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假设我有一个非常大的整数列表,它占用了大量的内存。如果列表的整数以偶数递增,我就可以轻松地将列表表示为一个相对不占用内存的迭代器。但是对于更复杂的模式,将此列表表示为迭代器将变得更加困难。
有没有可以分析整数列表并返回“优化”迭代器的 Python 包?或者我可以研究实现此目标的方法?
最佳答案
我的概念证明,使用 lzma库 ( backport for python 2 ) 压缩到内存。您可以使用磁盘上的文件代替内存缓冲区:
import io
import random
import struct
import sys
from backports import lzma
# Create array of integers with some duplicates
data = []
for i in xrange(0, 2000):
data += [random.randint(-sys.maxint, sys.maxint)] * random.randint(0, 500)
print('Uncompressed: {}'.format(len(data)))
buff = io.BytesIO()
fmt = 'i' # check https://docs.python.org/3/library/struct.html#format-characters
lzma_writer = lzma.LZMAFile(buff, 'wb')
for i in data:
lzma_writer.write(struct.pack(fmt, i))
lzma_writer.close()
print('Compressed: {}'.format(len(buff.getvalue())))
buff.seek(0)
lzma_reader = lzma.LZMAFile(buff, 'rb')
size_of = struct.calcsize(fmt)
def generate():
r = lzma_reader.read(size_of)
while len(r) != 0:
yield struct.unpack(fmt, r)[0]
r = lzma_reader.read(size_of)
# Test if it is same array
res = list(generate())
print res == data
结果:
Uncompressed: 496225
Compressed: 11568
True
关于python - 如何为一长串整数创建优化的迭代器?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43691131/
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