


Comment le module « itertools » de Python peut-il aider à regrouper de grands itérateurs pour un traitement efficace ?
Traitement par lots d'itérateurs avec les itertools de Python
Itérer sur de grands itérateurs en Python peut être inefficace si vous devez traiter des données en morceaux plus petits. Ce problème survient lorsque vous traitez des ensembles de données gourmands en mémoire ou lorsque vous souhaitez éviter de surcharger votre système.
Entrez dans le module itertools, qui fournit une suite d'outils pour travailler avec des itérateurs. L'une de ses fonctionnalités les moins connues mais incroyablement utiles est la possibilité de regrouper les itérateurs en morceaux plus petits.
itertools.batched()
La fonction itertools.batched() prend un itérateur et une taille de morceau comme arguments et renvoie un nouvel itérateur qui produit des tuples d'éléments de l'itérateur d'origine, chaque tuple représentant un batch.
Par exemple :
import itertools l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] batched_l = itertools.batched(l, 3) for batch in batched_l: print(batch)
SORTIE :
(1, 2, 3) (4, 5, 6) (7,)
Autres options
Pendant que itertools.batched( ) est la solution la plus simple, mais elle ne répond peut-être pas à toutes vos exigences. Si vous avez besoin de plus de contrôle sur la façon dont les lots sont gérés, envisagez les alternatives suivantes :
- grouper() : Cette recette de la documentation itertools vous permet de spécifier à quel point les lots incomplets doivent être manipulé : rempli, supprimé ou considéré comme une erreur.
- batched(iterable, n) : Une autre recette qui fonctionne de la même manière que itertools.batched(), mais uniquement pour les séquences et en préservant le type de séquence d'origine.
- Sequence Slicing : Si vous avez affaire à une liste ou à un tuple, un simple découpage peut également être un moyen efficace de regrouper des données.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
