如何将列表分成大小均匀的块?

python list split chunks

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我有一个任意长度的列表,我需要将其分成相等大小的块并对其进行操作。有一些明显的方法可以做到这一点,例如保留一个计数器和两个列表,当第二个列表填满时,将其添加到第一个列表中,并为第二轮数据清空第二个列表,但这可能非常昂贵。

我想知道是否有人对任何长度的列表都有很好的解决方案,例如使用生成器。

我一直在寻找有用的东西,itertools但找不到任何明显有用的东西。可能已经错过了。

相关问题:遍历大块列表的最“ pythonic”方法是什么?

作者: jespern 的来源 发布者: 2008 年 11 月 23 日

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决定

这是一个生成所需块的生成器:

def chunks(l, n):
    """Yield successive n-sized chunks from l."""
    for i in range(0, len(l), n):
        yield l[i:i + n]

import pprint
pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 10)))
[[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
 [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
 [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
 [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
 [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
 [70, 71, 72, 73, 74]]

如果您使用的是Python 2,则应使用xrange()而不是range()

def chunks(l, n):
    """Yield successive n-sized chunks from l."""
    for i in xrange(0, len(l), n):
        yield l[i:i + n]

您也可以简单地使用列表理解而不是编写函数,尽管将这样的操作封装在命名函数中是个好主意,这样您的代码更易于理解。Python 3:

[l[i:i + n] for i in range(0, len(l), n)]

Python 2版本:

[l[i:i + n] for i in xrange(0, len(l), n)]
作者: Ned Batchelder 发布者: 2008 年 11 月 23 日

27

13707 作者的声誉

如果您知道列表大小:

def SplitList(mylist, chunk_size):
    return [mylist[offs:offs+chunk_size] for offs in range(0, len(mylist), chunk_size)]

如果不这样做(一个迭代器):

def IterChunks(sequence, chunk_size):
    res = []
    for item in sequence:
        res.append(item)
        if len(res) >= chunk_size:
            yield res
            res = []
    if res:
        yield res  # yield the last, incomplete, portion

在后一种情况下,如果可以确定序列始终包含给定大小的所有块(即没有不完整的最后一个块),则可以用更漂亮的方式来重新措词。

作者: atzz 发布者: 2008 年 11 月 23 日

87

70225 作者的声誉

这是处理任意可迭代对象的生成器:

def split_seq(iterable, size):
    it = iter(iterable)
    item = list(itertools.islice(it, size))
    while item:
        yield item
        item = list(itertools.islice(it, size))

例:

>>> import pprint
>>> pprint.pprint(list(split_seq(xrange(75), 10)))
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
 [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
 [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
 [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
 [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
 [70, 71, 72, 73, 74]]
作者: Markus Jarderot 发布者: 2008 年 11 月 23 日

7

2306 作者的声誉

呵呵,单行版

In [48]: chunk = lambda ulist, step:  map(lambda i: ulist[i:i+step],  xrange(0, len(ulist), step))

In [49]: chunk(range(1,100), 10)
Out[49]: 
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
 [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30],
 [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40],
 [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50],
 [51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60],
 [61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70],
 [71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80],
 [81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90],
 [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]
作者: slav0nic 发布者: 2008 年 11 月 23 日

269

68106 作者的声誉

直接来自(旧的)Python文档(itertools的注意事项):

from itertools import izip, chain, repeat

def grouper(n, iterable, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return izip(*[chain(iterable, repeat(padvalue, n-1))]*n)

JFSebastian建议的当前版本:

#from itertools import izip_longest as zip_longest # for Python 2.x
from itertools import zip_longest # for Python 3.x
#from six.moves import zip_longest # for both (uses the six compat library)

def grouper(n, iterable, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return zip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)

我猜想Guido的时间机器可以工作了,可以工作了,可以工作了,可以再次工作。

这些解决方案之所以有效,是因为[iter(iterable)]*n(或早期版本中的等效项)在列表中创建了一个重复的迭代器nizip_longest然后有效地执行“每个”迭代器的循环;因为这是相同的迭代器,所以每次此类调用都会对其进行高级处理,从而使每个此类zip-roundrobin生成一个元组n项。

作者: tzot 发布者: 2008 年 11 月 23 日

7

39939 作者的声誉

def split_seq(seq, num_pieces):
    start = 0
    for i in xrange(num_pieces):
        stop = start + len(seq[i::num_pieces])
        yield seq[start:stop]
        start = stop

