面试题：Python元组值遍历的性能优化与场景应用

Question

在处理一个非常大的元组（假设包含数百万个元素）时，常规的遍历方式可能会消耗大量内存或时间。请设计一种高效的遍历策略，在遍历过程中，每处理1000个元素就进行一次特定的计算（例如计算这1000个元素的平均值并记录），同时要尽量减少内存的占用。说明你的设计思路，并编写相应的Python代码实现。

Answer 1

设计思路

1. 使用生成器来逐步生成元组中的元素，避免一次性加载整个大元组到内存中。
2. 通过迭代生成器，每次取出1000个元素进行特定计算（这里是计算平均值并记录）。

Python代码实现

def large_tuple_generator(tuple_data):
    for item in tuple_data:
        yield item

def process_large_tuple(tuple_data):
    gen = large_tuple_generator(tuple_data)
    result = []
    while True:
        sub_list = []
        for _ in range(1000):
            try:
                sub_list.append(next(gen))
            except StopIteration:
                break
        if sub_list:
            avg = sum(sub_list) / len(sub_list)
            result.append(avg)
        if not sub_list:
            break
    return result

示例使用

假设 large_tuple 是包含数百万个元素的元组

large_tuple = tuple(range(10000))  # 这里仅为示例，实际应是数百万元素的元组
res = process_large_tuple(large_tuple)
print(res)