|
Функции groupby() и starmap() модуля itertoolsКурс по стандартной библиотеке: https://stepik.org/a/259466?utm_source=proproprogs Это занятие мы с вами начнем с рассмотрения функции groupby() модуля itertools, которая позволяет группировать элементы коллекций по определенным ключам. Синтаксис этой функции следующий: itertools.groupby(iterable, key=None) Она возвращает итератор, который, в свою очередь, выдает кортежи формата: (ключ, группа) Рассмотрим ее работу на конкретных примерах. Пусть имеется последовательность из оценок учащегося: marks = (2, 2, 2, 3, 5, 4, 4, 3) Требуется сгруппировать их по оценкам. Для этого вначале последовательность обязательно нужно упорядочить по ключам. Это требование использования функции groupby(). В нашем случае ключи – это сами оценки, поэтому просто отсортируем этот список, получим: s_marks = sorted(marks) После этого список s_marks укажем в функции groupby(): it_res = groupby(s_marks) pprint.pprint(list(it_res)) После запуска программы в консоли увидим список из кортежей: [(2, <itertools._grouper object at
0x000001C33225B580>),
Смотрите, у нас образовались ключи со значениями оценок и группы, которые можно получить через соответствующие итераторы. Давайте их полностью развернем, например, так: for k, g in groupby(s_marks): print(k, list(g)) Получим: 2
[2, 2, 2]
Действительно, у нас три двойки, две тройки и четверки, и одна пятерка. Давайте усложним пример и сгруппируем слова по первым буквам: names = ["Антон", "Алексей", "Николай", "Никита", "Андрей", "Сергей", "Афанасий", "Степан" ] Вначале не забывает выполнить сортировку этого списка по ключу. Так как ключ – первая буква слова, то алгоритм сортировки будет выглядеть следующим образом: names.sort(key=lambda x: x[0]) # ['Антон', 'Алексей', 'Андрей', 'Афанасий', 'Николай', 'Никита', 'Сергей', 'Степан'] После этого группируем слова по первой букве: for k, g in groupby(names, key=lambda x: x[0]): print(k, list(g)) Получим: А
['Антон', 'Алексей', 'Андрей', 'Афанасий']
Обратите внимание, что ключ определяется с помощью лямбда-функции в параметре key функции groupby(). Если ее не указывать, то ключами будут выступать слова целиком и результат станет совсем иным – не то, что нам требовалось. Поэтому наличие лямбда-функции здесь строго обязательно. Давайте рассмотрим еще один пример группировки. Пусть у нас имеется список из словарей с информацией о поездках: trips = [ {'name': 'Сергей', 'city': 'Москва', 'duration': 10}, {'name': 'Федор', 'city': 'Сочи', 'duration': 7}, {'name': 'Кирилл', 'city': 'Сочи', 'duration': 10}, {'name': 'Алексей', 'city': 'Питер', 'duration': 7}, {'name': 'Елена', 'city': 'Москва', 'duration': 10}, ] Требуется сгруппировать эти данные по городам пребывания. Сделать это можно следующим образом: s_trips = sorted(trips, key=lambda x: x['city']) for k, g in groupby(s_trips, key=lambda x: x['city']): print(k, list(g)) Получим результат: Москва
[{'name': 'Сергей', 'city': 'Москва', 'duration': 10}, {'name': 'Елена',
'city': 'Москва', 'duration': 10}]
В качестве домашнего задания выполните группировку данных списка trips по времени пребывания (полю duration). Функция starmap()Следующая весьма полезная функция starmap() модуля itertools работает по аналогии с уже знакомой нам функцией map() из базового курса по языку Python. Напомню, что функция map() позволяет к элементам коллекций применять заданную функцию. Очень частый пример – это ввод значений с клавиатуры и преобразования их к заданному типу: digits_it = map(int, input().split()) # итератор для перебора введенных данных digits = tuple(digits_it) # кортеж из введенных чисел Но функцию map() можно применить и для обработки сразу нескольких коллекций. Например: data_x = [5, 3, 2] data_y = [4, 8, 7] sum_it = map(lambda x, y: x + y, data_x, data_y) sum_data = tuple(sum_it) # (9, 11, 9) Получим результаты суммирования соответствующих величин из первого и второго списка. Функция starmap() в целом работает по аналогичному принципу, только ей можно передавать всего одну итерируемую коллекцию. Чтобы повторить последний пример, воспользуемся следующим списком: data = [(5, 4), (3, 8), (2, 7)] и суммирование элементов кортежей можно реализовать так: sum_it = starmap(lambda x, y: x + y, data) sum_data = tuple(sum_it) # (9, 11, 9) То есть аргументами лямбда-функции являются распакованные значения кортежей (или любых других допустимых коллекций). Конечно, вместо отдельного описания списка data мы могли бы воспользоваться исходными списками data_x, data_y: sum_it = starmap(lambda x, y: x + y, zip(data_x, data_y)) Результат будет аналогичный. Если же попытаться в starmap() указать итерируемый объект без возможности распаковки его элементов, например: sum_it = starmap(lambda x: x, data_x) то возникнет ошибка. В отличие от функции map(), которая отработает здесь без ошибок. Курс по стандартной библиотеке: https://stepik.org/a/259466?utm_source=proproprogs Видео по теме |
