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

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)

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

我希望通过将迭代器从列表中删除,我不是简单地复制列表的一部分。生成器可以被切片,它们将自动仍然是一个生成器,而列表将被切片成1000个条目的大块,这是较低的效率。

def iter_group(iterable, batch_size:int):
    length = len(iterable)
    start = batch_size*-1
    end = 0
    while(end < length):
        start += batch_size
        end += batch_size
        if type(iterable) == list:
            yield (iterable[i] for i in range(start,min(length-1,end)))
        else:
            yield iterable[start:end]

用法:

items = list(range(1,1251))

for item_group in iter_group(items, 1000):
    for item in item_group:
        print(item)

使用map()而不是zip()修复填充问题在J.F.塞巴斯蒂安的回答:

>>> def chunker(iterable, chunksize):
...   return map(None,*[iter(iterable)]*chunksize)

例子:

>>> s = '1234567890'
>>> chunker(s, 3)
[('1', '2', '3'), ('4', '5', '6'), ('7', '8', '9'), ('0', None, None)]
>>> chunker(s, 4)
[('1', '2', '3', '4'), ('5', '6', '7', '8'), ('9', '0', None, None)]
>>> chunker(s, 5)
[('1', '2', '3', '4', '5'), ('6', '7', '8', '9', '0')]

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
chunk_size = 4
for i in range(0, len(ints), chunk_size):
    chunk = ints[i:i+chunk_size]
    # process chunk of size <= chunk_size