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
这个问题的理想解决方案是使用迭代器(而不仅仅是序列)。它还应该是快速的。
这是itertools文档提供的解决方案:
def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
#"grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
args = [iter(iterable)] * n
return itertools.izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)
在我的mac book air上使用ipython的%timeit，我每次循环得到47.5 us。
然而，这真的不适合我，因为结果被填充为偶数大小的组。没有填充的解决方案稍微复杂一些。最天真的解决方案可能是:
def grouper(size, iterable):
i = iter(iterable)
while True:
out = []
try:
for _ in range(size):
out.append(i.next())
except StopIteration:
yield out
break
yield out
简单，但相当慢:每循环693个
我能想到的最好的解决方案是使用islice进行内循环:
def grouper(size, iterable):
it = iter(iterable)
while True:
group = tuple(itertools.islice(it, None, size))
if not group:
break
yield group
对于同样的数据集，我每循环得到305 us。
由于无法更快地得到一个纯粹的解决方案，我提供了以下解决方案，但有一个重要的警告:如果您的输入数据中有filldata的实例，则可能会得到错误的答案。
def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
#"grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
args = [iter(iterable)] * n
# itertools.zip_longest on Python 3
for x in itertools.izip_longest(*args, fillvalue=fillvalue):
if x[-1] is fillvalue:
yield tuple(v for v in x if v is not fillvalue)
else:
yield x
我真的不喜欢这个答案，但它明显更快。每回路124 us
其他回答
似乎没有一个漂亮的方法来做到这一点。下面是一个有很多方法的页面，包括:
def split_seq(seq, size):
newseq = []
splitsize = 1.0/size*len(seq)
for i in range(size):
newseq.append(seq[int(round(i*splitsize)):int(round((i+1)*splitsize))])
return newseq
def chunker(seq, size):
return (seq[pos:pos + size] for pos in range(0, len(seq), size))
适用于任何序列:
text = "I am a very, very helpful text"
for group in chunker(text, 7):
print(repr(group),)
# 'I am a ' 'very, v' 'ery hel' 'pful te' 'xt'
print('|'.join(chunker(text, 10)))
# I am a ver|y, very he|lpful text
animals = ['cat', 'dog', 'rabbit', 'duck', 'bird', 'cow', 'gnu', 'fish']
for group in chunker(animals, 3):
print(group)
# ['cat', 'dog', 'rabbit']
# ['duck', 'bird', 'cow']
# ['gnu', 'fish']
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
如果列表很大，执行效率最高的方法是使用生成器:
def get_chunk(iterable, chunk_size):
result = []
for item in iterable:
result.append(item)
if len(result) == chunk_size:
yield tuple(result)
result = []
if len(result) > 0:
yield tuple(result)
for x in get_chunk([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 3):
print x
(1, 2, 3)
(4, 5, 6)
(7, 8, 9)
(10,)
在你的第二种方法中，我将通过这样做进入下一组4人:
ints = ints[4:]
然而，我还没有做过任何绩效评估，所以我不知道哪种方法更有效。
话虽如此，我通常会选择第一种方法。这并不漂亮，但这通常是与外部世界接触的结果。
