Как эффективно выполнить итерацию по n-образному принципу - PullRequest
Новая
       30

Как эффективно выполнить итерацию по n-образному принципу

0 голосов
/ 20 января 2019

Возможно, дубликат, но я ничего не смог найти.

У меня очень длинный итератор (10000 элементов), и мне нужно перебирать по нему ~ 500 элементов за раз. Так что, если бы мой итератор был range(10000), он бы выглядел так: 

Iteration #1: 0, 1, 2, ... 497, 498, 499
Iteration #2: 1, 2, 3, ... 498, 499, 500
Iteration #3: 2, 3, 4, ... 499, 500, 501
Iteration #4: 3, 4, 5, ... 500, 501, 502
...
Iteration #9500: 9499, 9500, 9501 ... 9996, 9997, 9998
Iteration #9501: 9500, 9501, 9502 ... 9997, 9998, 9999

и так далее. Есть такой метод: 

def nwise_slice(lst, n):
    for i in range(len(lst) - n + 1):
        yield lst[i:i + n]

Однако, это не работает с ленивыми итераторами. Я попытался создать решение, используя итераторы, и использовал рецепты itertools pairwise и consume (см. здесь ), чтобы создать это: 

import itertools

def nwise_iter(lst, n):
    iters = itertools.tee(lst, n)
    for idx, itr in enumerate(iters):
        next(itertools.islice(itr, idx, idx), None)

    for group in zip(*iters):
        yield group

, который делает то же самое (хотя и дает tuple, а не list, что не имеет значения для меня). Я также считаю, что это не создает много ненужных ломтиков. Это решение работает на неслайсируемых итераторах, таких как файлы (с которыми я планирую работать). Однако решение itertools было в 2 раза медленнее: 

In [4]: %timeit list(nwise_slice(list(range(10000)), 500))
46.9 ms ± 729 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [5]: %timeit list(nwise_iter(list(range(10000)), 500))
102 ms ± 3.95 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Я не хочу загружать все свои тестовые данные в память, чтобы воспользоваться преимуществом метода slice. Есть ли более эффективный способ осуществить это?

1 Ответ

0 голосов
/ 20 января 2019

А как насчет использования дек для " памятки " ваших предметов? 

from collections import deque

def nwise_slice(it, n):
    deq = deque((), n)
    for x in it:
        deq.append(x)
        if len(deq)==n: yield deq

my_range = range(8)
for sub in nwise_slice(my_range, 5):
    print(sub)
# =>
# deque([0, 1, 2, 3, 4], maxlen=5)
# deque([1, 2, 3, 4, 5], maxlen=5)
# deque([2, 3, 4, 5, 6], maxlen=5)
# deque([3, 4, 5, 6, 7], maxlen=5)
...