用法:

seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

for seq in split_seq(seq, 3):
    print seq
作者: Corey Goldberg 发布者: 2008 年 11 月 24 日

522

5308 作者的声誉

如果您想要超级简单的东西:

def chunks(l, n):
    n = max(1, n)
    return (l[i:i+n] for i in xrange(0, len(l), n))

在Python 3.x中使用range()代替xrange()

作者: oremj 发布者: 2009 年 11 月 17 日

7

79 作者的声誉

在不调用len()的情况下,该方法非常适合大型列表:

def splitter(l, n):
    i = 0
    chunk = l[:n]
    while chunk:
        yield chunk
        i += n
        chunk = l[i:i+n]

这是针对可迭代对象的:

def isplitter(l, n):
    l = iter(l)
    chunk = list(islice(l, n))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = list(islice(l, n))

以上功能的味道:

def isplitter2(l, n):
    return takewhile(bool,
                     (tuple(islice(start, n))
                            for start in repeat(iter(l))))

要么:

def chunks_gen_sentinel(n, seq):
    continuous_slices = imap(islice, repeat(iter(seq)), repeat(0), repeat(n))
    return iter(imap(tuple, continuous_slices).next,())

要么:

def chunks_gen_filter(n, seq):
    continuous_slices = imap(islice, repeat(iter(seq)), repeat(0), repeat(n))
    return takewhile(bool,imap(tuple, continuous_slices))
作者: Mars 发布者: 2010 年 2 月 16 日

49

7730 作者的声誉

def chunk(input, size):
    return map(None, *([iter(input)] * size))
作者: Tomasz Wysocki 发布者: 2010 年 6 月 26 日

43

530 作者的声誉

简单而优雅

l = range(1, 1000)
print [l[x:x+10] for x in xrange(0, len(l), 10)]

或者,如果您喜欢:

chunks = lambda l, n: [l[x: x+n] for x in xrange(0, len(l), n)]
chunks(l, 10)
作者: lebenf 发布者: 2010 年 7 月 12 日

16

64596 作者的声誉

例如,如果块大小为3,则可以执行以下操作:

zip(*[iterable[i::3] for i in range(3)]) 

来源:http//code.activestate.com/recipes/303060-group-a-list-into-sequential-n-tuples/

当我可以输入的块大小为固定数字(例如“ 3”)并且永远不会更改时,我将使用此选项。

作者: ninjagecko 发布者: 2011 年 4 月 19 日

5

85 作者的声誉

考虑使用matplotlib.cbook片段

例如:

import matplotlib.cbook as cbook
segments = cbook.pieces(np.arange(20), 3)
for s in segments:
     print s
作者: schwater 发布者: 2011 年 5 月 3 日

5

10249 作者的声誉

def chunks(iterable,n):
    """assumes n is an integer>0
    """
    iterable=iter(iterable)
    while True:
        result=[]
        for i in range(n):
            try:
                a=next(iterable)
            except StopIteration:
                break
            else:
                result.append(a)
        if result:
            yield result
        else:
            break

g1=(i*i for i in range(10))
g2=chunks(g1,3)
print g2
'<generator object chunks at 0x0337B9B8>'
print list(g2)
'[[0, 1, 4], [9, 16, 25], [36, 49, 64], [81]]'
作者: robert king 发布者: 2012 年 2 月 13 日

5

1269 作者的声誉

看到这个参考

>>> orange = range(1, 1001)
>>> otuples = list( zip(*[iter(orange)]*10))
>>> print(otuples)
[(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), ... (991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000)]
>>> olist = [list(i) for i in otuples]
>>> print(olist)
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], ..., [991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000]]
>>> 

Python3

作者: macm 发布者: 2013 年 2 月 18 日

158

2950 作者的声誉

我知道这有点老了,但我不明白为什么没有人提到numpy.array_split

lst = range(50)
In [26]: np.array_split(lst,5)
Out[26]: 
[array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
 array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]),
 array([20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]),
 array([30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]),
 array([40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49])]
作者: Moj 发布者: 2013 年 6 月 5 日

15

189 作者的声誉

我非常喜欢tzot和JFSebastian提出的Python文档版本,但是它有两个缺点:

