RunningCalcs 0.4

简介

这个库中的RunnincCalc类的实例可以一次提供一个输入值。这允许在迭代器上的一次传递中运行多个计算。对于大多数计算的内置变量，如max()和heapq.nlargest()，这是不可能的。

RunningCalc实例可以直接输入值，例如：

mean_rc, stddev_rc = RunningMean(), RunningStdDev()
for x in values:
    mean_rc.feed(x)
    stddev_rc.feed(x)
mean, stddev = mean_rc.value, stddev_rc.value

此外，还提供了apply_in_parallel()函数，这使得并行执行多个计算变得简单（而且快速！）。例如：

mean, stddev = apply_in_parallel([RunningMean(), RunningStdDev()], values)
five_smallest, five_largest = apply_in_parallel([RunningNSmallest(5), RunningNLargest(5)], values)

优化

除了基本的feed()方法之外，一些RunningCalc类还实现了一个优化的feedMultiple()方法，该方法接受一系列要处理的值。这允许将值分块处理，在许多情况下允许更快的处理。

apply_in_parallel()函数自动将给定的输入值的iterable拆分为块（块大小可以通过chunk_size关键字参数控制）。因此，使用apply_in_parallel()既快又容易。

编写自己的runningcalc类

1. 子类RunningCalc
2. 实现__init__()和feed()方法
3. 通过value属性访问计算输出值
4. 可选地实现优化的feedMultiple()方法 注意：RunningCalc基类包含feedMultiple()
的默认纯实现