Что такое chunk python
Python: Split a List into n Chunks (4 Ways)
Lists in Python are mutable and heterogenous, meaning they can be changed and can contain items of different data types. They are also ordered, meaning their order matters and items can be accessed by their index position.
Knowing how to work with lists in Python is an import skill to learn. Here, you’ll learn how to use Python to split a list into chunks.
The Quick Answer: Use List Indexing
Use a for loop to split a Python list into chunks
How to Access a Python List by Its Index
One of the many wonderful properties of lists, is that they are ordered. This means that we can access an item, or a range of items, by its index. Let’s see how Python list indices work:
Split Lists into Chunks Using a For-Loop
For-loops in Python are an incredibly useful tool to use. They make a lot of Python methods easy to implement, as well as easy to understand.
For this reason, let’s start off by using a for-loop to split our list into different chunks.
One of the ways you can split a list is into n different chunks. Let’s see how we can accomplish this by using a for loop:
Let’s take a look at what we’ve done here:
We can see that this is a fairly straightforward way of breaking a Python list into chunks. Next, you’ll learn how to do accomplish this using Python list comprehensions.
Want to learn more? If you’d like to learn more about Python for-loops, check out my in-depth tutorial here, which will teach you all you need to know!
Split Python Lists into Chunks Using a List Comprehension
In many cases, Python for-loops can be rewritten in a more Pythonic way by writing them as one-liners called list comprehensions. List comprehensions in Python have a number of useful benefits over for-loops, including not having to instantiate an empty list first, and not having to break your for-loop over multiple lines.
To learn more about list comprehensions in Python, check out my YouTube tutorial below:
Let’s see how we can write a Python list comprehension to break a list into chunks:
Before we break down this code, let’s see what the basic syntax of a Python list comprehension looks like:
How List Comprehensions work in Python
Now let’s break down our code to see how it works:
While this approach is a little faster to type, whether or not it is more readable than a for-loop, is up for discussion. Let’s learn how to split our Python lists into chunks using numpy.
Want to learn more? Check out my in-depth tutorial about Python list comprehensions by clicking here!
Split Lists into Chunks Using numpy
In this section of the tutorial, we’ll use the numpy array_split() method to split our Python list into chunks.
Let’s see how we can use numpy to split our list:
This is a fairly long way of doing things, and we can definitely cut it down a little bit. Let’s see how that can be done:
Let’s break this down a little bit:
Want to learn more about division in Python? Check out my tutorial on how to use floored integer division and float division in Python in this tutorial here.
Split Lists into Chunks Using Itertools
Let’s see how we can use itertools library to split a list into chunks. In particular, we can use the zip_longest function to accomplish this.
Let’s see how we can do this:
We can see here that we can have a relatively simple implementation that returns a list of tuples. Notice one of the things that’s done here is split the list into chunks of size n, rather than into n chunks.
Conclusion
chunk — Read IFF chunked data¶
Source code: Lib/chunk.py
This module provides an interface for reading files that use EA IFF 85 chunks. 1 This format is used in at least the Audio Interchange File Format (AIFF/AIFF-C) and the Real Media File Format (RMFF). The WAVE audio file format is closely related and can also be read using this module.
A chunk has the following structure:
Size of chunk in big-endian byte order, not including the header
Data bytes, where n is the size given in the preceding field
Pad byte needed if n is odd and chunk alignment is used
The ID is a 4-byte string which identifies the type of chunk.
The size field (a 32-bit value, encoded using big-endian byte order) gives the size of the chunk data, not including the 8-byte header.
Usually an IFF-type file consists of one or more chunks. The proposed usage of the Chunk class defined here is to instantiate an instance at the start of each chunk and read from the instance until it reaches the end, after which a new instance can be instantiated. At the end of the file, creating a new instance will fail with an EOFError exception.
A Chunk object supports the following methods:
Returns the name (ID) of the chunk. This is the first 4 bytes of the chunk.
Returns the size of the chunk.
Close and skip to the end of the chunk. This does not close the underlying file.