  • 这不是很明确
  • 我通常不希望在最后一块填充值

我在代码中经常使用此代码:

from itertools import islice

def chunks(n, iterable):
    iterable = iter(iterable)
    while True:
        yield tuple(islice(iterable, n)) or iterable.next()

更新:惰性块版本:

from itertools import chain, islice

def chunks(n, iterable):
   iterable = iter(iterable)
   while True:
       yield chain([next(iterable)], islice(iterable, n-1))
作者: nikipore 发布者: 2013 年 10 月 9 日

16

9849 作者的声誉

图尔茨库具有partition此功能:

from toolz.itertoolz.core import partition

list(partition(2, [1, 2, 3, 4]))
[(1, 2), (3, 4)]
作者: zach 发布者: 2013 年 11 月 20 日

33

205273 作者的声誉

批判其他答案在这里:

这些答案都不是大小均匀的块,它们都在末尾留下欠缺的块,因此它们并不完全平衡。如果您使用这些功能来分配工作,那么您就建立了一个前景可能比其他事情早完成的前景,因此当其他人继续努力工作时,它会无所事事。

例如,当前的最佳答案以:

[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[70, 71, 72, 73, 74]]

我只是讨厌最后那个矮子!

其他人,例如list(grouper(3, xrange(7)))和,chunk(xrange(7), 3)都返回:[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, None, None)]。的None只是填充,在我看来相当不雅。他们没有将可迭代对象均匀地分块。

为什么我们不能更好地划分这些?

我的解决方案

这里有一个平衡的解决方案,改编自我已经在生产中使用的功能(在Python 3注,以取代xrangerange):

def baskets_from(items, maxbaskets=25):
    baskets = [[] for _ in xrange(maxbaskets)] # in Python 3 use range
    for i, item in enumerate(items):
        baskets[i % maxbaskets].append(item)
    return filter(None, baskets) 

我创建了一个生成器,如果将其放入列表中,它的功能也相同:

def iter_baskets_from(items, maxbaskets=3):
    '''generates evenly balanced baskets from indexable iterable'''
    item_count = len(items)
    baskets = min(item_count, maxbaskets)
    for x_i in xrange(baskets):
        yield [items[y_i] for y_i in xrange(x_i, item_count, baskets)]

最后,由于我看到上述所有函数均按连续顺序返回元素(如给出的那样):

def iter_baskets_contiguous(items, maxbaskets=3, item_count=None):
    '''
    generates balanced baskets from iterable, contiguous contents
    provide item_count if providing a iterator that doesn't support len()
    '''
    item_count = item_count or len(items)
    baskets = min(item_count, maxbaskets)
    items = iter(items)
    floor = item_count // baskets 
    ceiling = floor + 1
    stepdown = item_count % baskets
    for x_i in xrange(baskets):
        length = ceiling if x_i < stepdown else floor
        yield [items.next() for _ in xrange(length)]

产量

要测试它们:

print(baskets_from(xrange(6), 8))
print(list(iter_baskets_from(xrange(6), 8)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(6), 8)))
print(baskets_from(xrange(22), 8))
print(list(iter_baskets_from(xrange(22), 8)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(22), 8)))
print(baskets_from('ABCDEFG', 3))
print(list(iter_baskets_from('ABCDEFG', 3)))
print(list(iter_baskets_contiguous('ABCDEFG', 3)))
print(baskets_from(xrange(26), 5))
print(list(iter_baskets_from(xrange(26), 5)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(26), 5)))

打印出:

[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0, 8, 16], [1, 9, 17], [2, 10, 18], [3, 11, 19], [4, 12, 20], [5, 13, 21], [6, 14], [7, 15]]
[[0, 8, 16], [1, 9, 17], [2, 10, 18], [3, 11, 19], [4, 12, 20], [5, 13, 21], [6, 14], [7, 15]]
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17], [18, 19], [20, 21]]
[['A', 'D', 'G'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]
[['A', 'D', 'G'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]
[['A', 'B', 'C'], ['D', 'E'], ['F', 'G']]
[[0, 5, 10, 15, 20, 25], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18, 23], [4, 9, 14, 19, 24]]
[[0, 5, 10, 15, 20, 25], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18, 23], [4, 9, 14, 19, 24]]
[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]]

