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
如果列表很大，执行效率最高的方法是使用生成器:
def get_chunk(iterable, chunk_size):
result = []
for item in iterable:
result.append(item)
if len(result) == chunk_size:
yield tuple(result)
result = []
if len(result) > 0:
yield tuple(result)
for x in get_chunk([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 3):
print x
(1, 2, 3)
(4, 5, 6)
(7, 8, 9)
(10,)
其他回答
chunk_size = 4
for i in range(0, len(ints), chunk_size):
chunk = ints[i:i+chunk_size]
# process chunk of size <= chunk_size
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)
def chunker(iterable, n):
"""Yield iterable in chunk sizes.
>>> chunks = chunker('ABCDEF', n=4)
>>> chunks.next()
['A', 'B', 'C', 'D']
>>> chunks.next()
['E', 'F']
"""
it = iter(iterable)
while True:
chunk = []
for i in range(n):
try:
chunk.append(next(it))
except StopIteration:
yield chunk
raise StopIteration
yield chunk
if __name__ == '__main__':
import doctest
doctest.testmod()
more-itertools包有一个分块方法，它可以做到这一点:
import more_itertools
for s in more_itertools.chunked(range(9), 4):
print(s)
打印
[0, 1, 2, 3]
[4, 5, 6, 7]
[8]
Chunked返回列表中的项。如果你更喜欢迭代对象，可以使用ichunked。
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:
...
