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大數(shù)據(jù)開發(fā)中itertools.chain()函數(shù)怎么用

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你想在多個(gè)對象執(zhí)行相同的操作,但是這些對象在不同的容器中,你希望代碼在不失可讀性的情況下避免寫重復(fù)的循環(huán)

from itertools import chain 
a = [1, 2, 3, 4] 
b = ['x', 'y', 'z'] 
for x in chain(a, b): 
    print(x) 
1 
2 
3 
4 
x 
y 
z

好處:如果采用a+b的方式遍歷,那么要求a和b的類型一致,如果數(shù)據(jù)再大一點(diǎn)會(huì),會(huì)消耗內(nèi)存,而chain是通過創(chuàng)建迭代器,依次返回可迭代對象的元素

如何把一個(gè) itertools.chain 對象轉(zhuǎn)換為一個(gè)數(shù)組

list_of_numbers = [[1, 2], [3], []]
import itertools
chain = itertools.chain(*list_of_numbers)

第一種比較簡單,直接采用 list 方法,如下所示:

list(chain)

但缺點(diǎn)有兩個(gè):

  • 會(huì)在外層多嵌套一個(gè)列表

  • 效率并不高

第二個(gè)就是利用 numpy 庫的方法 np.fromiter ,示例如下:

>>> import numpy as np
>>> from itertools import chain
>>> list_of_numbers = [[1, 2], [3], []]
>>> np.fromiter(chain(*list_of_numbers), dtype=int)
array([1, 2, 3])

對比兩種方法的運(yùn)算時(shí)間,如下所示:

>>> list_of_numbers = [[1, 2]*1000, [3]*1000, []]*1000
>>> np.fromiter(chain(*list_of_numbers), dtype=int)
10 loops, best of 3: 103 ms per loop
>>> np.array(list(chain(*list_of_numbers)))
1 loops, best of 3: 199 ms per loop

可以看到采用 numpy 方法的運(yùn)算速度會(huì)更快。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“大數(shù)據(jù)開發(fā)中itertools.chain()函數(shù)怎么用”這篇文章對大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián),關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!


當(dāng)前名稱:大數(shù)據(jù)開發(fā)中itertools.chain()函數(shù)怎么用
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