请注意,连续生成器以与其他两个相同的长度模式提供块,但是所有项都是有序的,并且它们被均匀地划分为一个可以划分一列离散元素的形式。

作者: Aaron Hall 发布者: 2014 年 2 月 13 日

112

100348 作者的声誉

令我惊讶的是,没有人想到使用iter二元形式

from itertools import islice

def chunk(it, size):
    it = iter(it)
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())

演示:

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]

这可以与任何迭代一起工作,并懒惰地产生输出。它返回元组而不是迭代器,但是我认为它仍然具有一定的优雅。它也不会填充;如果您想进行填充,则只需对上述内容进行简单的修改即可:

from itertools import islice, chain, repeat

def chunk_pad(it, size, padval=None):
    it = chain(iter(it), repeat(padval))
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), (padval,) * size)

演示:

>>> list(chunk_pad(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk_pad(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]

izip_longest基于解决方案的解决方案一样,以上内容总是可以解决的。据我所知,对于可选填充的功能,没有一两行的itertools配方。通过结合以上两种方法,这一方法非常接近:

_no_padding = object()

def chunk(it, size, padval=_no_padding):
    if padval == _no_padding:
        it = iter(it)
        sentinel = ()
    else:
        it = chain(iter(it), repeat(padval))
        sentinel = (padval,) * size
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), sentinel)

演示:

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]
>>> list(chunk(range(14), 3, None))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]

我认为这是最短的分块器,建议提供可选的填充。

正如Tomasz Gandor 观察到的,如果两个填充分块器遇到很长的填充值序列,它们将意外停止。这是一个可以合理解决该问题的最终变体:

_no_padding = object()
def chunk(it, size, padval=_no_padding):
    it = iter(it)
    chunker = iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())
    if padval == _no_padding:
        yield from chunker
    else:
        for ch in chunker:
            yield ch if len(ch) == size else ch + (padval,) * (size - len(ch))

演示:

>>> list(chunk([1, 2, (), (), 5], 2))
[(1, 2), ((), ()), (5,)]
>>> list(chunk([1, 2, None, None, 5], 2, None))
[(1, 2), (None, None), (5, None)]
作者: senderle 发布者: 2014 年 2 月 26 日

7

1440 作者的声誉

另一个更明确的版本。

def chunkList(initialList, chunkSize):
    """
    This function chunks a list into sub lists 
    that have a length equals to chunkSize.

    Example:
    lst = [3, 4, 9, 7, 1, 1, 2, 3]
    print(chunkList(lst, 3)) 
    returns
    [[3, 4, 9], [7, 1, 1], [2, 3]]
    """
    finalList = []
    for i in range(0, len(initialList), chunkSize):
        finalList.append(initialList[i:i+chunkSize])
    return finalList
作者: Ranaivo 发布者: 2015 年 2 月 28 日

35

5756 作者的声誉

在这个问题的重复部分中,我看到了最棒的Python式答案:

from itertools import zip_longest

a = range(1, 16)
i = iter(a)
r = list(zip_longest(i, i, i))
>>> print(r)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, 15)]

您可以为任何n个创建n个元组。如果为a = range(1, 15),则结果将为:

[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, None)]

如果列表平均分配,则可以替换zip_longestzip,否则三元组(13, 14, None)将丢失。上面使用了Python 3。对于Python 2,请使用izip_longest

作者: Noich 发布者: 2015 年 3 月 12 日

11

123 作者的声誉

码:

def split_list(the_list, chunk_size):
    result_list = []
    while the_list:
        result_list.append(the_list[:chunk_size])
        the_list = the_list[chunk_size:]
    return result_list

a_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print split_list(a_list, 3)

结果:

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]
作者: Art B 发布者: 2015 年 7 月 2 日

5

1112 作者的声誉

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
CHUNK = 4
[a[i*CHUNK:(i+1)*CHUNK] for i in xrange((len(a) + CHUNK - 1) / CHUNK )]
作者: AdvilUser 发布者: 2015 年 7 月 15 日

12

828 作者的声誉

在这一点上,我认为我们需要一个递归生成器,以防万一...

