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Python循環12種超強寫法,又快又省內存

新聞 前端
我不打算籠統的介紹它們所能實現的功能,而是想分析這些功能背后的實現代碼,它們如何做到高效節省內存的,Python內核的貢獻者們又是如何寫出一手漂亮的代碼的,這很有趣,不是嗎?

0 前言

說到處理循環,我們習慣使用for, while等,比如依次打印每個列表中的字符:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

在打印內容字節數較小時,全部載入內存后,再打印,沒有問題。可是,如果現在有成千上百萬條車輛行駛軌跡,叫你分析出其中每個客戶的出行規律,堵車情況等,假如是在單機上處理這件事。

你可能首先要面臨,也可能被你忽視,最后代碼都寫好后,才可能暴露出的一個問題:outofmemory, 這在實際項目中經常遇到。

這個問題提醒我們,處理數據時,如何寫出高效利用內存的程序,就顯得很重要。今天,我們就來探討如何高效利用內存,節省內存同時還能把事情辦好。

其實,Python已經準備好一個模塊專門用來處理這件事,它就是itertools 模塊,這里面幾個函數的功能其實很好理解。

我不打算籠統的介紹它們所能實現的功能,而是想分析這些功能背后的實現代碼,它們如何做到高效節省內存的,Python內核的貢獻者們又是如何寫出一手漂亮的代碼的,這很有趣,不是嗎?

OK,let's go. Hope you enjoy the journey!

1 拼接元素

itertools 中的chain 函數實現元素拼接,原型如下,參數*表示個數可變的參數

chain(iterables)

應用如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

哇,不能再好用了,它有點join的味道,但是比join強,它的重點在于參數都是可迭代的實例。

那么,chain如何實現高效節省內存的呢?chain大概的實現代碼如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

以上代碼不難理解,chain本質返回一個生成器,所以它實際上是一次讀入一個元素到內存,所以做到最高效地節省內存。

2 逐個累積

返回列表的累積匯總值,原型:

accumulate(iterable[, func, *, initial=None])

應用如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

accumulate大概的實現代碼如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

以上代碼,你還好嗎?與chain簡單的yield不同,此處稍微復雜一點,yield有點像return,所以 yield total那行直接就返回一個元素,也就是iterable的第一個元素,因為任何時候這個函數返回的第一個元素就是它的第一個。又因為yield返回的是一個generator對象,比如名字gen,所以next(gen)時,代碼將會執行到 for element in it:這行,而此時的迭代器it 已經指到iterable的第二個元素,OK,相信你懂了!

3 漏斗篩選

它是compress 函數,功能類似于漏斗功能,所以我稱它為漏斗篩選,原型:

compress(data, selectors)

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

容易看出,compress返回的元素個數等于兩個參數中較短的列表長度。

它的大概實現代碼:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

這個函數非常好用

4 段位篩選

掃描列表,不滿足條件處開始往后保留,原型如下:

dropwhile(predicate, iterable)

應用例子:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

實現它的大概代碼如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

5 段位篩選2

掃描列表,只要滿足條件就從可迭代對象中返回元素,直到不滿足條件為止,原型如下:

takewhile(predicate, iterable)

應用例子:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

實現它的大概代碼如下:

6 次品篩選

掃描列表,只要不滿足條件都保留,原型如下:

dropwhile(predicate, iterable)

應用例子:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

實現它的大概代碼如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

7 切片篩選

Python中的普通切片操作,比如:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

它們的缺陷還是lis 必須全部載入內存,所以更節省內存的操作islice,原型如下:

islice(iterable, start, stop[, step])

應用例子:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

實現它的大概代碼如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

巧妙利用生成器迭代結束時會拋出異常StopIteration,做一些邊界處理的事情。

8 細胞分裂

tee函數類似于我們熟知的細胞分裂,它能復制原迭代器n個,原型如下:

tee(iterable, n=2)

應用如下,可以看出復制出的兩個迭代器是獨立的

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

實現它的代碼大概如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

tee 實現內部使用一個隊列類型deques,起初生成空隊列,向復制出來的每個隊列中添加元素newval, 同時yield 當前被調用的mydeque中的最左元素。

9 map變體

starmap可以看做是map的變體,它能更加節省內存,同時iterable的元素必須也為可迭代對象,原型如下:

starmap(function, iterable)

應用它:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

starmap的實現細節如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

10 復制元素

repeat實現復制元素n次,原型如下:

repeat(object[, times])

應用如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

它的實現細節大概如下:

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11 笛卡爾積

笛卡爾積實現的效果同下:

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所以,笛卡爾積的實現效果如下:

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它的實現細節:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

12 加強版zip

組合值。若可迭代對象的長度未對齊,將根據 fillvalue 填充缺失值,注意:迭代持續到耗光最長的可迭代對象,效果如下:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

它的實現細節:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

它里面使用repeat,也就是在可迭代對象的長度未對齊時,根據 fillvalue 填充缺失值。理解上面代碼的關鍵是迭代器對象(iter),next方法的特殊性:

Python循環12種超強寫法,又快又省內存

結合這個提示再理解上面代碼,就不會吃力。

 

責任編輯:張燕妮 來源: Python與算法社區
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