以迭代方式跳过元素的优雅方式

小编典典

以迭代方式跳过元素的优雅方式

python

我有一个大的可迭代项，实际上，由以下给定：

itertools.permutations(range(10))

我想访问百万分之一的元素。我确实以不同的方式解决了问题。

强制迭代到列表并获取第1000000个元素：
```
return list(permutations(range(10)))[999999]
```
手动跳过直到999999的元素：
```
p = permutations(range(10))
```
for i in xrange(999999): p.next()
return p.next()
手动跳过元素v2：
```
p = permutations(range(10))
```
for i, element in enumerate(p):
if i == 999999:
return element

使用itertools中的islice：

return islice(permutations(range(10)), 999999, 1000000).next()

但是我仍然觉得，没有一个是python做到这一点的优雅方法。第一种选择太昂贵了，它只需要访问一个元素就需要计算整个可迭代项。如果我没有记错的话，islice在内部执行的方法与方法2相同，几乎与第3种完全相同，也许它具有更多的冗余操作。

因此，我很好奇，想知道python中是否存在其他某种方式来访问可迭代的具体元素，或者至少以某种更为优雅的方式跳过了第一个元素，或者我是否只需要使用一个以上。

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2021-01-20

共1个答案

小编典典

使用itertools配方consume跳过n元素：

def consume(iterator, n):
    "Advance the iterator n-steps ahead. If n is none, consume entirely."
    # Use functions that consume iterators at C speed.
    if n is None:
        # feed the entire iterator into a zero-length deque
        collections.deque(iterator, maxlen=0)
    else:
        # advance to the empty slice starting at position n
        next(islice(iterator, n, n), None)

注意islice()那里的电话；它使用n, n，实际上不返回 任何内容 ，并且该next()函数返回到默认值。

简化为示例，您要跳过999999个元素，然后返回元素1000000：

return next(islice(permutations(range(10)), 999999, 1000000))

islice() 处理C语言中的迭代器，Python循环无法胜任。

为了说明这一点，以下是每种方法仅重复10次的时间：

>>> from itertools import islice, permutations
>>> from timeit import timeit
>>> def list_index():
...     return list(permutations(range(10)))[999999]
... 
>>> def for_loop():
...     p = permutations(range(10))
...     for i in xrange(999999): p.next()
...     return p.next()
... 
>>> def enumerate_loop():
...     p = permutations(range(10))
...     for i, element in enumerate(p):
...         if i == 999999:
...             return element
... 
>>> def islice_next():
...     return next(islice(permutations(range(10)), 999999, 1000000))
... 
>>> timeit('f()', 'from __main__ import list_index as f', number=10)
5.550895929336548
>>> timeit('f()', 'from __main__ import for_loop as f', number=10)
1.6166789531707764
>>> timeit('f()', 'from __main__ import enumerate_loop as f', number=10)
1.2498459815979004
>>> timeit('f()', 'from __main__ import islice_next as f', number=10)
0.18969106674194336

该islice()方法比下一个最快的方法快近7倍。

2021-01-20