python - 将逗号分隔的数字分成对的 Pythonic 方法

Question

我想将逗号分隔值分成对：

>>> s = '0,1,2,3,4,5,6,7,8,9'
>>> pairs = # something pythonic
>>> pairs
[(0, 1), (2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9)]

#pythonic会是什么样子？

您将如何检测和处理具有奇数组的字符串？

Answer 1

就像是：

zip(t[::2], t[1::2])

完整示例：

>>> s = ','.join(str(i) for i in range(10))
>>> s
'0,1,2,3,4,5,6,7,8,9'
>>> t = [int(i) for i in s.split(',')]
>>> t
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> p = zip(t[::2], t[1::2])
>>> p
[(0, 1), (2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9)]
>>>

如果项目数是奇数，则最后一个元素将被忽略。仅包含完整的配对。

Answer 2

这个怎么样：

>>> x = '0,1,2,3,4,5,6,7,8,9'.split(',')
>>> def chunker(seq, size):
...     return (tuple(seq[pos:pos + size]) for pos in xrange(0, len(seq), size))
...
>>> list(chunker(x, 2))
[('0', '1'), ('2', '3'), ('4', '5'), ('6', '7'), ('8', '9')]

这也将很好地处理不均匀的数量：

>>> x = '0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10'.split(',')
>>> list(chunker(x, 2))
[('0', '1'), ('2', '3'), ('4', '5'), ('6', '7'), ('8', '9'), ('10',)]

PS我把这段代码藏起来了，我才意识到我从哪里得到的。stackoverflow 中有两个非常相似的问题：

• 以块为单位迭代列表的最“pythonic”方式是什么？
• 如何在 Python 中将列表拆分为大小均匀的块？

还有来自食谱部分的这个宝石itertools：

def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
    "grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
    args = [iter(iterable)] * n
    return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)

Answer 3

一个更通用的选项，它也适用于迭代器并允许组合任意数量的项目：

 def n_wise(seq, n):
     return zip(*([iter(seq)]*n))

如果您想获得惰性迭代器而不是列表，请将 zip 替换为 itertools.izip。

Answer 4

一个类似于 FogleBirds 的解决方案，但使用迭代器（生成器表达式）而不是列表推导。

s = '0,1,2,3,4,5,6,7,8,9'
# generator expression creating an iterator yielding numbers
iterator = (int(i) for i in s.split(','))

# use zip to create pairs
# (will ignore last item if odd number of items)
# Note that zip() returns a list in Python 2.x, 
# in Python 3 it returns an iterator
pairs = zip(iterator, iterator)

列表推导和生成器表达式都可能被认为是“pythonic”。

Answer 5

这将忽略奇数列表中的最后一个数字：

n = [int(x) for x in s.split(',')]
print zip(n[::2], n[1::2])

这将在奇数列表中将较短的列表填充 0：

import itertools
n = [int(x) for x in s.split(',')]
print list(itertools.izip_longest(n[::2], n[1::2], fillvalue=0))

izip_longest在 Python 2.6 中可用。