关于python:Python内置库itertools生成穷举字典

背景

测试某流动页面接口参数是否可穷举。

需要

生成一个由0123456789ABCDEF组成的、固定位数的字符串，并穷举所有可能的后果。

思路

for循环嵌套
长处：好了解
毛病：要多少位就须要多少个循环嵌套，麻烦，且占内存。
导入第三方工具生成的字典
长处：间接应用，不必随时生成
毛病：须要第三方工具生成，且导入之后占内存

最终计划

Python自带的itertools迭代器，能够间接生成所需字典。

长处：高效、省内存（所谓“惰性计算”，就是在循环到某一字符的时候才计算到该字符，不会提前计算完所有数据存储在内存中。）
毛病：我竟然才晓得
itertools的几个可能有用的办法
itertools.accumulate(iterable [, func])
默认返回一个累加序列，设定func能够返回累乘等其余计算。
```
import itertoolsdata = [1, 2, 3, 4]a = itertools.accumulate(data)for aa in a:  print(aa)
```
输入
```
13610
```
itertools.chain(*iterables)
须要间断遍历多个序列时能够用这个。
```
a = [1, 2, 3]b = [4, 5, 6]c = itertools.chain(a, b)print(list(c))
```
输入
```
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
```
itertools.combinations(*iterable, r*)
就是数学中的组合数，数学符号$C_m^n$，其中m为传入序列的元素个数，n为传入的第二个参数。
```
c = itertools.combinations('ABC', 2)print(list(c))
```
输入
```
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]
```
itertools.permutations(iterable, r)
就是数学中的排列数，数学符号$A_m^n$，其中m为传入序列的元素个数，n为传入的第二个参数。
```
c = itertools.permutations('ABC', 3)print(list(c))
```
输入
```
[('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')]
```
itertools.product(iterable, repeat=1)
本次应用的办法。
能够生成一个穷举序列,第一个参数为序列组成元素，四二个参数 repeat=2示意穷举两位。
```
c = itertools.product('123', repeat=2)# print(list(c))for i in c:  print(''.join(i))
```
输入
```
111213212223313233
```
终局
```
c = itertools.product('0123456789ABCDEF', repeat=8)# print(list(c))for i in c:  print(''.join(i))
```
由此能够生成8位穷举字典。

由0123456789ABCDEF组成的8位穷举字典共有$16^8$个，也就是4294967296，靠近43亿。所以8位简直没有可能胜利了

尽管胜利生成穷举字典，然而指标参数是64位的，要是穷举完，须要1.158E+77次。

背景

需要

思路

最终计划

itertools的几个可能有用的办法

终局