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使用生成器时，您只能一次拉出物品。另一种方法是将生成器加载到列表中并执行多次传递，但这会影响性能和内存分配。

谁能想到一种更好的方法来一次通过生成器计算以下指标。理想情况下，代码会计算计数、总和、平均值、标准差、最大值、最小值和您能想到的任何其他统计数据。

更新

这个要点中的初始可怕代码。请参阅此处的要点：https ://gist.github.com/3038746

在这里使用来自@larsmans 的好建议是我采用的最终解决方案。使用命名元组真的很有帮助。

import random
from math import sqrt
from collections import namedtuple

def stat(gen):
    """Returns the namedtuple Stat as below."""
    Stat = namedtuple('Stat', 'total, sum, avg, sd, max, min')
    it = iter(gen)

    x0 = next(it)
    mx = mn = s = x0
    s2 = x0*x0
    n = 1

    for x in it:
        mx = max(mx, x)
        mn = min(mn, x)
        s += x
        s2 += x*x
        n += 1

    return Stat(n, s, s/n, sqrt(s2/n - s*s/n/n), mx, mn)

def random_int_list(size=100, start=0, end=1000):
    return (random.randrange(start,end,1) for x in xrange(size))

if __name__ == '__main__':
    r = stat(random_int_list())
    print r  #Stat(total=100, sum=56295, avg=562, sd=294.82537204250247, max=994, min=10)
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def statistics(it):
    """Returns number of elements, sum, max, min"""

    it = iter(it)

    x0 = next(it)
    maximum = minimum = total = x0
    n = 1

    for x in it:
        maximum = max(maximum, x)
        minimum = min(minimum, x)
        total += x
        n += 1

    return n, total, maximum, minimum

根据需要添加其他统计信息。namedtuple当要计算的统计数据数量变大时，请考虑使用 a 。

如果你想变得非常花哨，你可以构建一个统计收集器的 OO 层次结构（未经测试）：

class Summer(object):
    def __init__(self, x0=0):
        self.value = x0

    def add(self, x):
        self.value += x

class SquareSummer(Summer):
    def add(self, x):
        super(SquareSummer, self).add(x ** 2)

class Maxer(object):
    def __init__(self, x0):
        self.value = x0

    def add(self, x):
        self.value = max(self.value, x)

# example usage: collect([Maxer, Summer], iterable)
def collect(collectors, it):
    it = iter(it)

    x0 = next(it)
    collectors = [c(x0) for c in collectors]

    for x in it:
        for c in collectors:
            c.add(x)

    return [c.value for c in collectors]
于 2012-07-03T09:40:45.753 回答