Python教程：高效将列表数据按月份和年份分块存储

import itertools

# 1. 定义时间维度
# 月份列表
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
# 年份列表
years = ['2024', '2025', '2026', '2027', '2028', '2029', '2030', '2031', '2032']

# 模拟一个包含50个客户邮箱的列表
# 实际应用中，这可能是一个从文件读取的列表
customer_emails = [f'email{i+1}@example.com' for i in range(50)]

# 2. 生成时间序列 (月-年组合)
# 注意：这里需要确保先遍历年份，再遍历月份，以得到正确的顺序
# 例如：Jan-2024, Feb-2024, ..., Dec-2024, Jan-2025, ...
month_years = [f"{m}-{y}" for y in years for m in months]

def generate_monthly_customer_chunks(data_list, time_periods, chunk_size=500):
    """
    将一个列表分块，并将其分配给一系列时间周期。

    参数:
    data_list (list): 待分块的原始列表。
    time_periods (list): 包含时间周期字符串的列表 (例如 ['Jan-2024', 'Feb-2024'])。
    chunk_size (int): 每个分块的大小。

    返回:
    dict: 以时间周期为键，以客户列表分块为值的字典。
    """
    # 3. 列表分块
    # 使用列表推导式高效地将原始列表按chunk_size进行切片
    # 例如：如果chunk_size=5，则kk会是 [[e1,e2,e3,e4,e5], [e6,e7,e8,e9,e10], ...]
    chunks = [data_list[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(data_list), chunk_size)]

    # 验证是否有足够的时间周期来分配所有数据块
    if len(chunks) > len(time_periods):
        raise ValueError("时间周期不足以分配所有数据块。请增加时间周期或减少数据块数量。")

    # 4. 关联分块与时间序列
    # 使用zip函数将时间周期与分块后的列表一一对应，并转换为字典
    # dict(zip(['Jan-2024', 'Feb-2024'], [['e1','e2'], ['e3','e4']]))
    return dict(zip(time_periods, chunks))

# 调用函数生成按月分配的客户列表
# 示例中为了演示效果，将chunk_size设置为5
monthly_bookings = generate_monthly_customer_chunks(customer_emails, month_years, chunk_size=5)

# 打印结果
for month_year, customers in monthly_bookings.items():
    print(f"{month_year}: {customers}")

Jan-2024: ['email1@example.com', 'email2@example.com', 'email3@example.com', 'email4@example.com', 'email5@example.com']
Feb-2024: ['email6@example.com', 'email7@example.com', 'email8@example.com', 'email9@example.com', 'email10@example.com']
Mar-2024: ['email11@example.com', 'email12@example.com', 'email13@example.com', 'email14@example.com', 'email15@example.com']
Apr-2024: ['email16@example.com', 'email17@example.com', 'email18@example.com', 'email19@example.com', 'email20@example.com']
May-2024: ['email21@example.com', 'email22@example.com', 'email23@example.com', 'email24@example.com', 'email25@example.com']
Jun-2024: ['email26@example.com', 'email27@example.com', 'email28@example.com', 'email29@example.com', 'email30@example.com']
Jul-2024: ['email31@example.com', 'email32@example.com', 'email33@example.com', 'email34@example.com', 'email35@example.com']
Aug-2024: ['email36@example.com', 'email37@example.com', 'email38@example.com', 'email39@example.com', 'email40@example.com']
Sep-2024: ['email41@example.com', 'email42@example.com', 'email43@example.com', 'email44@example.com', 'email45@example.com']
Oct-2024: ['email46@example.com', 'email47@example.com', 'email48@example.com', 'email49@example.com', 'email50@example.com']