Set the chunk’s current position. The whence argument is optional and defaults to 0 (absolute file positioning); other values are 1 (seek relative to the current position) and 2 (seek relative to the file’s end). There is no return value. If the underlying file does not allow seek, only forward seeks are allowed.
Return the current position into the chunk.
Read at most size bytes from the chunk (less if the read hits the end of the chunk before obtaining size bytes). If the size argument is negative or omitted, read all data until the end of the chunk. An empty bytes object is returned when the end of the chunk is encountered immediately.
“EA IFF 85” Standard for Interchange Format Files, Jerry Morrison, Electronic Arts, January 1985.
Разбить список на равные части в Python 3
В этой статье я рассмотрю способы, с помощью которых можно разбить список на части четкого размера на основе пользовательских методов или с помощью встроенных модулей.
Введение
Разбиение строк и списков — это типичная задача программиста. Иногда нам приходится разбивать наши данные особым образом, но чаще — на равные части.
Язык не имеет встроенной функции для этого, и в этом уроке я покажу, как разбить список в Python.
В большинстве случаев это можно сделать с помощью генераторов:
Хотя есть и другие интересные способы сделать это, каждый со своими плюсами и минусами!
На равные части из n элементов
Список может быть разделен на основе размера определенного фрагмента. Это означает, что мы можем определить размер данной части. Если подмножество списка не вписывается в размер определенного фрагмента, заполнители должны быть вставлены вместо пустых держателей элементов. В этих случаях я буду использовать функцию None.
Давайте создадим новый файл и начнем программирование:
Приведенная выше функция func_chunk принимает аргументы: lst для списка и chunk_size для числа, на которое его нужно разделить. Функция выполняет итерацию по списку с приращением размера фрагмента n.
Ожидается, что каждый фрагмент будет иметь размер, заданный в качестве аргумента. Если элементов недостаточно для разделения на один и тот же размер, оставшиеся неиспользуемые элементы заполняются None.
Список был разделен на равные части по 3 элемента в каждой.
Python имеет утилиты для упрощения этого процесса. Мы можем использовать функцию zip_longest из itertools для упрощения предыдущей функции.
Давайте создадим новый файл и напишем следующий код:
Этот код повторяет элементы и возвращает фрагмент желаемой длины на основе предоставленных вами аргументов.
Мы поместили в коде 4 аргументf i_. Функция zip_longest агрегирует и возвращает элементы из каждой итерации. В этом случае она будет агрегировать элементы из списка, который повторяется 4. Затем создается множество итераторов, содержащих 4 последовательных элементов, которые после преобразуются в список и возвращаются.
Вывод программы будет таков:
Эта более короткая функция приводит к тому же выводу программы. Однако этот метод более ограничен, так как нам приходится вручную писать, сколько элементов мы хотим в коде, и немного неудобно просто помещать кучу i_ в вызов zip_longest.
Лучшим решением было бы использование генераторов. Давайте создадим новый файл:
Этот генератор дает подсписок, содержащий n элементов. В конце концов, это дало бы подсписок для каждой части.
Этот метод работает лучше всего, если вам не нужно заполнение кода с помощью None или иным образом.
На n равных частей
В предыдущем разделе мы разбили список на основе размера отдельных фрагментов так, чтобы каждый фрагмент имел одинаковое количество элементов. Есть и другой способ интерпретировать эту проблему.
Что мы делаем, когда хотим разбить список не по количеству элементов в каждом фрагменте, а по количеству фрагментов, которые мы хотим создать?
Например, вместо того, чтобы разбивать список на части, где каждая часть имеет 7 элементов, мы хотим разбить список на 7 равных частей. В этом случае мы можем не знать размер каждой части.
Логика аналогична предыдущим методам, однако размер части — это предельное значение длины списка, деленное на количество требуемых частей. Как и в предыдущих примерах кода, если в части есть свободные места, они будут заполнены значением None:
Мы определяем, сколько списков нам нужно создать и сохранить это значение в n. Затем мы создаем подсписок для двух элементов одновременно, заполняя выходные данные в случае, если размер нашего фрагмента меньше желаемой длины.
