Iteratoren in Blöcken iterieren
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie einen Iterator l = [1, 2, 3, 4, 5, 6 , 7] und möchten es in Blöcke der Größe 3 unterteilen, was zu einem Iterator führt, der [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7]].
itertools-Lösung
Die Python-Standardbibliothek bietet eine praktische Lösung innerhalb des itertools-Moduls:
import itertools def grouper(iterable, n, *, incomplete='fill', fillvalue=None): """Collect data into non-overlapping fixed-length chunks or blocks.""" args = [iter(iterable)] * n if incomplete == 'fill': return zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue) elif incomplete == 'strict': return zip(*args, strict=True) elif incomplete == 'ignore': return zip(*args) else: raise ValueError('Expected fill, strict, or ignore') chunks = list(grouper(l, 3)) # Output: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7]]
Erweiterte Version der Standardbibliothek
Eine spezielle Funktion, Batched, eingeführt in neueren Versionen der itertools-Rezepte, erfüllt genau diese Chunking-Anforderung:
from itertools import batched chunks = list(batched(l, 3)) # Output: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7]]
Nicht-allgemeine Lösung
Speziell für Sequenzen ein einfacherer Ansatz Die letzten Brocken effektiv verarbeiten ist:
chunks = [my_list[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(my_list), chunk_size)]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich einen Iterator in Python effizient aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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