python - itertools.islice 与列表切片相比

Question

我一直在尝试应用一种算法，根据特定条件将 Python 列表缩减为更小的列表。由于原始列表的体积很大，大约有 100k 个元素，我尝试使用 itertools 来避免多次内存分配，所以我想出了这个:

reducedVec = [ 'F' if sum( 1 for x in islice(vec, i, i+ratio) if x == 'F' ) 
                         > ratio / 3.0 else 'T'
                for i in xrange(0, len(vec), ratio) ]

当 vec 有大约 100k 个元素时，这个执行时间需要几分钟的时间，令人担忧。当我改为尝试时:

reducedVec = [ 'F' if sum( 1 for x in vec[i:i+ratio] if x == 'F' ) 
                         > ratio / 3.0 else 'T'
                for i in xrange(0, len(vec), ratio) ]

本质上用切片替换 islice，执行是即时的。

你能想出一个合理的解释吗？我原以为避免重复分配一个包含大量元素的新列表，实际上会节省我几个计算周期，而不是削弱整个执行。

干杯， 忒弥斯

Answer 1

islice 适用于任意可迭代对象。为此，它不是直接跳到第 n 个元素，而是必须遍历前 n-1 个元素，将它们扔掉，然后产生你想要的元素。

从 itertools documentation 查看纯 Python 实现:

def islice(iterable, *args):
    # islice('ABCDEFG', 2) --> A B
    # islice('ABCDEFG', 2, 4) --> C D
    # islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
    # islice('ABCDEFG', 0, None, 2) --> A C E G
    s = slice(*args)
    it = iter(xrange(s.start or 0, s.stop or sys.maxint, s.step or 1))
    nexti = next(it)
    for i, element in enumerate(iterable):
        if i == nexti:
            yield element
            nexti = next(it)

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说到 itertools 文档，如果我尝试执行此操作，我可能会使用 grouper 配方。它实际上不会为您节省任何内存，但如果您将其重写为更懒惰，它可以，这并不难。

from __future__ import division

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

reducedVec = []
for chunk in grouper(ratio, vec):
    if sum(1 for x in chunk if x == 'F') > ratio / 3:
        reducedVec.append('F')
    else:
        reducedVec.append('T')

我喜欢使用 grouper 来抽象出连续的切片，并且发现这段代码比原来的代码更容易阅读