Python の「itertools」モジュールは、大規模なイテレータをバッチ処理して効率的に処理するのにどのように役立ちますか?

Python の itertools を使用したイテレータのバッチ処理

データをより小さなチャンクで処理する必要がある場合、Python で大きなイテレータを反復処理するのは非効率的になる可能性があります。この問題は、メモリを大量に使用するデータセットを扱う場合、またはシステムの過負荷を避けたい場合に発生します。

イテレータを操作するための一連のツールを提供する itertools モジュールに入ります。あまり知られていませんが、非常に便利な機能の 1 つは、反復子を小さなチャンクにバッチ処理する機能です。

itertools.batched()

itertools.batched() 関数イテレータとチャンク サイズを引数として受け取り、元のイテレータから要素のタプルを生成する新しいイテレータを返します。各タプルがバッチを表す反復子。

例:

import itertools

l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
batched_l = itertools.batched(l, 3)
for batch in batched_l:
    print(batch)

OUTPUT:

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

その他のオプション

itertools.batched() は最も単純な解決策ですが、すべての要件を満たしていない可能性があります。 要件。バッチの処理方法をさらに制御する必要がある場合は、次の代替案を検討してください。

• grouper(): itertools ドキュメントのこのレシピを使用すると、不完全なバッチの処理方法を指定できます。処理済み: 入力、削除、またはエラーとみなされます。
• batched(iterable, n): itertools.batched() と同様に機能する別のレシピですが、シーケンスのみを対象とし、元のシーケンス タイプを保持します。
• Sequence Slicing:リストやタプルの場合、単純なスライスもデータをバッチ処理する効果的な方法です。

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