Liste in gleich große Teile aufteilen

[anogayales]

Hallo allerseits,

ich möchte in Liste in n Unterlisten aufteilen, sprich:

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input_list = range(5)
print input_list
print split(input_list, 3)

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[0, 1, 2, 3, 4]
[[0], [1], [2, 3, 4]]

Falls die Rechnung nicht ganz aufgeht, sollen die Elemente an die letzte Liste gehängt werden. Naiv hab ich das ganze hier implementiert:

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def split(list, number_of_chunks):
    chunk_size = len(list) / number_of_chunks
    remainder = len(list) % number_of_chunks
    
    temp_list = [list[(x*chunk_size):(x*chunk_size)+chunk_size] for x in range(number_of_chunks)]
    
    if remainder != 0:
        temp_list[-1] = temp_list[-1] + list[-remainder:]
    
    
    return temp_list

Nun möchte ich aber die unschöne List-Comprehension entfernen.
Geht das irgendwie eleganter?
(Mir ist klar, dass ich mit list die interne python Funktion überschreibe.)

Grüße,
anogayales

[BlackJack]

@anogayales: Man könnte die LC etwas anders formulieren, aber wichtiger erscheint mir sich auch um die "Randfälle" zu kümmern, zum Beispiel kleine Listen bei denen `chunksize` 0 ist oder gar die leere Liste.

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def split(sequence, number_of_chunks):
    if not sequence:
        return []
    
    chunk_size, remainder = divmod(len(sequence), number_of_chunks)
    
    if chunk_size:
        result = [sequence[x:x+chunk_size]
                  for x in xrange(0, number_of_chunks * chunk_size, chunk_size)]
    else:
        result = [[]]
    
    if remainder:
        result[-1].extend(sequence[-remainder:])
    
    return result

[anogayales]

Vielen Dank!

Es geht darum eine Liste in gleich große Teile aufzuteilen, damit mehrere Prozessoren mit dem jeweiligen Listenteil rechnen können. Vielleicht wäre es auch sinnvoll die restlichen Elemente in den anderen Listen gleichmäßig zu verteilen.

Bietet einem das multiprocessing Modul schon so eine art "Aufteilung" an oder ist meine Überlegung richtig, diese Listenteile selbst zu erstellen?

Grüße,
anogayales

[BlackJack]

@anogayales: Schau Dir mal die Methoden von `multiprocessing.Pool` an.