我有一个Python脚本,它把一个整数列表作为输入,我需要一次处理四个整数。不幸的是,我无法控制输入,否则我将它作为一个四元素元组列表传入。目前,我以这种方式迭代它:

for i in range(0, len(ints), 4):
    # dummy op for example code
    foo += ints[i] * ints[i + 1] + ints[i + 2] * ints[i + 3]

不过,它看起来很像“C-think”,这让我怀疑有一种更python的方式来处理这种情况。该列表在迭代后被丢弃,因此不需要保留。也许这样会更好?

while ints:
    foo += ints[0] * ints[1] + ints[2] * ints[3]
    ints[0:4] = []

不过,感觉还是不太对。: - /

相关问题:在Python中如何将列表分割成大小均匀的块?


当前回答

在我的特殊情况下,我需要填充项目,以重复最后一个元素,直到它达到大小,所以我改变了这个答案,以适应我的需要。

大小为4的输入输出示例:

Input = [1,2,3,4,5,6,7,8]
Output= [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]

Input = [[1,2,3,4,5,6,7]]
Output= [[1,2,3,4], [5,6,7,7]]

Input = [1,2,3,4,5]
Output= [[1,2,3,4], [5,5,5,5]]
def chunker(seq, size):
    res = []
    for el in seq:
        res.append(el)
        if len(res) == size:
            yield res
            res = []
    if res:
        res = res + (size - len(res)) * [res[-1]] 
        yield res

其他回答

我从来不想填充我的块,所以这个要求是必要的。我发现在任何可迭代对象上工作的能力也是必需的。鉴于此,我决定扩展公认的答案,https://stackoverflow.com/a/434411/1074659。

如果由于需要比较和筛选填充值而不需要填充,则这种方法的性能会受到轻微的影响。然而,对于大块大小,这个实用程序是非常高性能的。

#!/usr/bin/env python3
from itertools import zip_longest


_UNDEFINED = object()


def chunker(iterable, chunksize, fillvalue=_UNDEFINED):
    """
    Collect data into chunks and optionally pad it.

    Performance worsens as `chunksize` approaches 1.

    Inspired by:
        https://docs.python.org/3/library/itertools.html#itertools-recipes

    """
    args = [iter(iterable)] * chunksize
    chunks = zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)
    yield from (
        filter(lambda val: val is not _UNDEFINED, chunk)
        if chunk[-1] is _UNDEFINED
        else chunk
        for chunk in chunks
    ) if fillvalue is _UNDEFINED else chunks

除非我遗漏了一些内容,否则没有提到以下使用生成器表达式的简单解决方案。它假设块的大小和数量都是已知的(通常情况下),并且不需要填充:

def chunks(it, n, m):
    """Make an iterator over m first chunks of size n.
    """
    it = iter(it)
    # Chunks are presented as tuples.
    return (tuple(next(it) for _ in range(n)) for _ in range(m))

因为没有人提到它,这里有一个zip()解决方案:

>>> def chunker(iterable, chunksize):
...     return zip(*[iter(iterable)]*chunksize)

只有当你的序列长度总是能被块大小整除时,它才有效,或者如果后面的块不能整除,你就不关心它。

例子:

>>> s = '1234567890'
>>> chunker(s, 3)
[('1', '2', '3'), ('4', '5', '6'), ('7', '8', '9')]
>>> chunker(s, 4)
[('1', '2', '3', '4'), ('5', '6', '7', '8')]
>>> chunker(s, 5)
[('1', '2', '3', '4', '5'), ('6', '7', '8', '9', '0')]

或者使用itertools。返回一个迭代器而不是一个列表:

>>> from itertools import izip
>>> def chunker(iterable, chunksize):
...     return izip(*[iter(iterable)]*chunksize)

填充可以固定使用@ΤΖΩΤΖΙΟΥ的答案:

>>> from itertools import chain, izip, repeat
>>> def chunker(iterable, chunksize, fillvalue=None):
...     it   = chain(iterable, repeat(fillvalue, chunksize-1))
...     args = [it] * chunksize
...     return izip(*args)

关于J.F. Sebastian给出的解决方案:

def chunker(iterable, chunksize):
    return zip(*[iter(iterable)]*chunksize)

它很聪明,但有一个缺点——总是返回元组。如何获得字符串代替? 当然,你可以写“.join(chunker(…))”,但无论如何都要构造临时元组。

你可以通过编写自己的zip来摆脱临时元组,就像这样:

class IteratorExhausted(Exception):
    pass

def translate_StopIteration(iterable, to=IteratorExhausted):
    for i in iterable:
        yield i
    raise to # StopIteration would get ignored because this is generator,
             # but custom exception can leave the generator.

def custom_zip(*iterables, reductor=tuple):
    iterators = tuple(map(translate_StopIteration, iterables))
    while True:
        try:
            yield reductor(next(i) for i in iterators)
        except IteratorExhausted: # when any of iterators get exhausted.
            break

Then

def chunker(data, size, reductor=tuple):
    return custom_zip(*[iter(data)]*size, reductor=reductor)

使用示例:

>>> for i in chunker('12345', 2):
...     print(repr(i))
...
('1', '2')
('3', '4')
>>> for i in chunker('12345', 2, ''.join):
...     print(repr(i))
...
'12'
'34'
from itertools import izip_longest

def chunker(iterable, chunksize, filler):
    return izip_longest(*[iter(iterable)]*chunksize, fillvalue=filler)