ここでの別の質問に対する私の回答で、更新の行に沿って何かを使用して、各数値の数字の文字列をグループ化できる場合があります。n
具体的には、数値文字列を iterable として使用し、 (group-size) 引数の値を 3 にして、このコードを使用します。
from itertools import izip
def grouped(iterable, n):
"s -> (s0,s1,s2,...sn-1), (sn,sn+1,sn+2,...s2n-1), (s2n,s2n+1,s2n+2,...s3n-1), ..."
return izip(*[iter(iterable)]*n)
digits = '283283283283283283283283284284284284284284284284284284284284284284284284284\n'
print map(''.join, grouped(digits.strip(), 3))
出力:
['283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '284', '284',
'284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284',
'284', '284', '284', '284', '284']
ただし、例のデータの最後の行は次のとおりです。
'294294294294294294294294295295 lat = -89.5\n'
は単なる数字の文字列ではないため、特殊なケースとして処理する必要があります。
アップデート:
grouped()
OK、あなたが質問に追加した追加情報を確認したので、最初に提案したように、他の回答の関数に基づいて完全な解決策を提供できます。これは、入力データで定期的に発生する特別な行を処理します。データの各行を分割し、最初の項目 (多くの場合唯一の項目) を除くすべてを無視します。これは常に数字の文字列であり、次を介してさらに処理されます。私の機能。
from itertools import izip
def grouped(iterable, n):
"s -> (s0,s1,s2,...sn-1), (sn,sn+1,sn+2,...s2n-1), (s2n,s2n+1,s2n+2,...s3n-1), ..."
return izip(*[iter(iterable)]*n)
data = [' 283283283283283283283283284284284284284284284284284284284284284284284284284\n', ' 284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284\n', ' 284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284\n', ' 284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284\n', ' 284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284283283283\n', ' 283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283\n', ' 283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283\n', ' 283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283\n', ' 283283283283283282282283283282282282282283283283283283283283283283283283283\n', ' 283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283284284284284\n', ' 284284284284284284284284284284284285285285285285285285285285285285285285285\n', ' 285285286286286286286286286287287287287287287288288288288288288288288288288\n', ' 288289289289289289289289289290290290290290290290290290291291291291291291291\n', ' 291291292292292292292292293293293293293293293293293293293293294294294294294\n', ' 294294294294294294294294295295 lat = -89.5\n', ' 284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284284\n', ' 284284284284284284284284284284283283284284284284284284284284284284284284283\n', ' 283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283283\n', ' 283283283283283283283283283283284284284284284284284284284284284284284284284\n', ' 284284284284284284284284284284284284283283283283283283283283283283283283283\n', ' 283283283283283283283283283283283282282282282282282282282282282282282282281\n', ' 281281281281281281281281281281281281281281281281280280280280280280280280279\n', ' 279279279279279279279279279279279279279279278278278278278278278278278278278\n', ' 277277278278278278278278278278278278278278278278278278278278278278278278278\n', ' 278278279279279279279279279279279279279279279279279279279279279279279279279\n', ' 279279280280280280280280280280280280280280280280280280280281281281281281281\n', ' 281282282282282282282282283283283283283283284284284284284284285285285285285\n', ' 286286286287287287287288288288288288288289289289289289290290290290291291291\n', ' 292292292292292292293293293293293293293293293294294294294295295295295295295\n', ' 296296296296296296296297297297 lat = -88.5\n']
DU = []
for line in data:
DU.extend(map(''.join, grouped(line.strip().split()[0], 3)))
print DU
出力:
['283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '282', '282', '283', '283', '282', '282', '282', '282', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '285', '286', '286', '286', '286', '286', '286', '286', '287', '287', '287', '287', '287', '287', '288', '288', '288', '288', '288', '288', '288', '288', '288', '288', '288', '289', '289', '289', '289', '289', '289', '289', '289', '290', '290', '290', '290', '290', '290', '290', '290', '290', '291', '291', '291', '291', '291', '291', '291', '291', '291', '292', '292', '292', '292', '292', '292', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '294', '294', '294', '294', '294', '294', '294', '294', '294', '294', '294', '294', '294', '295', '295', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '283', '283', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '277', '277', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '278', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '279', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '280', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '281', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '282', '283', '283', '283', '283', '283', '283', '284', '284', '284', '284', '284', '284', '285', '285', '285', '285', '285', '286', '286', '286', '287', '287', '287', '287', '288', '288', '288', '288', '288', '288', '289', '289', '289', '289', '289', '290', '290', '290', '290', '291', '291', '291', '292', '292', '292', '292', '292', '292', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '293', '294', '294', '294', '294', '295', '295', '295', '295', '295', '295', '296', '296', '296', '296', '296', '296', '296', '297', '297', '297']
次のように、かなり読みにくい効率的なリスト内包表記を作成できます。
from itertools import chain
DU = list(chain.from_iterable(map(''.join, grouped(line.strip().split()[0], 3))
for line in data))