如何将任意长度的列表拆分为大小相等的块?
请参阅如果数据结果将直接用于循环,并且不需要存储,则如何以块形式遍历列表。
对于字符串输入的同一问题,请参见每n个字符拆分字符串?。相同的技术通常适用,但也有一些变化。
如何将任意长度的列表拆分为大小相等的块?
请参阅如果数据结果将直接用于循环,并且不需要存储,则如何以块形式遍历列表。
对于字符串输入的同一问题,请参见每n个字符拆分字符串?。相同的技术通常适用,但也有一些变化。
当前回答
不要重新发明轮子。
更新:即将发布的Python 3.12引入了itertools.batch,最终解决了这个问题。见下文。
鉴于
import itertools as it
import collections as ct
import more_itertools as mit
iterable = range(11)
n = 3
Code
itertools.batch++
list(it.batched(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]
更多工具+
list(mit.chunked(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]
list(mit.sliced(iterable, n))
# [range(0, 3), range(3, 6), range(6, 9), range(9, 11)]
list(mit.grouper(n, iterable))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]
list(mit.windowed(iterable, len(iterable)//n, step=n))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]
list(mit.chunked_even(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]
(或DIY,如果你愿意)
标准库
list(it.zip_longest(*[iter(iterable)] * n))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]
d = {}
for i, x in enumerate(iterable):
d.setdefault(i//n, []).append(x)
list(d.values())
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]
dd = ct.defaultdict(list)
for i, x in enumerate(iterable):
dd[i//n].append(x)
list(dd.values())
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]
工具书类
more_itertools.chunked(相关已发布)更多intertools.slicedmore_itertools.grouper(相关文章)more_itertools.windowd(另请参见错开、zip_offset)更多intertools.chunked_evenzip_langest(相关帖子,相关帖子)setdefault(排序结果需要Python 3.6+)collections.defaultdict(排序结果需要Python 3.6+)
+第三方库,实现itertools配方等。>pip安装更多工具
++Python标准库3.12+中包含的.batched类似于more_itertools.chunked。
其他回答
直接从(旧的)Python文档(itertools的配方):
from itertools import izip, chain, repeat
def grouper(n, iterable, padvalue=None):
"grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
return izip(*[chain(iterable, repeat(padvalue, n-1))]*n)
J.F.Sebastian建议的当前版本:
#from itertools import izip_longest as zip_longest # for Python 2.x
from itertools import zip_longest # for Python 3.x
#from six.moves import zip_longest # for both (uses the six compat library)
def grouper(n, iterable, padvalue=None):
"grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
return zip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)
我猜圭多的时间机器工作了,会工作的。
这些解决方案之所以有效,是因为[iter(iterable)]*n(或早期版本中的等价物)创建了一个迭代器,在列表中重复n次。izip_length然后有效地执行“每个”迭代器的循环;因为这是同一个迭代器,所以每一个这样的调用都会使它前进,从而导致每个这样的zip循环生成一个由n个项组成的元组。
我在这个问题的副本中看到了最棒的Python式答案:
from itertools import zip_longest
a = range(1, 16)
i = iter(a)
r = list(zip_longest(i, i, i))
>>> print(r)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, 15)]
您可以为任何n创建n元组。如果a=范围(1,15),那么结果将是:
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, None)]
如果列表被平均划分,那么可以用zip替换zip_langest,否则三元组(13、14、None)将丢失。上面使用了Python 3。对于Python 2,请使用izip_length。
我很惊讶没有人想到使用iter的双参数形式:
from itertools import islice
def chunk(it, size):
it = iter(it)
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())
演示:
>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]
这适用于任何可迭代的对象,并延迟生成输出。它返回元组而不是迭代器,但我认为它还是有一定的优雅。它也不会垫;如果您需要填充,上面的一个简单变体就足够了:
from itertools import islice, chain, repeat
def chunk_pad(it, size, padval=None):
it = chain(iter(it), repeat(padval))
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), (padval,) * size)
演示:
>>> list(chunk_pad(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk_pad(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]
与基于izip_longest的解决方案一样,上面的解决方案也始终适用。据我所知,对于可选pad的函数,没有单行或双线itertools配方。通过结合以上两种方法,这一方法非常接近:
_no_padding = object()
def chunk(it, size, padval=_no_padding):
if padval == _no_padding:
it = iter(it)
sentinel = ()
else:
it = chain(iter(it), repeat(padval))
sentinel = (padval,) * size
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), sentinel)
演示:
>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]
>>> list(chunk(range(14), 3, None))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]
我相信这是提议的提供可选填充的最短的分块器。
正如Tomasz Gandor所观察到的,如果两个填充块遇到一长串填充值,它们会意外停止。以下是以合理方式解决该问题的最后一个变体:
_no_padding = object()
def chunk(it, size, padval=_no_padding):
it = iter(it)
chunker = iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())
if padval == _no_padding:
yield from chunker
else:
for ch in chunker:
yield ch if len(ch) == size else ch + (padval,) * (size - len(ch))
演示:
>>> list(chunk([1, 2, (), (), 5], 2))
[(1, 2), ((), ()), (5,)]
>>> list(chunk([1, 2, None, None, 5], 2, None))
[(1, 2), (None, None), (5, None)]
因为这里的每个人都在谈论迭代器。boltons有一个完美的方法,叫做iterutils.chunked_iter。
from boltons import iterutils
list(iterutils.chunked_iter(list(range(50)), 11))
输出:
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],
[22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32],
[33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43],
[44, 45, 46, 47, 48, 49]]
但如果您不想在内存上手下留情,您可以使用旧方法,首先使用iterutils.chunked存储完整列表。
我在不创建temorary列表对象的情况下提出了以下解决方案,该对象可以与任何可迭代对象一起使用。请注意,此版本适用于Python 2.x:
def chunked(iterable, size):
stop = []
it = iter(iterable)
def _next_chunk():
try:
for _ in xrange(size):
yield next(it)
except StopIteration:
stop.append(True)
return
while not stop:
yield _next_chunk()
for it in chunked(xrange(16), 4):
print list(it)
输出:
[0, 1, 2, 3]
[4, 5, 6, 7]
[8, 9, 10, 11]
[12, 13, 14, 15]
[]
正如您所看到的,如果len(可迭代)%size==0,那么我们有额外的空迭代器对象。但我不认为这是个大问题。