在python 2:

def chunks(li, n):
    if li == []:
        return
    yield li[:n]
    for e in chunks(li[n:], n):
        yield e

在python 3:

def chunks(li, n):
    if li == []:
        return
    yield li[:n]
    yield from chunks(li[n:], n)

同样,在外星人大规模入侵的情况下,经过修饰的递归生成器可能会派上用场:

def dec(gen):
    def new_gen(li, n):
        for e in gen(li, n):
            if e == []:
                return
            yield e
    return new_gen

@dec
def chunks(li, n):
    yield li[:n]
    for e in chunks(li[n:], n):
        yield e
作者: mazieres 发布者: 2015 年 11 月 3 日

5

5654 作者的声誉

在这一点上,我认为我们需要强制性的匿名递归函数。

Y = lambda f: (lambda x: x(x))(lambda y: f(lambda *args: y(y)(*args)))
chunks = Y(lambda f: lambda n: [n[0][:n[1]]] + f((n[0][n[1]:], n[1])) if len(n[0]) > 0 else [])
作者: Julien Palard 发布者: 2015 年 11 月 4 日

10

4746 作者的声誉

[AA[i:i+SS] for i in range(len(AA))[::SS]]

其中AA是数组,SS是块大小。例如:

>>> AA=range(10,21);SS=3
>>> [AA[i:i+SS] for i in range(len(AA))[::SS]]
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20]]
# or [range(10, 13), range(13, 16), range(16, 19), range(19, 21)] in py3
作者: Riaz Rizvi 发布者: 2015 年 12 月 16 日

5

12147 作者的声誉

由于这里的每个人都在谈论迭代器。boltons为此有一个完美的方法,称为iterutils.chunked_iter

from boltons import iterutils

list(iterutils.chunked_iter(list(range(50)), 11))

输出:

[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],
 [22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32],
 [33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43],
 [44, 45, 46, 47, 48, 49]]

但是,如果您不想对内存存留怜悯,可以使用old-way并通过将数据存储list在第一位iterutils.chunked

作者: vishes_shell 发布者: 2016 年 11 月 3 日

11

30609 作者的声誉

您还可以get_chunksutilspie库函数用作:

>>> from utilspie import iterutils
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(iterutils.get_chunks(a, 5))
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]

您可以utilspie通过pip 安装:

sudo pip install utilspie

免责声明:我是utilspie library 的创建者

作者: Moinuddin Quadri 发布者: 2017 年 1 月 27 日

6

391 作者的声誉

另一种解决方案

def make_chunks(data, chunk_size): 
    while data:
        chunk, data = data[:chunk_size], data[chunk_size:]
        yield chunk

>>> for chunk in make_chunks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 2):
...     print chunk
... 
[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]
[7]
>>> 
作者: Анатолий Панин 发布者: 2017 年 4 月 17 日

12

1349 作者的声誉

我很好奇不同方法的性能,这里是:

在Python 3.5.1上测试

import time
batch_size = 7
arr_len = 298937

#---------slice-------------

print("\r\nslice")
start = time.time()
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
while True:
    if not arr:
        break

    tmp = arr[0:batch_size]
    arr = arr[batch_size:-1]
print(time.time() - start)

#-----------index-----------

print("\r\nindex")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for i in range(0, round(len(arr) / batch_size + 1)):
    tmp = arr[batch_size * i : batch_size * (i + 1)]
print(time.time() - start)

#----------batches 1------------

def batch(iterable, n=1):
    l = len(iterable)
    for ndx in range(0, l, n):
        yield iterable[ndx:min(ndx + n, l)]

print("\r\nbatches 1")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in batch(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#----------batches 2------------

from itertools import islice, chain

def batch(iterable, size):
    sourceiter = iter(iterable)
    while True:
        batchiter = islice(sourceiter, size)
        yield chain([next(batchiter)], batchiter)


print("\r\nbatches 2")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in batch(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#---------chunks-------------
def chunks(l, n):
    """Yield successive n-sized chunks from l."""
    for i in range(0, len(l), n):
        yield l[i:i + n]
print("\r\nchunks")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in chunks(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#-----------grouper-----------

from itertools import zip_longest # for Python 3.x
#from six.moves import zip_longest # for both (uses the six compat library)

def grouper(iterable, n, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return zip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)

arr = [i for i in range(0, arr_len)]
print("\r\ngrouper")
start = time.time()
for x in grouper(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

结果:

slice
31.18285083770752

index
0.02184295654296875

batches 1
0.03503894805908203

batches 2
0.22681021690368652

chunks
0.019841909408569336

grouper
0.006506919860839844
作者: Alex T 发布者: 2018 年 1 月 7 日
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