iterable을 일정한 크기의 청크로 분할하는 방법

중복 가능성 :
Python에서 목록을 균등 한 크기의 청크로 어떻게 분할합니까?

이터 러블을 입력으로 받아 이터 러블의 이터 러블을 반환하는 "배치"함수를 찾을 수 없다는 것에 놀랐습니다.

예를 들면 :

for i in batch(range(0,10), 1): print i
[0]
[1]
...
[9]

또는:

for i in batch(range(0,10), 3): print i
[0,1,2]
[3,4,5]
[6,7,8]
[9]

이제 저는 매우 간단한 생성기라고 생각한 것을 작성했습니다.

def batch(iterable, n = 1):
   current_batch = []
   for item in iterable:
       current_batch.append(item)
       if len(current_batch) == n:
           yield current_batch
           current_batch = []
   if current_batch:
       yield current_batch

그러나 위의 내용은 내가 기대했던 것을 제공하지 않습니다.

for x in   batch(range(0,10),3): print x
[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[3]
[3, 4]
[3, 4, 5]
[6]
[6, 7]
[6, 7, 8]
[9]

그래서 나는 무언가를 놓 쳤고 이것은 아마도 파이썬 생성기에 대한 나의 완전한 이해 부족을 보여줄 것입니다. 누구든지 나를 올바른 방향으로 안내해 줄 수 있습니까?

[편집 : 결국 위의 동작은 파이썬 자체가 아닌 ipython 내에서 실행할 때만 발생한다는 것을 깨달았습니다.]

이것은 아마도 더 효율적일 것입니다 (더 빠름).

def batch(iterable, n=1):
    l = len(iterable)
    for ndx in range(0, l, n):
        yield iterable[ndx:min(ndx + n, l)]

for x in batch(range(0, 10), 3):
    print x

목록을 사용한 예

data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # list of data 

for x in batch(data, 3):
    print(x)

# Output

[0, 1, 2]
[3, 4, 5]
[6, 7, 8]
[9, 10]

새 목록 작성을 방지합니다.

FWIW, itertools 모듈 의 레시피 는 다음 예제를 제공합니다.

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

다음과 같이 작동합니다.

>>> list(grouper(3, range(10)))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, None, None)]

다른 사람들이 언급했듯이 귀하가 제공 한 코드는 귀하가 원하는 것을 정확히 수행합니다. 사용하는 다른 접근 방식 의 경우 다음 레시피 itertools.islice의 예 를 볼 수 있습니다 .

from itertools import islice, chain

def batch(iterable, size):
    sourceiter = iter(iterable)
    while True:
        batchiter = islice(sourceiter, size)
        yield chain([batchiter.next()], batchiter)

나는 단지 하나의 대답을 주었다. 그러나 이제는 새로운 기능을 작성하지 않는 것이 최선의 해결책이라고 생각합니다. More-itertools 에는 많은 추가 도구가 포함되어 chunked있으며 그 중 하나입니다.

이상하다, Python 2.x에서 잘 작동하는 것 같습니다.

>>> def batch(iterable, n = 1):
...    current_batch = []
...    for item in iterable:
...        current_batch.append(item)
...        if len(current_batch) == n:
...            yield current_batch
...            current_batch = []
...    if current_batch:
...        yield current_batch
...
>>> for x in batch(range(0, 10), 3):
...     print x
...
[0, 1, 2]
[3, 4, 5]
[6, 7, 8]
[9]

이것은 lenPython 2와 3 모두에서 사용하지 않고 작동 하는 매우 짧은 코드 스 니펫입니다 (내 생성이 아님).

def chunks(iterable, size):
    from itertools import chain, islice
    iterator = iter(iterable)
    for first in iterator:
        yield list(chain([first], islice(iterator, size - 1)))

len함수를 정의하지 않는 이터 러블을 사용하고 지쳐 있는 경우 Python 3.8에 대한 솔루션 :

def batcher(iterable, batch_size):
    while batch := list(islice(iterable, batch_size)):
        yield batch

사용 예 :

def my_gen():
    yield from range(10)
 
for batch in batcher(my_gen(), 3):
    print(batch)

>>> [0, 1, 2]
>>> [3, 4, 5]
>>> [6, 7, 8]
>>> [9]

물론 해마 운영자 없이도 구현할 수 있습니다.

