cómo dividir un iterable en trozos de tamaño constante

Posible duplicado:
¿Cómo se divide una lista en fragmentos de tamaño uniforme en Python?

Me sorprende no haber podido encontrar una función "por lotes" que tome como entrada un iterable y devuelva un iterable de iterables.

Por ejemplo:

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

o:

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

Ahora, escribí lo que pensé que era un generador bastante simple:

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

Pero lo anterior no me da lo que hubiera esperado:

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]

Entonces, me he perdido algo y esto probablemente muestra mi total falta de comprensión de los generadores de Python. ¿A alguien le importaría indicarme la dirección correcta?

[Editar: finalmente me di cuenta de que el comportamiento anterior ocurre solo cuando ejecuto esto dentro de ipython en lugar de python en sí]

Probablemente sea más eficiente (más rápido)

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

Ejemplo usando lista

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]

Evita la creación de nuevas listas.

FWIW, las recetas en el módulo itertools proporcionan este ejemplo:

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

Funciona así:

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

Como han señalado otros, el código que ha proporcionado hace exactamente lo que desea. Para otro enfoque itertools.islice, puede ver un ejemplo de la siguiente receta:

from itertools import islice, chain

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

Solo di una respuesta. Sin embargo, ahora creo que la mejor solución podría ser no escribir funciones nuevas. More-itertools incluye muchas herramientas adicionales y se chunkedencuentra entre ellas.

Extraño, parece funcionar bien para mí en Python 2.x

>>> 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]

Este es un fragmento de código muy corto que sé que no se usa leny funciona tanto en Python 2 como en 3 (no es mi creación):

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

Solución para Python 3.8 si está trabajando con iterables que no definen una lenfunción y se agotan:

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

Uso de ejemplo:

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]

Por supuesto, también podría implementarse sin el operador de morsa.

Esto es lo que uso en mi proyecto. Maneja iterables o listas de la manera más eficiente posible.

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]]

Esto funcionaría para cualquier iterable.

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))

Funcionaría así:

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

PD: No funcionaría si iterable tiene valores None.

Aquí hay un enfoque que usa la reducefunción.

Un trazador de líneas:

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, [[]])

O una versión más legible:

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, [[]])

Prueba:

>>> 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]]

Puede agrupar elementos iterables por su índice de lote.

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

A menudo es el caso cuando desea recopilar iterables internos, por lo que aquí hay una versión más avanzada.

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

Ejemplos:

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]]

Funcionalidad relacionada que puede necesitar:

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

Uso:

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

Obtiene el primer lote de la secuencia y también puede funcionar con otras estructuras de datos, como pandas dataframes ( df.iloc[batch(100,0)]) o numpy array ( array[batch(100,0)]).

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,)]

yo suelo

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)]
  

Siga tomando (como máximo) n elementos hasta que se acabe.

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