我已经改变了一些使用列表来使用双端队列的代码。我无法再切入它,因为我收到了错误:
TypeError:序列索引必须是整数,而不是'slice'
这是一个显示问题的REPL。
>>> import collections
>>> d = collections.deque()
>>> for i in range(3):
... d.append(i)
...
>>> d
deque([0, 1, 2])
>>> d[2:]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: sequence index must be integer, not 'slice'
那么,是否有一种解决方法来支持在Python中切换到deques?
答案 0 :(得分:27)
尝试itertools.islice()
。
deque_slice = collections.deque(itertools.islice(my_deque, 10, 20))
索引到deque
需要每次都从一开始就遵循链接列表,因此islice()
方法,跳过项目以获得切片的开头,将提供最佳性能(更好)而不是将其编码为每个元素的索引操作。)
您可以轻松编写一个deque
子类,为您自动执行此操作。
class sliceable_deque(collections.deque):
def __getitem__(self, index):
if isinstance(index, slice):
return type(self)(itertools.islice(self, index.start,
index.stop, index.step))
return collections.deque.__getitem__(self, index)
请注意,您不能对islice
使用负数索引或步长值。可以对此进行编码,如果采用子类方法,可能值得这样做。对于负启动或停止,您只需添加双端队列的长度;对于消极步骤,您需要在某处放置reversed()
。我会把它留作练习。 : - )
切片的deque
测试会略微降低从if
检索单个项目的效果。如果这是一个问题,您可以使用EAFP模式来稍微改善这种情况 - 由于需要处理异常而使切片路径的性能略有降低:
class sliceable_deque(collections.deque):
def __getitem__(self, index):
try:
return collections.deque.__getitem__(self, index)
except TypeError:
return type(self)(itertools.islice(self, index.start,
index.stop, index.step))
当然,与常规deque
相比,还有一个额外的函数调用,所以如果你真的关心性能,你真的想要添加一个单独的slice()
方法等。 / p>
答案 1 :(得分:8)
如果需要考虑表现,请考虑this answer中建议的直接访问/理解方法。它比大型集合上的islice
要快得多:
import timeit
setup = """
import collections, itertools
d = collections.deque(range(10000))
"""
print timeit.timeit('list(itertools.islice(d, 9000, 9010))', setup, number=10000)
## 0.631947040558
print timeit.timeit('[d[i] for i in range(9000, 9010)]', setup, number=10000)
## 0.0292208194733
根据下面的@RaymondHettinger评论,理解方法只有在切片很短时才会更好。在较长的切片上,islice
令人信服地获胜。例如,以下是从偏移量6000中切割10,000个项目deque的时间:
offset length islice compr 6000 10 400.496 46.611 6000 50 424.600 183.988 6000 90 432.277 237.894 6000 130 441.289 352.383 6000 170 431.299 404.596 6000 210 456.405 546.503 6000 250 448.895 575.995 6000 290 485.802 778.294 6000 330 483.704 781.703 6000 370 490.904 948.501 6000 410 500.011 875.807 6000 450 508.213 1045.299 6000 490 518.894 1010.203 6000 530 530.887 1192.784 6000 570 534.415 1151.013 6000 610 530.887 1504.779 6000 650 539.279 1486.802 6000 690 536.084 1650.810 6000 730 549.698 1454.687 6000 770 564.909 1576.114 6000 810 545.001 1588.297 6000 850 564.504 1711.607 6000 890 584.197 1760.793 6000 930 564.480 1963.091 6000 970 586.390 1955.199 6000 1010 590.706 2117.491
这种理解能够很快地完成几个切片,但随着长度的增长,性能会急剧下降。 islice
在较小的切片上较慢,但其平均速度要好得多。
这是我测试的方式:
import timeit
size = 10000
repeats = 100
setup = """
import collections, itertools
d = collections.deque(range(%d))
""" % size
print '%5s\t%5s\t%10s\t%10s' % ('offset', 'length', 'islice', 'compr')
for offset in range(0, size - 2000, 2000):
for length in range(10, 2000, 40):
t1 = timeit.timeit('list(itertools.islice(d, %d, %d))' % (offset, offset + length), setup, number=repeats)
t2 = timeit.timeit('[d[i] for i in range(%d, %d)]' % (offset, offset + length), setup, number=repeats)
print '%5d\t%5d\t%10.3f\t%10.3f' % (offset, length, t1 * 100000, t2 * 100000)