이것은 내 프로젝트에서 사용하는 것입니다. 가능한 한 효율적으로 반복 가능 또는 목록을 처리합니다.

def chunker(iterable, size):
    if not hasattr(iterable, "__len__"):
        # generators don't have len, so fall back to slower
        # method that works with generators
        for chunk in chunker_gen(iterable, size):
            yield chunk
        return

    it = iter(iterable)
    for i in range(0, len(iterable), size):
        yield [k for k in islice(it, size)]


def chunker_gen(generator, size):
    iterator = iter(generator)
    for first in iterator:

        def chunk():
            yield first
            for more in islice(iterator, size - 1):
                yield more

        yield [k for k in chunk()]

def batch(iterable, n):
    iterable=iter(iterable)
    while True:
        chunk=[]
        for i in range(n):
            try:
                chunk.append(next(iterable))
            except StopIteration:
                yield chunk
                return
        yield chunk

list(batch(range(10), 3))
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]

이것은 iterable에 대해 작동합니다.

from itertools import zip_longest, filterfalse

def batch_iterable(iterable, batch_size=2): 
    args = [iter(iterable)] * batch_size 
    return (tuple(filterfalse(lambda x: x is None, group)) for group in zip_longest(fillvalue=None, *args))

다음과 같이 작동합니다.

>>>list(batch_iterable(range(0,5)), 2)
[(0, 1), (2, 3), (4,)]

추신 : iterable에 None 값이 있으면 작동하지 않습니다.

다음은 reduce함수를 사용하는 접근 방식 입니다.

짧막 한 농담:

from functools import reduce
reduce(lambda cumulator,item: cumulator[-1].append(item) or cumulator if len(cumulator[-1]) < batch_size else cumulator + [[item]], input_array, [[]])

또는 더 읽기 쉬운 버전 :

from functools import reduce
def batch(input_list, batch_size):
  def reducer(cumulator, item):
    if len(cumulator[-1]) < batch_size:
      cumulator[-1].append(item)
      return cumulator
    else:
      cumulator.append([item])
    return cumulator
  return reduce(reducer, input_list, [[]])

테스트:

>>> batch([1,2,3,4,5,6,7], 3)
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7]]
>>> batch(a, 8)
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]
>>> batch([1,2,3,None,4], 3)
[[1, 2, 3], [None, 4]]

반복 가능한 항목을 일괄 색인별로 그룹화 할 수 있습니다.

def batch(items: Iterable, batch_size: int) -> Iterable[Iterable]:
    # enumerate items and group them by batch index
    enumerated_item_groups = itertools.groupby(enumerate(items), lambda t: t[0] // batch_size)
    # extract items from enumeration tuples
    item_batches = ((t[1] for t in enumerated_items) for key, enumerated_items in enumerated_item_groups)
    return item_batches

내부 반복 가능 항목을 수집하려는 경우가 많으므로 여기에 더 고급 버전이 있습니다.

def batch_advanced(items: Iterable, batch_size: int, batches_mapper: Callable[[Iterable], Any] = None) -> Iterable[Iterable]:
    enumerated_item_groups = itertools.groupby(enumerate(items), lambda t: t[0] // batch_size)
    if batches_mapper:
        item_batches = (batches_mapper(t[1] for t in enumerated_items) for key, enumerated_items in enumerated_item_groups)
    else:
        item_batches = ((t[1] for t in enumerated_items) for key, enumerated_items in enumerated_item_groups)
    return item_batches

예 :

print(list(batch_advanced([1, 9, 3, 5, 2, 4, 2], 4, tuple)))
# [(1, 9, 3, 5), (2, 4, 2)]
print(list(batch_advanced([1, 9, 3, 5, 2, 4, 2], 4, list)))
# [[1, 9, 3, 5], [2, 4, 2]]

필요한 관련 기능 :

def batch(size, i):
    """ Get the i'th batch of the given size """
    return slice(size* i, size* i + size)

용법:

>>> [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10][batch(3, 1)]
>>> [4, 5, 6]

시퀀스에서 i 번째 배치를 가져 오며 pandas 데이터 프레임 ( df.iloc[batch(100,0)]) 또는 numpy 배열 ( array[batch(100,0)]) 과 같은 다른 데이터 구조에서도 작동 할 수 있습니다 .

from itertools import *

class SENTINEL: pass

def batch(iterable, n):
    return (tuple(filterfalse(lambda x: x is SENTINEL, group)) for group in zip_longest(fillvalue=SENTINEL, *[iter(iterable)] * n))

print(list(range(10), 3)))
# outputs: [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9,)]
print(list(batch([None]*10, 3)))
# outputs: [(None, None, None), (None, None, None), (None, None, None), (None,)]

나는 사용한다

def batchify(arr, batch_size):
  num_batches = math.ceil(len(arr) / batch_size)
  return [arr[i*batch_size:(i+1)*batch_size] for i in range(num_batches)]
  

다 떨어질 때까지 (최대) n 개의 요소를 계속 취하십시오.

def chop(n, iterable):
    iterator = iter(iterable)
    while chunk := list(take(n, iterator)):
        yield chunk


def take(n, iterable):
    iterator = iter(iterable)
    for i in range(n):
        try:
            yield next(iterator)
        except StopIteration:
            return