今回の記事はPythonのlistのスライスの小ネタです。リストを長さnのリストに分割する方法を紹介します。
これは次のようなコードで実現できます。
例として、長さが17のリストを生成し、n=5個ずつに分けてprintしています。
data = list(range(17))
print(data)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
print(len(data))
# 17
n = 5
for i in range(0, len(data), n):
print(data[i: i+n])
"""
[0, 1, 2, 3, 4]
[5, 6, 7, 8, 9]
[10, 11, 12, 13, 14]
[15, 16]
"""range(0, len(data), n)によって、 0, 5, 10, 15 というn=5 ずつ増える数列を生成して、[i: i+5]というスライスで配列を切り出しているだけですね。
さっと書いて動くのを見ると何の変哲もないコードのように思えますが、実はPythonのlistのスライスの非常に便利な仕様を活用しています。
それは、スライスの範囲が元のリストのインデックスからはみ出していても問題なく動くと言うことです。
i=15の時、[i: i+5]は[15: 20]ですが、元のlist は長さが17なので、20番目の要素などありません。しかし、このスライスは、切り出せた分だけ切り出して動いてくれるのでこのコードがエラーにならずに動作するのです。
もしこの仕様がなければ、i+nが配列の長さを超えていないかどうかで分岐を一つ書く必要があるところでした。
ちなみに、スライスではなくインデックスで要素を取り出す場合は当然ですがインデックスの最大値を超えた値を入れるとエラーになります。
print(data[15: 20]) # スライスの範囲がlistの長さを超えていても動く
# [15, 16]
print(data[100: 200]) # これも動く
# []
try:
print(data[20]) # これはエラーになる
except Exception as e:
print(e)
# list index out of range正直この技を使う機会はあまりないのですが、例えばAmazon Comprehendような1回に渡せるデータ数に上限があるAPIで大量のデータを処理するときなどに利用できます。
APIが受け入れてくれる上限のデータ数でリストを区切って順に実行したりできますね。