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
NumPy很简单:
ints = array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
for int1, int2 in ints.reshape(-1, 2):
print(int1, int2)
输出:
1 2
3 4
5 6
7 8
其他回答
下面是一个支持生成器的无导入chunker:
def chunks(seq, size):
it = iter(seq)
while True:
ret = tuple(next(it) for _ in range(size))
if len(ret) == size:
yield ret
else:
raise StopIteration()
使用示例:
>>> def foo():
... i = 0
... while True:
... i += 1
... yield i
...
>>> c = chunks(foo(), 3)
>>> c.next()
(1, 2, 3)
>>> c.next()
(4, 5, 6)
>>> list(chunks('abcdefg', 2))
[('a', 'b'), ('c', 'd'), ('e', 'f')]
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
要避免所有到列表的转换，请导入itertools和:
>>> for k, g in itertools.groupby(xrange(35), lambda x: x/10):
... list(g)
生产:
...
0 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
2 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
3 [30, 31, 32, 33, 34]
>>>
我检查了groupby，它不转换为列表或使用len，所以我(认为)这将延迟每个值的解析，直到它实际使用。不幸的是，没有一个现成的答案(在这个时候)似乎提供了这种变化。
显然，如果你需要依次处理每一项，在g上嵌套一个for循环:
for k,g in itertools.groupby(xrange(35), lambda x: x/10):
for i in g:
# do what you need to do with individual items
# now do what you need to do with the whole group
我对此特别感兴趣的是需要消耗一个生成器，以批量提交最多1000个更改到gmail API:
messages = a_generator_which_would_not_be_smart_as_a_list
for idx, batch in groupby(messages, lambda x: x/1000):
batch_request = BatchHttpRequest()
for message in batch:
batch_request.add(self.service.users().messages().modify(userId='me', id=message['id'], body=msg_labels))
http = httplib2.Http()
self.credentials.authorize(http)
batch_request.execute(http=http)
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
这里非常python化(也可以内联split_groups函数体)
import itertools
def split_groups(iter_in, group_size):
return ((x for _, x in item) for _, item in itertools.groupby(enumerate(iter_in), key=lambda x: x[0] // group_size))
for x, y, z, w in split_groups(range(16), 4):
foo += x * y + z * w
