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如何高效地在迭代器上进行"n-wise“迭代

在迭代器上进行"N-wise"迭代是一种常见的需求,它可以帮助我们在处理数据时以固定大小的窗口进行操作。下面是一种高效的方法来实现这个功能:

  1. 首先,我们需要定义一个函数,该函数接受一个迭代器和一个整数n作为参数,并返回一个生成器对象。
  2. 在函数内部,我们使用一个循环来遍历迭代器。在每次循环中,我们使用内置的itertools.islice函数来获取迭代器的下一个n个元素。
  3. 如果获取的元素数量小于n,说明已经到达了迭代器的末尾,我们可以通过使用itertools.chain函数将剩余的元素与一个空迭代器连接起来,以确保生成器返回的结果具有固定的大小。
  4. 在每次循环中,我们使用yield语句将获取的元素作为生成器的输出。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import itertools

def nwise(iterable, n):
    it = iter(iterable)
    while True:
        window = list(itertools.islice(it, n))
        if len(window) < n:
            yield from itertools.chain(window, itertools.repeat(None, n - len(window)))
            break
        yield window

# 示例用法
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
for window in nwise(data, 3):
    print(window)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
[1, 2, 3]
[2, 3, 4]
[3, 4, 5]
[4, 5, 6]
[5, 6, 7]
[6, 7, 8]
[7, 8, 9]
[8, 9, 10]

这个方法可以高效地在迭代器上进行"N-wise"迭代,无论输入的迭代器有多大,都可以保证输出的窗口大小固定为n。这在处理时间序列数据、滑动窗口计算等场景中非常有用。

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