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

使用小的函数和东西真的不吸引我;我更喜欢使用切片:

data = [...]
chunk_size = 10000 # or whatever
chunks = [data[i:i+chunk_size] for i in xrange(0,len(data),chunk_size)]
for chunk in chunks:
    ...

其他回答

类似于其他提案,但不完全相同,我喜欢这样做,因为它简单易读:

it = iter([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
for chunk in zip(it, it, it, it):
    print chunk

>>> (1, 2, 3, 4)
>>> (5, 6, 7, 8)

这样你就不会得到最后一部分。如果你想获取(9,None, None, None)作为最后一个块,只需使用itertools中的izip_longest。

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

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

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。

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