Python - 通过二进制对象进行 "windowed"迭代？

Question

在一个比较函数中，我基本上是在一个长二进制对象(例如，aaaAAAbbbBBB)中寻找一个模式(例如“AAA”)

我正在反向处理文件(我知道匹配比开始更接近结尾)，向正在检查匹配的变量添加 1 个字节:

1. aaaAAAbbbBB[B]
2. aaaAAAbbbB[BB]
3. aaaAAAbbb[BBB]
4. aaaAAAbb[bBBB]
5. ... 
n. aaa[AAAbbbBBB] 

找到匹配项，偏移量 = -n

鉴于我知道我的模式有 3 个元素长，我想知道我是否可以简单地窗口化搜索变量而不是递增它 - 当匹配在列表中有 +1,000,000 个元素时它变得非常慢 - 相同的窗口化 View 数据将是:

1. aaaAAAbbb[BBB]
2. aaaAAAbb[bBB]B
3. aaaAAAb[bbB]BB
4. aaaAAA[bbb]BBB
5. ...
n. aaa[AAA]bbbBBB

找到匹配项，偏移量 = -n

我当前的搜索如下:

if marker in f_data[-counter:]:
    offset = (len(f_data)-counter)+len(marker)
    return offset

在 MATLAB 中，我会使用数组寻址在数组中移动(例如调用 window = a[5:8]、window = a[4:7] 等)，但我认为这在 Python 中是不可能的(2.7)

我可以看到一些使用滑动窗口的建议，(Rolling or sliding window iterator in Python - 这看起来很接近)但我看不到如何实现它或者它们引用了我不知道如何使用的库.

是否有内置函数可以执行此操作？

Answer 1

为什么不直接使用 rfind() 或 rindex()？

haystack = "aaaAAAbbbBBB"
needle   = "AAA"

pos = haystack.rfind(needle)

if pos >= 0:
    print "found at", pos - len(haystack)
else:
    print "not found"