Я хочу рассчитать среднюю временную дельту между датами в списке. Хотя следующее работает хорошо, мне интересно, есть ли более разумный способ?
delta = lambda last, next: (next - last).seconds + (next - last).days * 86400
total = sum(delta(items[i-1], items[i]) for i in range(1, len(items)))
average = total / (len(items) - 1)
Кстати, если у вас есть список timedeltas или datetimes, зачем вы вообще занимаетесь математикой?
datetimes = [ ... ]
# subtracting datetimes gives timedeltas
timedeltas = [datetimes[i-1]-datetimes[i] for i in range(1, len(datetimes))]
# giving datetime.timedelta(0) as the start value makes sum work on tds
average_timedelta = sum(timedeltas, datetime.timedelta(0)) / len(timedeltas)
[a - b for a, b in zip(datetimes[:-1], datetimes[1:])]
- person abukaj; 06.03.2017
datetimes[i]-datetimes[i-1]
- person sachleen; 01.09.2017
Попробуй это:
from itertools import izip
def average(items):
total = sum((next - last).seconds + (next - last).days * 86400
for next, last in izip(items[1:], items))
return total / (len(items) - 1)
На мой взгляд, делать это так более читабельно. Комментарий для менее склонных к математике читателей вашего кода может помочь объяснить, как вы вычисляете каждую дельту. Что бы это ни стоило, одно выражение генератора имеет наименьшее (и я думаю, наименее медленное) инструкции кода операции из всего, на что я смотрел.
# The way in your question compiles to....
3 0 LOAD_CONST 1 (<code object <lambda> at 0xb7760ec0, file
"scratch.py", line 3>)
3 MAKE_FUNCTION 0
6 STORE_DEREF 1 (delta)
4 9 LOAD_GLOBAL 0 (sum)
12 LOAD_CLOSURE 0 (items)
15 LOAD_CLOSURE 1 (delta)
18 BUILD_TUPLE 2
21 LOAD_CONST 2 (<code object <genexpr> at 0xb77c0a40, file "scratch.py", line 4>)
24 MAKE_CLOSURE 0
27 LOAD_GLOBAL 1 (range)
30 LOAD_CONST 3 (1)
33 LOAD_GLOBAL 2 (len)
36 LOAD_DEREF 0 (items)
39 CALL_FUNCTION 1
42 CALL_FUNCTION 2
45 GET_ITER
46 CALL_FUNCTION 1
49 CALL_FUNCTION 1
52 STORE_FAST 1 (total)
5 55 LOAD_FAST 1 (total)
58 LOAD_GLOBAL 2 (len)
61 LOAD_DEREF 0 (items)
64 CALL_FUNCTION 1
67 LOAD_CONST 3 (1)
70 BINARY_SUBTRACT
71 BINARY_DIVIDE
72 STORE_FAST 2 (average)
75 LOAD_CONST 0 (None)
78 RETURN_VALUE
None
#
#doing it with just one generator expression and itertools...
4 0 LOAD_GLOBAL 0 (sum)
3 LOAD_CONST 1 (<code object <genexpr> at 0xb777eec0, file "scratch.py", line 4>)
6 MAKE_FUNCTION 0
5 9 LOAD_GLOBAL 1 (izip)
12 LOAD_FAST 0 (items)
15 LOAD_CONST 2 (1)
18 SLICE+1
19 LOAD_FAST 0 (items)
22 CALL_FUNCTION 2
25 GET_ITER
26 CALL_FUNCTION 1
29 CALL_FUNCTION 1
32 STORE_FAST 1 (total)
6 35 LOAD_FAST 1 (total)
38 LOAD_GLOBAL 2 (len)
41 LOAD_FAST 0 (items)
44 CALL_FUNCTION 1
47 LOAD_CONST 2 (1)
50 BINARY_SUBTRACT
51 BINARY_DIVIDE
52 RETURN_VALUE
None
В частности, отбрасывание лямбды позволяет избежать замыкания, построения кортежа и загрузки двух замыканий. В любом случае вызываются пять функций. Конечно, такая забота о производительности смешна, но приятно знать, что происходит под капотом. Самое главное — это читабельность, и я думаю, что такой подход также дает высокие оценки.
