разделить генератор/итерацию каждые n элементов в python (splitEvery)

from itertools import islice

def split_every(n, iterable):
    i = iter(iterable)
    piece = list(islice(i, n))
    while piece:
        yield piece
        piece = list(islice(i, n))

Некоторые тесты:

>>> list(split_every(5, range(9)))
[[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]

>>> list(split_every(3, (x**2 for x in range(20))))
[[0, 1, 4], [9, 16, 25], [36, 49, 64], [81, 100, 121], [144, 169, 196], [225, 256, 289], [324, 361]]

>>> [''.join(s) for s in split_every(6, 'Hello world')]
['Hello ', 'world']

>>> list(split_every(100, []))
[]

Вот краткая однострочная версия. Как и Haskell, он ленив.

from itertools import islice, takewhile, repeat
split_every = (lambda n, it:
    takewhile(bool, (list(islice(it, n)) for _ in repeat(None))))

Для этого необходимо использовать iter перед вызовом split_every.

Пример:

list(split_every(5, iter(xrange(9))))
[[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]

Хотя приведенная ниже версия не является однострочной, она не требует, чтобы вы вызывали iter, что может быть распространенной ошибкой.

from itertools import islice, takewhile, repeat

def split_every(n, iterable):
    """
    Slice an iterable into chunks of n elements
    :type n: int
    :type iterable: Iterable
    :rtype: Iterator
    """
    iterator = iter(iterable)
    return takewhile(bool, (list(islice(iterator, n)) for _ in repeat(None)))

(Спасибо @eli-korvigo за улучшения.)

more_itertools имеет chunked:

import more_itertools as mit


list(mit.chunked(range(9), 5))
# [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]

построение принятого ответа и использование менее известного использования iter (что при передаче второго аргумента он вызывает первый, пока не получит второй), вы можете сделать это очень легко:

питон3:

from itertools import islice

def split_every(n, iterable):
    iterable = iter(iterable)
    yield from iter(lambda: list(islice(iterable, n)), [])

питон2:

def split_every(n, iterable):
    iterable = iter(iterable)
    for chunk in iter(lambda: list(islice(iterable, n)), []):
        yield chunk

Я столкнулся с этим, когда тоже пытаюсь нарезать партии, но делаю это на генераторе из потока, поэтому большинство решений здесь неприменимы или не работают в python 3.

Для людей, которые все еще натыкаются на это, вот общее решение с использованием itertools:

from itertools import islice, chain

def iter_in_slices(iterator, size=None):
    while True:
        slice_iter = islice(iterator, size)
        # If no first object this is how StopIteration is triggered
        peek = next(slice_iter)
        # Put the first object back and return slice
        yield chain([peek], slice_iter)

Однострочное встроенное решение для этого (поддерживает v2/v3, итераторы, использует стандартную библиотеку и понимание одного генератора):

import itertools
def split_groups(iter_in, group_size):
     return ((x for _, x in item) for _, item in itertools.groupby(enumerate(iter_in), key=lambda x: x[0] // group_size))

Я думаю, что те вопросы почти равный

Немного изменив, чтобы обрезать последнее, я думаю, что хорошим решением для случая с генератором будет:

from itertools import *
def iter_grouper(n, iterable):
    it = iter(iterable)
    item = itertools.islice(it, n)
    while item:
        yield item
        item = itertools.islice(it, n)

для объекта, который поддерживает срезы (списки, строки, кортежи), мы можем сделать:

def slice_grouper(n, sequence):
   return [sequence[i:i+n] for i in range(0, len(sequence), n)]

теперь это просто вопрос отправки правильного метода:

def grouper(n, iter_or_seq):
    if hasattr(iter_or_seq, "__getslice__"):
        return slice_grouper(n, iter_or_seq)
    elif hasattr(iter_or_seq, "__iter__"):
        return iter_grouper(n, iter_or_seq)

Я думаю, что вы могли бы полировать его немного больше :-)

Почему бы не сделать это так? Выглядит почти как ваша функция splitEvery_2.

def splitEveryN(n, it):
    return [it[i:i+n] for i in range(0, len(it), n)]

На самом деле это только убирает ненужный интервал шагов из среза в вашем решении. :)

Это ответ, который работает как для списка, так и для генератора:

from itertools import count, groupby
def split_every(size, iterable):
    c = count()
    for k, g in groupby(iterable, lambda x: next(c)//size):
        yield list(g) # or yield g if you want to output a generator

Вот как вы справляетесь со списком и итератором:

def isList(L): # Implement it somehow - returns True or false
...
return (list, lambda x:x)[int(islist(L))](result)

это поможет

from itertools import izip_longest
izip_longest(it[::2], it[1::2])

где *it* некоторый итерируемый

Пример:

izip_longest('abcdef'[::2], 'abcdef'[1::2]) -> ('a', 'b'), ('c', 'd'), ('e', 'f')

Давайте сломаем это

'abcdef'[::2] -> 'ace'
'abcdef'[1::2] -> 'bdf'

Как вы можете видеть, последнее число в срезе указывает интервал, который будет использоваться для сбора предметов. Подробнее об использовании расширенных фрагментов можно прочитать здесь.

Функция zip берет первый элемент из первой итерации и объединяет его с первый элемент со вторым итерируемым. Затем функция zip делает то же самое для второго и третьего элементов, пока в одном из итерируемых объектов не закончатся значения.

Результатом является итератор. Если вам нужен список, используйте функцию list() для результата.

Если вы хотите решение, которое

• использует только генераторы (без промежуточных списков или кортежей),
• работает для очень длинных (или бесконечных) итераторов,
• работает с очень большими партиями,

это делает трюк:

def one_batch(first_value, iterator, batch_size):
    yield first_value
    for i in xrange(1, batch_size):
        yield iterator.next()

def batch_iterator(iterator, batch_size):
    iterator = iter(iterator)
    while True:
        first_value = iterator.next()  # Peek.
        yield one_batch(first_value, iterator, batch_size)

Он работает, просматривая следующее значение в итераторе и передавая его в качестве первого значения генератору (one_batch()), который выдаст его вместе с остальной частью пакета.

Шаг просмотра поднимет StopIteration ровно тогда, когда итератор ввода будет исчерпан и пакетов больше не будет. Поскольку это правильное время для повышения StopIteration в методе batch_iterator(), нет необходимости перехватывать исключение.

Это будет обрабатывать строки из стандартного ввода партиями:

for input_batch in batch_iterator(sys.stdin, 10000):
    for line in input_batch:
        process(line)
    finalise()

Я нашел это полезным для обработки большого количества данных и загрузки результатов во внешнее хранилище.