itertools.groupby 的反面?
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【中文标题】itertools.groupby 的反面?【英文标题】:reverse of itertools.groupby? 【发布时间】:2021-12-03 10:51:46 【问题描述】:我正在组合生成器以进行一些数据处理。我首先批处理数据生成器,以便在 API 调用中进行线程化,例如:
from itertools import groupby, count
def batch(data: List[Any], size=4):
c = count()
for _, g in groupby(data, lambda _: next(c)//size):
yield g
然后我将其提供给线程以进行 API 调用
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def thread(data: Iterable, func: Callable, n=4):
with ThreadPoolExecutor(max_workers=n) as executor:
for batch in data:
yield executor.map(func, batch)
现在我正在尝试将批次合并回列表/生成器中,以便在生成器管道的下游使用。我试过这个
from itertools import chain
def flat_map(batches: Iterable):
for i in list(chain(batches)):
yield i
但i
似乎仍然是生成器,而不是列表中的项目?
【问题讨论】:
如果可以复制&粘贴&测试,我可以测试我认为可以解决的问题...chain(*batches)
?
【参考方案1】:
所以我最终将三个函数浓缩为一个:
from itertools import chain, groupby
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def spread(data: Iterable, func: Callable, n=4):
""" Combines `batch`, `thread` and `flat_map`"""
c = count()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=n) as executor:
for _, batch in groupby(data, lambda _: next(c)//n):
yield from executor.map(func, batch)
所以我只需要yield from
就可以让它工作。
感谢@ShadowRanger!
【讨论】:
【参考方案2】:您想要chain(*batches)
或chain.from_iterable(batches)
。 chain(batches)
基本上只是产生与直接使用 batches
相同的值,它只是增加了一层包装。所以正确的代码(没有list
ifying,这里几乎肯定是错误的)只是:
from itertools import chain
def flat_map(batches: Iterable):
return chain.from_iterable(batches) # chain(*batches) would also work, but if batches is an iterator itself, it would be forced to eagerly run to completion first; chain.from_iterable can begin work when the first batch is ready
你甚至不需要yield
,因为迭代器已经在产生你想要的东西了。如果您需要它成为真正的生成器,只需将 return
替换为 yield from
即可获得类似的结果。
另请注意:您可能只需更改即可完全避免对该功能的需要:
yield executor.map(func, batch)
到:
yield from executor.map(func, batch)
所以thread
一开始就变平了。
【讨论】:
flat_map = chain.from_iterable
怎么样?
@don'ttalkjustcode:当然,为什么不呢?如果 typing
注释匹配,则它是等效的。有些人喜欢命名包装器,但无论哪种方式都可以。以上是关于itertools.groupby 的反面?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
由 itertools.groupby() 生成的迭代器被意外消耗
使 Pandas groupby 的行为类似于 itertools groupby