python – 翻转列表中的每个第二对

flatPairs = [
    [x,y] if i % 2 == 0 else [y,x] for i,(x,y) in enumerate(
        zip(pleatedTuple[::2],pleatedTuple[1::2])
    )
]

您也可以使用循环从头开始构建：

flatPairs = []
for i,y) in enumerate(zip(pleatedTuple[::2],pleatedTuple[1::2])):
    if i % 2 == 0:
        flatPairs.append([x,y])
    else:
        flatPairs.append([y,x])

print(flatPairs)
[[0,9]]

选项2
使用Ned Batchelder的chunking subroutine chunks并翻转每个替代子列表：

# https://stackoverflow.com/a/312464/4909087
def chunks(l,n):
    """Yield successive n-sized chunks from l."""
    for i in range(0,len(l),n):
        yield l[i:i + n]

调用块并耗尽返回的生成器以获取对的列表：

flatPairs = list(chunks(pleatedTuple,n=2))

现在,用循环反转每隔一对.

for i in range(1,len(flatPairs),2):
    flatPairs[i] = flatPairs[i][::-1]

print(flatPairs)
[(0,1),(2,3),(4,5),(6,7),(8,9)]

请注意,在这种情况下,结果是元组列表.

性能
(仅限我的回答)
我对表演很感兴趣,所以我决定计算时间：

# Setup
pleatedTuple = tuple(range(100000))

# List comp
21.1 ms ± 1.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)    
# Loop
20.8 ms ± 1.71 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)
# chunks
26 ms ± 2.19 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,10 loops each)

为了获得更高的性能,您可以使用更高性能的替代方案替换块生成器：

flatPairs = list(zip(pleatedTuple[::2],pleatedTuple[1::2]))

然后根据需要用循环反转.这大大缩短了时间：

13.1 ms ± 994 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,100 loops each)

加速2倍,p！但要注意,这并不像发电机那样具有内存效率……