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
另一种方法是使用双参数形式的iter:
from itertools import islice
def group(it, size):
it = iter(it)
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())
这可以很容易地适应使用填充(这类似于Markus Jarderot的答案):
from itertools import islice, chain, repeat
def group_pad(it, size, pad=None):
it = chain(iter(it), repeat(pad))
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), (pad,) * size)
这些甚至可以组合为可选的填充:
_no_pad = object()
def group(it, size, pad=_no_pad):
if pad == _no_pad:
it = iter(it)
sentinel = ()
else:
it = chain(iter(it), repeat(pad))
sentinel = (pad,) * size
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), sentinel)
其他回答
制作itertools很容易。Groupby工作为您获得一个iterables的iterable，而不创建任何临时列表:
groupby(iterable, (lambda x,y: (lambda z: x.next()/y))(count(),100))
不要被嵌套lambda吓跑，外部lambda只运行一次，将count()生成器和常数100放入内部lambda的作用域。
我用它来发送行块到mysql。
for k,v in groupby(bigdata, (lambda x,y: (lambda z: x.next()/y))(count(),100))):
cursor.executemany(sql, v)
chunk_size = 4
for i in range(0, len(ints), chunk_size):
chunk = ints[i:i+chunk_size]
# process chunk of size <= chunk_size
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。
def group_by(iterable, size):
"""Group an iterable into lists that don't exceed the size given.
>>> group_by([1,2,3,4,5], 2)
[[1, 2], [3, 4], [5]]
"""
sublist = []
for index, item in enumerate(iterable):
if index > 0 and index % size == 0:
yield sublist
sublist = []
sublist.append(item)
if sublist:
yield sublist
from itertools import izip_longest
def chunker(iterable, chunksize, filler):
return izip_longest(*[iter(iterable)]*chunksize, fillvalue=filler)
