尝试我的部分，简单，一行，使用islice的python方式。但是，可能不是最佳效率。

from itertools import islice
array = range(0, 10)
window_size = 4
map(lambda i: list(islice(array, i, i + window_size)), range(0, len(array) - window_size + 1))
# output = [[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6], [4, 5, 6, 7], [5, 6, 7, 8], [6, 7, 8, 9]]

解释: 通过使用window_size的islice创建窗口，并在所有数组上使用map迭代此操作。

只是一个简短的贡献。

由于当前的python文档在itertool示例中没有“window”(即，在http://docs.python.org/library/itertools.html的底部)，这里有一个基于 石斑鱼的代码，这是给出的例子之一:

import itertools as it
def window(iterable, size):
    shiftedStarts = [it.islice(iterable, s, None) for s in xrange(size)]
    return it.izip(*shiftedStarts)

基本上，我们创建了一系列切片迭代器，每个迭代器的起点都在前面一个位置。然后，我们把它们拉在一起。注意，这个函数返回一个生成器(它本身不是直接的生成器)。

就像上面的appendingelement和advingiterator版本一样，性能(即，哪个是最好的)随列表大小和窗口大小而变化。我喜欢这个，因为它是一个两行代码(它也可以是一行代码，但我更喜欢命名概念)。

事实证明上面的代码是错误的。如果传递给iterable的参数是一个序列则有效，但如果它是一个迭代器则无效。如果它是一个迭代器，那么在islice调用之间共享相同的迭代器(但不是tee - d)，这将严重破坏事情。

下面是一些固定的代码:

import itertools as it
def window(iterable, size):
    itrs = it.tee(iterable, size)
    shiftedStarts = [it.islice(anItr, s, None) for s, anItr in enumerate(itrs)]
    return it.izip(*shiftedStarts)

另外，书里还有一个版本。这个版本不是复制一个迭代器，然后多次向前复制，而是在开始位置向前移动时成对复制每个迭代器。因此，迭代器t既提供了起点为t的“完整”迭代器，也提供了创建迭代器t + 1的基础:

import itertools as it
def window4(iterable, size):
    complete_itr, incomplete_itr = it.tee(iterable, 2)
    iters = [complete_itr]
    for i in xrange(1, size):
        incomplete_itr.next()
        complete_itr, incomplete_itr = it.tee(incomplete_itr, 2)
        iters.append(complete_itr)
    return it.izip(*iters)

我使用下面的代码作为一个简单的滑动窗口，它使用生成器来大幅提高可读性。根据我的经验，到目前为止，它的速度足以用于生物信息学序列分析。

我把它包括在这里是因为我还没有看到这种方法被使用过。同样，我对它的比较性能没有任何评价。

def slidingWindow(sequence,winSize,step=1):
"""Returns a generator that will iterate through
the defined chunks of input sequence. Input sequence
must be sliceable."""

    # Verify the inputs
    if not ((type(winSize) == type(0)) and (type(step) == type(0))):
        raise Exception("**ERROR** type(winSize) and type(step) must be int.")
    if step > winSize:
        raise Exception("**ERROR** step must not be larger than winSize.")
    if winSize > len(sequence):
        raise Exception("**ERROR** winSize must not be larger than sequence length.")

    # Pre-compute number of chunks to emit
    numOfChunks = ((len(sequence)-winSize)/step)+1

    # Do the work
    for i in range(0,numOfChunks*step,step):
        yield sequence[i:i+winSize]

有一个库可以完全满足你的需要:

import more_itertools
list(more_itertools.windowed([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15],n=3, step=3))

Out: [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, 15)]

toolz/cytoolz包有一个sliding_window函数。

>>> from cytoolz import sliding_window
>>> list(sliding_window(3, range(6))) # returns [(0, 1, 2), (1, 2, 3), (2, 3, 4), (3, 4, 5)]

这里是一个泛化，增加了对step, fillvalue参数的支持:

from collections import deque
from itertools import islice

def sliding_window(iterable, size=2, step=1, fillvalue=None):
    if size < 0 or step < 1:
        raise ValueError
    it = iter(iterable)
    q = deque(islice(it, size), maxlen=size)
    if not q:
        return  # empty iterable or size == 0
    q.extend(fillvalue for _ in range(size - len(q)))  # pad to size
    while True:
        yield iter(q)  # iter() to avoid accidental outside modifications
        try:
            q.append(next(it))
        except StopIteration: # Python 3.5 pep 479 support
            return
        q.extend(next(it, fillvalue) for _ in range(step - 1))

它每次产生块大小的项目，每次迭代滚动步骤位置，在必要时用fillvalue填充每个块。示例:size=4, step=3, fillvalue='*':

 [a b c d]e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
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有关step参数的用例示例，请参见用python有效地处理大型.txt文件。