python:使用itertools将列表拆分为组的参数

这是一个关于使用标准库的快速代码的相对优点的问题,但是与手动滚动的替代方案相比,它是模糊的(至少对我来说)。在这 thread (以及它重复的其他方法),将列表分成组的“pythonic”方法似乎是使用itertools,如下面代码示例中的第一个函数(在 ΤΖΩΤΖΙΟΥ )

我喜欢第二个功能的原因是我能理解它是如何工作的,如果我不需要填充(比如说,把DNA序列转换成密码子),我可以在瞬间从记忆中复制出来。

ITertools的速度更好。特别是如果我们不想返回列表,或者我们想填充最后一个条目,itertools会更快。

还有哪些其他的参数支持标准库解决方案?

from itertools import izip_longest

def groupby_itertools(iterable, n=3, padvalue='x'):
    "groupby_itertools('abcde', 3, 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','x')"
    return izip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)

def groupby_my(L, n=3, pad=None):
    "groupby_my(list('abcde'), n=3, pad='x') --> [['a','b','c'], ['d','e','x']]"
    R = xrange(0,len(L),n)
    rL = [L[i:i+n] for i in R]
    if pad:
        last = rL[-1]
        x = n - len(last)
        if isinstance(last,list):
            rL[-1].extend([pad] * x)
        elif isinstance(last,str):
            rL[-1] += pad * x
    return rL

时机:

$ python -mtimeit -s 'from groups import groupby_my, groupby_itertools;  L = list("abcdefghijk")' 'groupby_my(L)'
100000 loops, best of 3: 2.39 usec per loop

$ python -mtimeit -s 'from groups import groupby_my, groupby_itertools;  L = list("abcdefghijk")' 'groupby_my(L[:-1],pad="x")'
100000 loops, best of 3: 4.67 usec per loop

$ python -mtimeit -s 'from groups import groupby_my, groupby_itertools;  L = list("abcdefghijk")' 'groupby_itertools(L)'
1000000 loops, best of 3: 1.46 usec per loop

$ python -mtimeit -s 'from groups import groupby_my, groupby_itertools;  L = list("abcdefghijk")' 'list(groupby_itertools(L))'
100000 loops, best of 3: 3.99 usec per loop

编辑:我会在这里更改函数名(见Alex的答案),但是有太多的函数名我决定发布这个警告。