛选2
扫描列表，只要满足条件就从可迭代对象中返回元素，直到不满足条件为止，原型如下：
takewhile(predicate, iterable)
应用例子：

实现它的大概代码如下：
def takewhile(predicate, iterable):
for x in iterable:
if predicate(x):
yield x
else:
break #立即返回