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如何在 Python 中使用區塊高效地迭代大型資料集?

Linda Hamilton
發布: 2024-11-28 13:25:11
原創
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How Can I Efficiently Iterate Through Large Datasets in Python Using Chunks?

使用區塊在Python 中高效迭代迭代器

處理大型資料集時,有必要以較小的批次或區塊處理數據。這有助於管理記憶體使用並提高效能。實現此目的的一種方法是使用 Python 的迭代器將資料分割成所需大小的區塊。

石斑魚配方

在 itertools 文件中,grouper() Recipe 提供了一種將資料分組為固定長度區塊的便捷方法。但是,它可能無法根據需要處理不完整的區塊。

批次配方

itertools 配方的最新添加是 batched() 函數。它擅長將資料批次為指定長度的元組。與 grouper() 不同,batched() 明確處理不完整的區塊,傳回較短的批次,沒有異常或填滿值。

特定於序列的解決方案

如果您正在工作僅使用序列,您可以使用更簡單的方法:

此解決方案保留了原始序列的類型和優雅地處理最後一個區塊。

Python 3.12 和 itertools.batched

在 Python 3.12 及更高版本中,可以直接使用 itertools.batched。它提供與batched() 方法相同的功能:

結論

選擇合適的方法取決於您的特定需求和您所使用的Python 版本使用。對於一般且靈活的批次,建議使用batched()方法或Python 3.12的itertools.batched。對於特定於序列的任務,基於序列的解決方案提供了簡單性和類型保留。

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來源:php.cn
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