Как видно из приведенных выше выходных данных, список был разделен на 3 отдельных подспискf равных размеров на основе предоставленного аргумента c_num.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели способы, с помощью которых можно разбить список на части равного размера на основе пользовательских методов и с помощью встроенных модулей.
Методы, упомянутые в этой статье, не ограничиваются теми, которые были прописаны здесь, но есть множество других творческих способов, с помощью которых вы также можете разделить свой список на равные части!
Split List Into Chunks in Python
One of the Python data structures that can contain mixed values or elements within it is called lists. This article will introduce various ways to split a list into chunks. You can use any code example that fits your specifications.
Split List in Python to Chunks Using the List Comprehension Method
We can use list comprehension to split a Python list into chunks. It is an efficient way to encapsulate the operations to make the code easier to understand.
The complete example code is given below.
Split List in Python to Chunks Using the itertools Method
This method provides a generator that must be iterated using a for loop. A generator is an efficient way of describing an iterator.
[iter(iterable)]*n generates one iterator and iterated n times in the list. A round-robin of every iterator is then effectively done by izip-longest ; since this is a similar iterator, each such call is advanced, resulting in each such zip-round-robin producing one tuple of n objects.
Split List in Python to Chunks Using the lambda Function
It is possible to use a basic lambda function to divide the list into a certain size or smaller chunks. This function works on the original list and N-sized variable, iterate over all the list items and divides it into N-sized chunks.
The complete example code is given below:
Split List in Python to Chunks Using the lambda & islice Method
A lambda function can be used with the islice function and produce a generator that iterates over the list. The islice function creates an iterator that extracts selected items from the iterable. If the start is non-zero, the iterable elements will be skipped before the start is reached. Elements are then returned consecutively unless a step is set higher than one that results in the skipping of items.
The complete example code is given below:
Split List in Python to Chunks Using the NumPy Method
The complete example code is given below:
The arange function ordered the values according to the given argument and the array_split() function produces the list/sub-arrays based on the parameter given in it as a parameter.
Python split list into n chunks
I know this question has been covered many times but my requirement is different.
As you can see I didn’t get 6 chunks (six sublists with elements of original list). How do I divide a list in such a way that I get exactly n chunks which may be even or uneven
18 Answers 18
You can also use numpy.split but that one throws in error if the length is not exactly divisible.
If order doesn’t matter:
The solution(s) below have many advantages:
The code above produces the below output for l = range(16) and n = 6 :
If you need the chunks to be sequential instead of striped use this:
Which for l = range(16) and n = 6 produces:
See this stackoverflow link for more information on the advantages of generators.
more_itertools.divide is one approach to solve this problem:
As shown, if the iterable is not evenly divisible, the remaining items are distributed from the first to the last chunk.
See more about the more_itertools library here.
My answer is to simply use python built-in Slice:
It returns an iterator instead of a list for efficiency (I’m assuming you want to loop over the chunks), but you can replace that with a list comprehension if you want. When the number of items is not divisible by number of chunks, the last chunk is smaller than the others.
EDIT: Fixed second example to show that it doesn’t handle one edge case
Here take my 2 cents..
One way would be to make the last list uneven and the rest even. This can be done as follows:
Assuming you want to divide into n chunks:
This method simply divides the length of the list by the number of chunks and, in case the length is not a multiple of the number, adds the extra elements in the last list.
k is number of chunks
If you want to have the chunks as evenly sized as possible:
In cases, where your list contains elements of different types or iterable objects that store values of different types (f.e. some elements are integers, and some are strings), if you use array_split function from numpy package to split it, you will get chunks with elements of same type:
If you would like to have initial types of elements in chunks after splitting of list, you can modify source code of array_split function from numpy package or use this implementation:
This solution is based on the zip «grouper» pattern from the Python 3 docs. The small addition is that if N does not divide the list length evenly, all the extra items are placed into the first chunk.
The advantages of this solution are that it preserves the order of the original list, and is written in a functional style that lazily evaluates the list only once when called.
Note that because it returns an iterator, the result can only be consumed once. If you want the convenience of a non-lazy list, you can wrap the result in list :