Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah Modul `itertools` Python Dapat Membantu Mengumpulkan Penyalur Besar untuk Pemprosesan yang Cekap?

Bagaimanakah Modul `itertools` Python Dapat Membantu Mengumpulkan Penyalur Besar untuk Pemprosesan yang Cekap?

Dec 14, 2024 am 01:21 AM

How Can Python's `itertools` Module Help Batch Large Iterators for Efficient Processing?

Mengumpulkan Iterator dengan itertools Python

Meletup ke atas iterator besar dalam Python boleh menjadi tidak cekap jika anda perlu memproses data dalam bahagian yang lebih kecil. Isu ini timbul apabila berurusan dengan set data intensif memori atau apabila anda ingin mengelak daripada membebankan sistem anda.

Masukkan modul itertools, yang menyediakan set alatan untuk bekerja dengan iterator. Salah satu ciri yang kurang dikenali tetapi sangat berguna ialah keupayaan untuk membatch iterator ke dalam bahagian yang lebih kecil.

itertools.batched()

Fungsi itertools.batched() mengambil iterator dan saiz ketulan sebagai argumen dan mengembalikan lelaran baharu yang menghasilkan tuple elemen daripada iterator asal, dengan setiap tupel mewakili satu kelompok.

Contohnya:

import itertools

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

OUTPUT:

(1, 2, 3)
(4, 5, 6)
(7,)
Salin selepas log masuk

Pilihan Lain

Walaupun itertools.batched() ialah penyelesaian yang paling mudah, ia mungkin tidak memenuhi semua keperluan anda. Jika anda memerlukan lebih kawalan ke atas cara kumpulan dikendalikan, pertimbangkan alternatif berikut:

  • kerapu(): Resipi daripada dokumentasi itertools ini membolehkan anda menentukan bagaimana kumpulan tidak lengkap sepatutnya dikendalikan: diisi, digugurkan atau dianggap ralat.
  • berkelompok(boleh diulang, n): Resipi lain yang berfungsi serupa dengan itertools.batched(), tetapi hanya untuk jujukan dan mengekalkan jenis jujukan asal.
  • Menghiris Jujukan: Jika anda berurusan dengan senarai atau tuple, penghirisan mudah juga boleh menjadi cara yang berkesan untuk membatch data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Modul `itertools` Python Dapat Membantu Mengumpulkan Penyalur Besar untuk Pemprosesan yang Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1655
14
Tutorial PHP
1253
29
Tutorial C#
1227
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles