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编写一个通用函数，可以迭代任何现在返回的可迭代对象，下一组。

def now_nxt(iterable):
    iterator = iter(iterable)
    nxt = iterator.__next__()
    for x in iterator:
        now = nxt
        nxt = x
        yield (now,nxt) 

for i in now_nxt("hello world"):
    print(i)

('h', 'e')
('e', 'l')
('l', 'l')
('l', 'o')
('o', ' ')
(' ', 'w')
('w', 'o')
('o', 'r')
('r', 'l')
('l', 'd')

我一直在考虑编写一个可以设置每个元组中项目数的函数的最佳方法。

例如，如果它是

func("hello",n=3)

结果将是：

('h','e','l')
('e','l','l')
('l','l','o')

我是使用 timeit 的新手，所以请指出我在这里做错了什么：

import timeit

def n1(iterable, n=1):
    #now_nxt_deque
    from collections import deque
    deq = deque(maxlen=n)
    for i in iterable:
        deq.append(i)
        if len(deq) == n:
            yield tuple(deq)

def n2(sequence, n=2):
    # now_next
    from itertools import tee
    iterators = tee(iter(sequence), n)
    for i, iterator in enumerate(iterators):
        for j in range(i):
            iterator.__next__()
    return zip(*iterators)

def n3(gen, n=2):
    from itertools import tee, islice
    gens = tee(gen, n)
    gens = list(gens)
    for i, gen in enumerate(gens):
        gens[i] = islice(gens[i], i, None) 
    return zip(*gens)


def prin(func):
    for x in func:
        yield x

string = "Lorem ipsum tellivizzle for sure ghetto, consectetuer adipiscing elit."

print("func 1: %f" %timeit.Timer("prin(n1(string, 5))", "from __main__ import n1, string, prin").timeit(100000))
print("func 2: %f" %timeit.Timer("prin(n2(string, 5))", "from __main__ import n2, string, prin").timeit(100000))
print("func 3: %f" %timeit.Timer("prin(n3(string, 5))", "from __main__ import n3, string, prin").timeit(100000))

结果：

$  py time_this_function.py 
func 1: 0.163129
func 2: 2.383288
func 3: 1.908363
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5 回答 5

5

我的建议是，

from collections import deque

def now_nxt_deque(iterable, n=1):
    deq = deque(maxlen=n)
    for i in iterable:
        deq.append(i)
        if len(deq) == n:
            yield tuple(deq)

for i in now_nxt_deque("hello world", 3):
    print(i)

('h', 'e', 'l')
('e', 'l', 'l')
('l', 'l', 'o')
('l', 'o', ' ')
('o', ' ', 'w')
(' ', 'w', 'o')
('w', 'o', 'r')
('o', 'r', 'l')
('r', 'l', 'd')
于 2012-06-22T21:24:10.843 回答
5

这是一个非常简单的方法：

  • n使用 using克隆您的迭代器时间itertools.tee
  • 推进第ith 次迭代器i时间
  • izip他们都在一起
import itertools

def now_next(sequence, n=2):
    iterators = itertools.tee(iter(sequence), n)
    for i, iterator in enumerate(iterators):
        for j in range(i):
            iterator.next()
    return itertools.izip(*iterators)
于 2012-06-22T21:30:29.053 回答
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我的解决方案：

def nn(itr, n):
    iterable = iter(itr)

    last = tuple(next(iterable, None) for _ in xrange(n))
    yield last
    for _ in xrange(len(itr)):
        last = tuple(chain(last[1:], [next(iterable)]))
        yield last

这是为 Python 2 制作的，如果你想在 Python 3 中使用它，请替换xrange为range.

next, 有一个很好的default参数，它将返回而不是提高 a StopIteration，您也可以将此默认参数添加到您的函数中，如下所示：

def nn(itr, n, default=None):
    iterable = iter(itr)

    last = tuple(next(iterable, default) for _ in xrange(n))
    yield last
    for _ in xrange(len(itr)):
        last = tuple(chain(last[1:], [next(iterable, default)]))
        yield last

我用它玩了更多，例如使用itr.__class__()默认值，但这对于列表和元组来说似乎是错误的，它对字符串有意义。

于 2012-06-22T21:24:59.633 回答
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使用切片的 Eric 技术的一种变体

from itertools import tee, islice, izip

def now_next(gen, n=2):
  gens = tee(gen, n)
  gens = list(gens)
  for i, gen in enumerate(gens):
    gens[i] = islice(gens[i], i, None) 
  return izip(*gens)

for x in now_next((1,2,3,4,5,6,7)):
  print x
于 2012-06-22T23:39:37.843 回答
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基于 cravoori 的回答的单行代码：

from itertools import tee, islice, izip

def now_next(gen, n=2):
    return izip(*(islice(g, i, None) for i, g in enumerate(tee(gen, n))))
于 2012-06-23T07:49:29.243 回答