itertools的文档为pairwise()函数提供了一个recipe,我在下面稍作修改,以便它返回(last_item,None)作为最终对：
from itertools import tee,izip_longest
def pairwise_tee(iterable):
a,b = tee(iterable)
next(b,None)
return izip_longest(a,b)
但是,在我看来,使用tee()可能会过度(因为它只用于提供一步前瞻),所以我尝试编写一个避免它的替代方法：
def pairwise_zed(iterator):
a = next(iterator)
for b in iterator:
yield a,b
a = b
yield a,None
注意：碰巧我知道我的输入将是我的用例的迭代器;我知道上面的函数不适用于常规迭代.顺便说一下,接受迭代器的要求也是我没有使用像izip_longest(iterable,iterable [1：])这样的东西的原因.
测试两个函数的速度在Python 2.7.3中给出了以下结果：
>>> import random,string,timeit
>>> for length in range(0,61,10):
... text = "".join(random.choice(string.ascii_letters) for n in range(length))
... for variant in "tee","zed":
... test_case = "list(pairwise_%s(iter('%s')))" % (variant,text)
... setup = "from __main__ import pairwise_%s" % variant
... result = timeit.repeat(test_case,setup=setup,number=100000)
... print "%2d %s %r" % (length,variant,result)
... print
...
0 tee [0.4337780475616455,0.42563915252685547,0.42760396003723145]
0 zed [0.21209311485290527,0.21059393882751465,0.21039700508117676]
10 tee [0.4933490753173828,0.4958930015563965,0.4938509464263916]
10 zed [0.32074403762817383,0.32239794731140137,0.32340312004089355]
20 tee [0.6139161586761475,0.6109561920166016,0.6153261661529541]
20 zed [0.49281787872314453,0.49651598930358887,0.4942781925201416]
30 tee [0.7470319271087646,0.7446520328521729,0.7463529109954834]
30 zed [0.7085139751434326,0.7165200710296631,0.7171430587768555]
40 tee [0.8083810806274414,0.8031280040740967,0.8049719333648682]
40 zed [0.8273730278015137,0.8248250484466553,0.8298079967498779]
50 tee [0.8745720386505127,0.9205660820007324,0.878741979598999]
50 zed [0.9760301113128662,0.9776301383972168,0.978381872177124]
60 tee [0.9913749694824219,0.9922418594360352,0.9938201904296875]
60 zed [1.1071209907531738,1.1063809394836426,1.1069209575653076]
…所以,事实证明,当有大约四十个项目时,pairwise_tee()开始优于pairwise_zed().这很好,就我而言 – 平均而言,我的输入很可能低于这个门槛.
我的问题是：我应该使用哪个？ pairwise_zed()看起来会快一点(而且我的眼睛稍微容易理解),但是对于从官方文档(我可以使用)中取出,pairwise_tee()可以被认为是“规范”实现链接在评论中),并将适用于任何迭代 – 这在此时不是考虑因素,但我想可能会更晚.
如果迭代器在函数外部受到干扰,我也想知道潜在的陷阱.
for a,b in pairwise(iterator):
# do something
q = next(iterator)
…但据我所知,在这种情况下,pairwise_zed()和pairwise_tee()的行为完全相同(当然,首先这是一个该死的傻瓜事).
最佳答案
对于那些使用itertools的人来说,itertools tee实现是惯用的,尽管我很想使用islice而不是next来推进前导迭代器.
你的版本的一个缺点是,当你的状态存储在局部变量中时,将它扩展到n次迭代不太容易;我很想使用双端队列：
def pairwise_deque(iterator,n=2):
it = chain(iterator,repeat(None,n - 1))
d = collections.deque(islice(it,n - 1),maxlen=n)
for a in it:
d.append(a)
yield tuple(d)