将数组拆分为块 Python

在编写Python代码时，有时需要将一个大的数组或者列表拆分成多个小块或者分组以方便处理。这种操作通常被称为数组拆分或者数组分块。在Python中，可以使用不同的方法来实现数组拆分。下面将介绍两种主要的实现方法。

方法一: 使用切片

使用切片来实现数组拆分非常简单，只需要使用Python中的切片语法即可。具体操作如下：

def chunk(lst, size):
    return [lst[i:i+size] for i in range(0, len(lst), size)]

# 示例
print(chunk([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 3))
# 输出: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7]]

在上面的代码中，我们定义了一个chunk方法，其中lst表示要拆分的数组或列表，size表示每个小块的大小。 利用Python的列表推导式，扫描数组，对其进行切片，然后生成一个新的列表来存储拆分后的块。切片中的len(lst)表示原始数组的长度，i表示当前迭代的索引位置。因为每个小块的大小是相同的，我们可以使用步长为size的方式来逐渐递增索引位置，直到超过原始数组的长度。

方法二: 使用yield

使用yield关键字实现数组拆分的方法，可以让代码更加简单，更易于阅读理解。下面是使用yield实现的代码：

def chunk(lst, size):
    for i in range(0, len(lst), size):
        yield lst[i:i + size]

# 示例
for chunk in chunk([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 3):
    print(chunk)
# 输出:
# [1, 2, 3]
# [4, 5, 6]
# [7]

在上面的代码中，我们定义了一个chunk方法，其中lst表示要拆分的数组或者列表，size表示每个小块的大小。使用Python的yield关键字，来将切片的结果依次返回给调用者，而不是一次性生成整个新列表。由于yield是一个迭代器，所以可以避免在存储拆分后的结果时浪费额外的空间。

总结

以上两种方法都可以很好地实现数组拆分，每种方法都有其优点和缺点。使用切片可以一次性生成整个拆分后的列表，但是占用的内存空间大，不适用于大型数据集。使用yield可以节省内存空间，但是需要对拆分后的每个块进行单独迭代操作。具体使用哪种方法，需要根据具体的需求来决定。